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.”
Politechnika Gdańska uruchamia program wspierania Startupów.
Zachęcamy do wzięcia udziałów zainteresowanych. Poniżej informacja od organizatorów tego programu.
„Uruchomiony został program Molybdenum Startup School, którego celem jest zbudowanie trwałego, systemowego mechanizmu inicjowania i wspierania rozwoju przedsiębiorczości akademickiej.
Osią programu Molybdenum, realizowanego w projekcie pod nazwą Szkoły Startup, są dwa cyklicznie wznawiane programy startupowe:
1. warsztatowo-szkoleniowy program Startup School I „Sprawdź swój pomysł”,
2. program grantowy Startup School II „Rozwiń skrzydła”.
Zespoły biorące udział w tych programach mogą składać się z dowolnej konfiguracji studentów, doktorantów, pracowników, a także absolwentów PG.
Pod pewnymi warunkami członkami zespołów mogą zostać również studenci, doktoranci lub pracownicy innych uczelni wchodzących w skład Związku im. Daniela Fahrenheita, a w uzasadnionych przypadkach również osoby spoza tej grupy.
Okoliczność ta stwarza doskonałą okazję do budowania zespołów o szerokich, uzupełniających się, interdyscyplinarnych kompetencjach.
Aktualnie rozpoczynamy nabór do 1. edycji programu „Sprawdź swój pomysł”. Osoby zainteresowane uczestnictwem zapraszamy do zapoznania się z dokumentacją konkursową oraz do przesłania wniosku o udział w programie w terminie do 27. marca br.
Zachęcamy jednocześnie do odwiedzin strony Szkoły Startup, na której zamieściliśmy szereg dodatkowych informacji, w tym harmonogram programu Startup School I „Sprawdź swój pomysł” oraz opis zaplanowanych zajęć.
Niezależnie od aktualnego naboru zachęcamy wszystkie osoby zainteresowane przedsiębiorczością startupową do rejestracji w naszym serwisie. Pozwoli to Państwu być na bieżąco z informacjami o wydarzeniach organizowanych przez Szkołę Startup, w tym o kolejnych naborach do programów Startup School I i II oraz przyszłych warsztatach, szkoleniach i webinariach.
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.”
Temat prelekcji to: „Rzeczywistość projektów Data Science”
Parę słów od Prelegenta:
„W oparciu o doświadczenia deepsense.ai z blisko 100 zrealizowanych projektów z zakresu analizy danych i uczenia maszynowego, przybliżymy napotykane wyzwania i problemy, które rzadko przypominają te z konkursów Kaggle’a.”
Spotkanie ma na celu podsumowanie roku, omówienie planów grupy i ogólnie pogaduchy na ciekawe tematy (liczymy na głos uczestników spotkania!).
Jeżeli macie propozycję co możemy omówić lub / i jakieś pomysły / propozycje na przyszłość, proszę o kontakt lub o zabranie głosu na spotkaniu właśnie 😉
Temat prelekcji to: O badaniach klinicznych, telemedycynie i COVID-19
Prelekcja Łukasza to krótkie wprowadzenie do problematyki badań klinicznych na przykładzie rozwiązań telemedycznych w obserwacji pacjentów z long-COVID.
Temat prelekcji to: Model agentowy epidemii covid-19 grupy MOCOS
Prelekcja stanowić będzie opis koncepcji i implementacji modelu agentowego epidemii covid-19 opracowanego przez grupę MOCOS z Wrocławia.
Model zaimplementowany jest w języku Julia i oprócz generowania prognoz rozwoju epidemii dostarcza informacji na temat najbardziej prawdopodobnych wartości parametrów, które mogą być interpretowane jako opisujące aktualną skuteczność walki z epidemią.
Zapraszamy do udziału w meetupie “Data Science po godzinach vol. II”, organizowanym przez szkołę programowania infoShare Academy. Tematem przewodnim będzie AI i Machine Learning.
MLGdańsk jest partnerem tego wydarzenia.
Meetup odbędzie się ONLINE w środę 27 października, w godz. 18-20.
18:10 ➡ Machine Learning vs Machine Discovery. Czym dzisiaj jest sztuczna inteligencja? dr Mateusz Bonecki – Chief Innovation Officer w DAC.digital
Wystąpienie poświęcone będzie drodze, jaką przeszła sztuczna inteligencja od obwieszczonej ponad dekadę temu przez Chrisa Andersona (Wired) detronizacji nauki teoretycznej przez data science.
18:55 ➡ United Data Forces of OLX – segmenting pros like a pro Tomasz Jamiński / Head of Data Science w OLX Group dr Piotr Sobczyk / Senior Data Scientist w OLX Group Mikołaj Szal / Data Scientist w OLX Group
W tym wystąpieniu głos zabierze team Data Science w OLX-ie. Ciekawe biznesowe case study: Panowie opowiedzą, jak połączyli siły Data Science, UX Research oraz Product Analytics w celu dostarczenia behawioralnej segmentacji sprzedawców.
Po wszystkich prelekcjach przewidziane są sesje Q&A i networkingowe, a na koniec konkurs z nagrodami! Data Science po Godzinach poprowadzi Paweł Alicki, training architect w infoShare Academy od lat związany z branżą IT pasjonat Data Science.
Temat prelekcji to: Mitigating bias with Targeted Data Augmentations
Parę słów od Prelegentki: „Czym jest tendencyjność w uczeniu maszynowym i na jakim etapie może zostać niechcący wprowadzona?
Jak wykrywać tendencyjność i jak sobie z nią radzić?
Podczas prezentacji przedstawię swoje badania realizowane w ramach grantu „Wykrywanie i zmniejszanie wpływu tendencyjności danych za pomocą objaśnialnej sztucznej inteligencji ” na przykładzie klasyfikacji znamion skórnych.”
Title of presentation is: Low-resource expressive text-to-speech using data augmentation
Abstract of Tom’s presentation:
While recent neural text-to-speech (TTS) systems perform remarkably well, they typically require a substantial amount of recordings from the target speaker reading in the desired speaking style.
In this work, we present a novel 3-step methodology to circumvent the costly operation of recording large amounts of target data in order to build expressive style voices with as little as 15 minutes of such recordings.
First, we augment data via voice conversion by leveraging recordings in the desired speaking style from other speakers.
Next, we use that synthetic data on top of the available recordings to train a TTS model.
Finally, we fine-tune that model to further increase quality. Our evaluations show that the proposed changes bring significant improvements over non-augmented models across many perceived aspects of synthesised speech.
We demonstrate the proposed approach on 2 styles (newscaster and conversational), on various speakers, and on both single and multi-speaker models, illustrating the robustness of our approach.
