Archiwum kategorii: Zapowiedź

MLGdańsk #143 – AI for Personal Development

Serdecznie zapraszamy na spotkanie MLGdańsk #143.

Odbędzie się w poniedziałek 20.11.2023 NA ŻYWO.

Miejsce spotkania: Wydział ETI, Politechnika Gdańska, sala EA529

Prelegentem będzie Szymon Jessa

Temat: AI for Personal Development

Spotkanie będzie poświęcone opowiedzeniu pierwszych wrażeń inżyniera z krainy rozwoju osobistego. Będzie też raport z przeglądu literatury i zebranych opinii.

Serdecznie zapraszamy!


Update 2023.11.22:

Slajdy z prezentacji Szymona dostępne tutaj: MLGdańsk #143 AI for Personal Development

Dziękujemy za bardzo interesującą i inspirującą prelekcję!

MLGdańsk #139 – DCID: Deep Canonical Information Decomposition

Serdecznie zapraszamy na 139. spotkanie MLGdańsk – Poniedziałek, 17 kwietnia 2023 o godzinie 18.00 CET.

Link do spotkania:
https://meet.jit.si/MLGdansk_20032023_nb139

Prelegentem będzie:
Alexander Rakowski
Hasso Plattner Institute, Poczdam
https://hpi.de/research-schools/hpi-dse/mitglieder/research-pages/alexander-rakowski.html

Temat spotkania:
DCID: Deep Canonical Information Decomposition

Opis prelekcji
“We consider the problem of separating the signal shared between two scalar variables, from their individual signals. In the case of non-scalar, multivariate variables, the probabilistic interpretation of CCA allows to retrieve the shared signal. However, in the univariate case, CCA can only yield trivial solutions. Inspired by the field of Deep Multi-Task Learning, we propose to overcome this problem by approximating the variables of interest with Deep Neural Network classifiers and using their latent features as multivariate decompositions of the variables, allowing us to utilize the standard CCA machinery to discover the shared signal.

Serdecznie zapraszamy – spotkanie otwarte dla wszystkich zainteresowanych!

MLGdańsk #138 – Game Data Analytics and Telemetry Analysis

Serdecznie zapraszamy na 138. spotkanie MLGdańsk – Poniedziałek, 20 marca 2023 o godzinie 18.00 CET.

link do spotkania:
https://meet.jit.si/MLGdansk_20032023_nb138

Prelegentem będzie:
Agnieszka Knopf, MSc
THQ Nordic

Temat spotkania:
“Game Data Analytics and Telemetry Analysis

Agnieszka Knopf is a data engineer currently working at THQ Nordic, a leading video game publisher, and developer. With years of experience in the gaming industry, Agnieszka is dedicated to helping game studios within the Embracer Group implement effective data telemetry and analytics tools in their games.

Agnieszka works closely with game development teams to design and implement data collection systems that enable them to gather valuable insights into player behavior and game performance. She also creates custom data analysis tools and dashboards that allow game developers and stakeholders to make data-driven decisions throughout the game development process.

Agnieszka has been working for almost 20 years in the gaming industry in many roles: shader programmer, tools programmer, game producer, 2d artist, lead artist, and 3d character artist, and finally moved to the data field.

You can check out her artwork on https://www.artstation.com/agaknopf

Opis prelekcji:
With the increasing demand for data-driven decisions, game development studios from Embracer Group are increasingly turning to game data analytics to make better games.

The presentation will explore the various types of data that can be collected through telemetry analysis, including player behaviour, game performance, and game balance.

It will also discuss the various tools and techniques that can be used to analyze this data and extract valuable insights to inform game development decisions.

Implementing a data-driven approach in game development requires significant effort and resources, including the development of data collection systems, data analysis tools, and data management infrastructure.

The presentation shows methods for the studios to keep it as simple as possible.

Serdecznie zapraszamy – spotkanie otwarte dla wszystkich zainteresowanych!

MLGdańsk #137 – Overview of Reinforcement Learning from Human Feedback

Serdecznie zapraszamy na 137. spotkanie MLGdańsk – Poniedziałek, 6 marca 2023 o godzinie 18.00 CET.

Spotkanie w języku angielskim. Szczegóły poniżej.

link do spotkania:
https://meet.jit.si/MLGdansk_06032023_nb137

Prelegentem będzie:
Nikita Pavlichenko
Toloka.AI

Temat spotkania:
“Overview of Reinforcement Learning from Human Feedback

Nikita Pavlichenko is a Research Scientist at Toloka, where he works on connecting deep learning models with the crowdsourcing and human evaluation of generative models.

Opis prelekcji:
Recent progress on Large Language Models introduced a new machine learning technique: reinforcement learning from human feedback (RLHF). RLHF powers models such as InstructGPT and ChatGPT.

In this talk, we are going to provide an introduction to why this technique is necessary, the basics of reinforcement learning, why RL needs human feedback, and how to solve practical tasks with RLHF.

Serdecznie zapraszamy – spotkanie otwarte dla wszystkich zainteresowanych!

