Spotkanie grupy odbyło się 29 października 2018 r. tradycyjnie na Politechnice Gdańskiej.

Tematem spotkania były głębokie sieci neuronowe i grafy. Prelegentem był Robert Różański. Prezentacja Roberta była omówieniem artykułu Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. Dzięki Robertowi przybliżyliśmy sobie najnowsze dokonania w temacie deep learningu w kontekście uczenia się na grafach.

Prezentacja Roberta jest dostępna pod linkiem: Deep Learning and graph networks

Następne spotkanie odbędzie się 10 grudnia, serdecznie zapraszamy!

Spotkanie MLGdańsk odbyło się 15 października 2018.

Prelegentem był Adam Karwan. Przedstawił on nam idee i doświadczenia związane z automatyzacją procesów biznesowych (ang. robotics process automation), realizowaną z użyciem metod uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Adam przybliżył nam, to, co na codzień robi jako Data Scientist w firmie Groupon. Ciekawym aspektem prezentacji, było przedstawienie kompromisów, wynikających z możliwości użycia danej metody a opłacalnością jej integracji z realnym systemem.

Prezentacja Adama jest dostępna pod linkiem: Applying Artificial Intelligence Methods to Business Process Automation

Następne spotkanie, już za dwa tygodnie – zapraszamy!

Spotkanie odbyło się 1 października 2018 roku.

Prelegentami byli Artur Fierka i Tomasz Potęga. Obaj pracują w Wirtualnej Polsce – wp.pl, gdzie zawodowo zajmują się walką ze spamem. W swojej prezentacji przybliżyli nam historię walki ze spamem, typowe wyzwania stojące przed dostawcą usług pocztowych w zakresie ochrony przeciwspamowej oraz podzielili się z nami garścią przykładów z ich życia na „froncie” walki ze spamem.

Nieco zagadkowy tytuł ich prezentacji odnosił się do treści spamu, który pewnego roku zaatakował polskie skrzynki pocztowe. W  walce ze spamem oczywiście wydatnie pomaga im uczenie maszynowe, używane w komplecie z innymi metodami.

Dziękujemy za prezentację i czekamy na więcej!

Następne spotkanie grupy, już za dwa tygodnie – zapraszamy.

W dniu 19 września 2018 roku miało miejsce wyjątkowe spotkanie naszej grupy. Spotkając się tradycyjnie na Wydziale ETI Politechniki Gdańskiej, mieliśmy okazję świętować nasze 50 spotkanie.

Tym razem nie było tematycznej prelekcji. Przedstawiona została prezentacja podsumowujące 2 lata istnienia grupy MLGdańsk. Prezentację przedstawili Szymon Jessa i Marcin Zadroga.

Dziękujemy serdecznie za zaangażowanie w życie naszej grupy, szczególnie dziękujemy Wszystkim Prelegentom, którzy wystąpili podczas naszych spotkań!

Wszystkich zainteresowanych uczeniem maszynowym i analizą danych serdecznie zapraszamy do udziału w kolejnych spotkaniach!

Spotkanie odbyło się 3 września 2018 roku.

Prelegentem był Marcin Lisowski, który prezentował wyniki swoich badań, robionych w ramach doktoratu.

Marcin stworzył narzędzie służące do monitorowania zmian w topologii sieci energetycznej wykorzystujące podejście probabilistyczne. Narzędzie to przypisuje licznikom położenie w sieci w sposób rozmyty, bazując na niepewnych informacjach ze stacji rozdzielczych.

Nasze kolejne spotkanie, będzie 50 spotkaniem grupy MLGdańsk – serdecznie zapraszamy!

Spotkanie grupy 20.08.2018 miało charakter nieformalny.

Spotkaliśmy się w Pizzeria PRL gdzie w luźnej atmosferze dyskutowaliśmy nad nowinkami ze świata AI/ML, artykułami, projektami i pomysłami na dalszy rozówj naszej grupy.

Dziękujemy wszystkim uczestniczącym w tym spotkaniu! Serdecznie zapraszamy do udziału w naszych spotkaniach i do aktywnego uczestnictwa w naszej społeczności.

Spotkanie odbyło się 6 sierpnia 2018 roku, tradycyjnie na wydziale ETI PG.

Prelegentem był Andrea Zanetti. Jego prelekcja dotyczyła sieci GAN. Andrea przedstawił wstęp do tego zagadnienia, różne topologie tych typów sieci, oraz typowe wyzwania stające przed potencjalnymi użytkownikami i twórcami tego typu sieci.

Spotkanie odbyło się 23 lipca 2018 roku.

Prelegentem był Piotr Chlebek (DataUp.ai). Przedstawił on nam intuicyjny wstęp do uczenia sieci neuronowych oraz algorytmu wstecznej propagacji błędu. Prelekcja Piotra była zilustrowana przykładami z jego aplikacji Sharky Neural Networks.

Prezentacja ze spotkania jest dostępna tutaj: PropagacjaWstecznaBleduWSieciachNeuronowych

Kolejne spotkanie, już 6 sierpnia, tematem spotkanie będą sieci GAN. Serdeczenie zapraszamy!

Spotkanie odbyło się 9 lipca 2018 roku.

Sebastian Wróbel przeprowadził warsztaty – Hybrid intelligence (also hybrid learning) – czyli jak połączyć uczenie maszynowe z danymi możliwymi do wytworzenia przy pomocy blockchain’a na przykładzie a’Pear.