MLGdańsk #136 – MLGdańsk po godzinach

Zapraszamy na nieformalne spotkanie NA ŻYWO.
Będzie to świetna okazja do dyskusji i spotkania się.

Spotkanie odbędzie się już w najbliższy poniedziałek: 2023.02.20, godz. 19:00, Nowy Browar Gdański, ul. Kilińskiego 7E, Gdańsk https://www.facebook.com/NowyBrowarGdanski/

Prosimy o wypełnienie krótkiego formularza (ułatwi nam to rezerwację): https://forms.gle/NHrLZUSiX2mhXsmK9

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #132 – How to transform a notebook model into a system pipeline

Zapraszamy na spotkanie MLGdańsk – online w poniedziałek, 2022.10.03 o 18:00.

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_03102022_nb132

Prelegent:
Francisco Pinto-Santos, MSc
➡️ https://www.linkedin.com/in/franpintosantos/
➡️ https://github.com/GandalFran
➡️ https://scholar.google.es/citations?user=oX-eoqoAAAAJ&hl=es

Temat:
How to transform a notebook model into a system pipeline

Opis prelekcji:
“In the world of data analysis, there is a lot of information on the Internet about building models of various kinds to solve all kinds of problems. However, when a complex model is developed, it is necessary to implement it in a software system.

In this step, most of the people dedicated to data science, need the help of software architects and engineers, MLOps, etc. Therefore, in this workshop, we intend to show the first steps to identify how to segment a model in processing stages, and implement a distributed pipeline, managed by basic continuous integration techniques, allowing the creation and maintenance of a comprehensive system that serves the model.

To do so, we will first introduce the concept of microservice architectures and event-driven architectures, and then explain what an event broker is and start working with a real one, Apache Kafka.

Once the work base is established, we will teach how to create microservices in Python integrated with Apache Kafka, with a model (or part of it) integrated in these, as well as the necessary scripts for the continuous integration of these.

Finally, we will explain the possibilities offered when integrating ingest, storage, etc. so that attendees can expand their knowledge in this area later.”

Prelekcja w języku angielskim.

Serdecznie zapraszamy – spotkanie otwarte dla wszystkich zainteresowanych!

MLGdańsk #131 – Legal Document Summarization and AI Explainability

Zapraszamy na spotkanie MLGdańsk – online w poniedziałek, 2022.09.19 o 18:00.

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_19092022_nb131

Temat:
Legal Document Summarization and AI Explainability

Prelegent:
Claudia Schulz, PhD
Thomson Reuters Labs
https://www.linkedin.com/in/claudia-schulz-phd/

Opis prelekcji:
„Legal research is a highly manual and time-consuming process. Legal professionals, for example, have to read court cases that are up to 100 pages long, just to identify the most important aspects in order to decide whether their firm should represent the case.

Natural Language Processing (NLP) techniques like information extraction and summarisation thus provide great opportunities to save law firms time. However, applying NLP to legal documents is highly challenging due to the domain-specific terminology and variability in the legal document layout.

In this talk, we show how Thomson Reuters Labs tackles these challenges and present our work on summarising court cases and providing human-understandable explanations thereof.”

Prelekcja w języku angielskim.

Serdecznie zapraszamy!

 
 
 
 

PS: Więcej informacji na temat Thomson Reuters Labs wraz z ofertami pracy: https://www.thomsonreuters.com/en/artificial-intelligence/join-thomson-reuters-labs.html

MLGdańsk #128 – Estymacja niepewności przy wspomaganej etykietyzacji danych

MLGdańsk i OKE Software zapraszają na spotkanie NA ŻYWO 11 lipca 2022.

Będzie to nasz #128 spotkanie 🙂

Spotkanie odbędzie się w siedzibie OKE Software:
ul. Heweliusza 11, 17 piętro
80-890 Gdańs (wysoki biurowiec vis a vis Mercure hotel)

Tematem prelekcji będzie:
Estymacja niepewności przy wspomaganej etykietyzacji danych

Prelegentem będzie:
Jan Wasilewski – ML Engineer w OKE Software
https://www.linkedin.com/in/jan-wasilewski-a61a801a3/

Wszystkich zainteresowanych – prosimy o wcześniejszą rejestrację (bardzo to pomoże w organizacji wydarzenia!): https://forms.office.com/r/GHhsDehQwy

Parę słów na temat prelekcji:

„Od 8 lat firma OKE Software realizuje własne projekty B+R w zakresie inteligentnej analizy obrazu i dźwięku. 

Jednym z ostatnich projektów opartym na sztucznej inteligencji jest system automatycznego monitoringu miejskiego.

Podczas prezentacji opowiemy jak problemy z danymi i adnotacjami dały początek idei systemu wspomagającego adnotacje i wersjonowanie modeli, który aktualnie tworzymy. 

Przedstawimy jedno z podejść do wybierania obserwacji reprezentatywnych w uczeniu aktywnym – Bayesowską sieć neuronową.

Po prelekcji przewidziany jest poczęstunek i czas na networking. 

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #127 – Production ML – Airspace Intelligence best practices

MLGdańsk i Airspace Intelligence serdecznie zapraszają na spotkanie 20 czerwca 2022.

Będzie to #127 spotkanie naszej grupy tym razem… NA ŻYWO OFFLINE ! 🙂

Spotkanie odbędzie się w siedzibie Airspace Intelligence:
Alchemia Aurum, 6 piętro
ul. Grunwaldzka 411
80-309 Gdańsk

Tematem prelekcji będzie:
Production ML – Airspace Intelligence best practices

Prelegentem będzie:
Piotr Mazur – Prediction Team Lead w Airspace Intelligence
https://www.airspace-intelligence.com/

Po prelekcji przewidziany jest czas na „integrację” 🙂

Wszystkich zainteresowanych – prosimy o wcześniejszą rejestrację:
https://www.eventbrite.com/e/mlgdansk-127-production-ml-airspace-intelligence-best-practices-tickets-337211628057

(baaardzo prosimy o rejestrację – pomoże w sprawach organizacyjnych)

MLGdańsk #126 – Neuro-symboliczna sztuczna inteligencja w walce z cyberprzemocą w Internecie

Zapraszamy na spotkanie MLGdańsk – online w poniedziałek, 2022.06.06 o 18:00.

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_06062022_nb126

Temat:
Neuro-symboliczna sztuczna inteligencja w walce z cyberprzemocą w Internecie

Prelegent:
dr inż. Michał Marcińczuk
https://www.linkedin.com/in/michalmarcinczuk/

Parę słów od Prelegenta:

„Samurai Labs specjalizuje się w tworzeniu technologii informatycznych do walki z cyberprzemocą w Internecie.

Nasze główne obszary zainteresowania to przetwarzanie tekstu w celu wykrywania ataków personalnych, mowy nienawiści, treści suicydalnych, pedofilii.

Nasze zadania realizujemy poprzez łączenie metod symbolicznych oraz metod maszynowego uczenia.

Podczas prezentacji przedstawimy w jaki sposób wykorzystujemy uczenie maszynowe do wspomagania modeli symbolicznych w zadaniach charakteryzujących się niską frekwencja wykrywanych zjawisk.”

Prelekcja w języku polskim.

Zachęcamy do zapoznania się ze stroną https://username.samurailabs.ai/

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #123 – MLGdańsk – pogaduchy – ciekawostki i plany

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 123. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się już w poniedziałek, 2022.04.04, o godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_04042022_nb123

Tym razem NIE BĘDZIE klasycznej prelekcji.

Na spotkaniu grupy chcemy w luźnej atmosferze porozmawiać o obecnych projektach, ciekawostkach ze świata ML, też omówić plany grupy.

Ogólnie planujemy pogaduchy na ciekawe tematy (liczymy na głos uczestników spotkania!).

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #122 – Co myślimy o szczepieniach przeciwko COVID-19?

Spotkanie online odbędzie się w poniedziałek, 2022.03.21, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_21032022_nb122

Prelegentami będą:
Filip Żarnecki / VoiceLab
https://www.linkedin.com/in/filip-zarnecki-42a0391bb/
Michał Laskowski / VoiceLab
https://www.linkedin.com/in/michal-laskowski/

Tematem prelekcji to:
Co myślimy o szczepieniach przeciwko COVID-19?

Opis prelekcji:

„Wciąż jest wiele osób, które wahają się, czy należy się zaszczepić, czy nie, mimo że osiągnięcie odporności stadnej jest kluczowym elementem zakończenia pandemii COVID-19.

W dużym stopniu wpływ na nich mają opinie zamieszczane w mediach społecznościowych, m.in. na Twitterze.

Autorzy zaprezentują wyniki badań nad analizą sentymentu opartych na polskim korpusie danych z Twittera.

Pozwala to lepiej zrozumieć stosunek społeczeństwa do COVID-19 i szczepień przeciwko COVID-19.”

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #121 – Predicting the Unpredictable: Mathematical Models and the Covid 19 Pandemic

Spotkanie online odbędzie się w poniedziałek, 2022.03.07, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_07032022_nb121

Prelegentem będzie prof. Tyll Krüger
https://scholar.google.pl/citations?user=4_ads5kAAAAJ&hl=en

Tematem prelekcji to:
Predicting the Unpredictable: Mathematical Models and the Covid 19 Pandemic

Opis prelekcji:

„Predicting the future of the COVID-19 pandemic is a challenging task and can not be done without mathematical models describing the progression of the epidemic.

Despite large uncertainties about epidemiological relevant medical and social key parameters, mathematical models can provide deep insights into the dependency of the epidemic dynamics on those parameters.

Epidemiological models can furthermore be used to develop and improve rational strategies for controlling the COVID-19 epidemics.

We focus in the talk on fundamental mathematical features of individual based epidemic models and highlight the close relation to problems in percolation and random graph theory.

We emphasize the special role of households and discuss some results and conjectures in first passage percolation and their impact on epidemic processes.

Finally we present some outcomes of the MOCOS microsimulation model for the COVID -19 epidemic in Poland and Germany and reflect on problems related to model based policy advice for epidemic control.”

Językiem prelekcji będzie angielski.

Serdecznie zapraszamy!