Spotkaliśmy się 25 czerwca 2018 r. na wydziale ETI PG.

Karol Draszawka poprowadził 2 godzinny warsztat, którego tematyką były sieci rekurencyjny (ang. RNN). Głównym celem była prezentacja możliwości sieci rekurencyjnych oraz sposobów ich użycia w tensorflow.

Karol opisał podstawy teoretyczne sieci RNN oraz ich architektury. Zapoznaliśmy się z algorytmem treningu BPTT. W trakcie rozwiązywania zadań, używaliśmy prymitywów tensorflow do zaimplementowania sieci. Opisane również zostały architektury sieci GRU i LSTM.

Kolejne spotkanie – tradycyjnie – za dwa tygodnie. Zapraszamy!

Spotkanie odbyło się 11 czerwca.

Zostało ono poświęcone na przedyskutowanie i „przetestowanie” materiału i danych, które zostaną wykorzystane na zbliżającym się hackatonie współorganizowanym przez hackerspace.

Robert Różański przedstawił analizę danych EKG – będzie to jedno z zadań, dla uczestników hacaktonu. Dane pochodzą ze strony physionet.org.

Natomiast Marcin Zadroga omówił swoją prezentację o szeregach czasowych, którą przedstawi na hackatonie.

Nasze kolejne spotkanie już za dwa tygodnie, zapraszamy!

Spotkanie odbyło się 28.05.2018 tradycyjnie na Wydziale ETI PG.

Naszymi gośćmi byli Arkadiusz Śmigielski oraz Tomasz Borzyszkowski z firmy Optinav. Prezentację przedstawił Arek, który zaprezentował historię firmy, jej projekty oraz produkty.

Optinav jest częścią korporacji Carl Zeiss, gdzie jest nie tylko komórką produkcyjną, ale też prężnie działającą jednostką badawczą szczególnie w dziedzinie widzenia komputerowego (technologia Optinav jest wykorzystywana przy produkcji Tesli Model 3)

Prezentacja jest dostępna pod linkiem: OPTINAV-CompanyOverview-MLGdanskMeeting.

Serdecznie zapraszamy na nasze kolejne spotkania!

Spotkanie odbyło się 14 maja na Politechnice Gdańskiej.

Prelegentem był Łukasz Czekaj, który opowiedział nam o wielorękich bandytach. Jest to rodzina modeli, które możemy zaaplikować do wielu interesujących problemów, kiedy z góry nie znamy wartości prawdopodobieństwa sukcesu dla zestawu agentów oraz dysponujemy ograniczonymi zasobami. Nazwa „wieloręcy bandyci” wywodzi się z gier hazardowych, gdzie grając na jednorękich bandytach, stajemy właśnie przed opisanym problemem (agenci – maszyny, zasoby – pieniadze).

Teoria ta została rozbudowana głównie z myślą o optymalnym projektowaniu eksperymentów w kontekście badań klinicznych. Obecnie jest też szeroko stosowana w świecie uczenia maszynowego np. w online marketingu.

Prezentacja Łukasza jest dostępna tutaj: MultiarmedBanditsUnfairCasinosAndBayesOtpimisation.

Kolejne spotkanie, za dwa tygodnie, serdecznie zapraszamy do zapoznania się z naszym grafikiem i … do zobaczenia!

10 maja (czwartek) – odbyło się specjalne spotkanie, gdyż odwiedził nas specjalny gość – Chris Rowen – który z pasją wygłosił wykład o rewolucji uczenia maszynowego, o przyśpieszaniu start-up’ów, a zwłaszcza o jego nowym startupie – BabbleLabs.

Chris jest znanym przedsiębiorcą i technologiem Doliny Krzemowej, obecnie pełniącym funkcję współzałożyciela i dyrektora generalnego BabbleLabs. Prowadził Cognite Ventures, wyspecjalizowaną firmę analityczną, inwestycyjną i doradczą dla firm rozpoczynających działalność w zakresie głębokiego uczenia (ang. Deep Learning). Pracował jako dyrektor ds. technicznych w Cadence’s IP Group, gdzie wraz z zespołem opracowuje nowy procesor i pamięć do zaawansowanych aplikacji w telefonii komórkowej, motoryzacji, infrastrukturze, systemach głębokiego uczenia się i IoT. Chris dołączył do Cadence po przejęciu firmy Tensilica, którą założył, aby rozwijać rozszerzalne procesory.
Poprowadził Tensilicę na stanowisku CEO, a następnie CTO, aby stała się jedną z najbardziej wydajnych architektur procesorów wbudowanych.

Przed założeniem firmy Tensilica, w 1997 roku był wiceprezesem i GM w Design Reuse Group w Synopsys. Chris był również pionierem w projektowaniu architektury RISC i pomógł założyć MIPS Computer Systems, gdzie był wiceprezesem ds. Rozwoju mikroprocesorów. Posiada tytuł MSEE i doktora inżynierii elektrycznej na Uniwersytecie Stanforda oraz tytuł licencjata fizyki na Harvardzie. Posiada ponad 40 amerykańskich i międzynarodowych patentów. W 2015 roku został mianowany członkiem IEEE Fellow za swoją pracę nad rozwojem technologii mikroprocesorowej.