Spotkania – grafik

Poniżej znajduje się grafik grupy MLGdańsk na rok 2019. Będą tutaj umieszczane tematy naszych kolejnych spotkań, kiedy już zostaną ustalone.

Osoby zainteresowane zaprezentowaniem swojego tematu zapraszamy do kontaktu! Dane do kontaktu znajduję się na stronie „O nas”.

Data Temat spotkania
2019.02.18 / 58 Dyskusja na temat inicjatyw MLGdańsk i AIBay
2019.03.04 / 59 Daniel Korzekwa (Amazon)
Probabilistic deep learning model for detection and reconstruction of dysarthric speech
2019.03.18 / 60 Grupa dyskusyjna + spotkanie w Mechanicznej Pomarańczy
2019.04.01 / 61 Robert Różański
The potential of Machine Learning in biology
2019.05.13 / 62 Łukasz Czekaj
Jak sobie radzić z adnotacjami gdy eksperci są mało wiarygodni?
2019.05.27 / 63 Marek Trojanowicz, Adam Brzeski
BrainScan – System wspomagający analizę badań obrazowych TK głowy
2019.06.17 / 64 Daniel Korzekwa, Adam Gabrys (Amazon)
Warsztaty
:
Reconstruction and adaptation of a temporal signal with variational auto encoders (VAE) in MXNet

Zapowiedź spotkania
2019.06.24 / 65 Piotr Ćwikliński
Short overview of quantum computing and quantum machine learning
2019.07.08 / 66 Artur Fierka (wp.pl)
Uczenie maszynowe na (super) produkcji
Wiele prezentacji traktuje o procesie tworzenia modeli ML. Wiele jest o RNN i CNN oraz ich wariacjach. Wiele jest o TensorFlow, Kerasie, czy innych popularnych frameworkach do uczenia maszynowego. Ta prezentacja będzie o tym co jest krok dalej. O produkcji. O tym jak zbudować wydajny i skalowany system do serwowania modeli ML wytworzonych w TensorFlow.
2019.07.22 / 67 – 3 lata MLGdańsk! Jakub Lachowicz, Piotr Wierzgała
Metody NLP
Prezentacja będzie przekrojową podróżą przez metody NLP. Zaczniemy od ciągów Markova, funkcji rankingowych, reprezentacji BagOfWords. Następnie omówione zostaną techniki „word embeddings” na podstawie algorytmów word2vec i fasttext. Naszą podróż zakończymy na stacji  „beyond word embeddings” – gdzie naszymi bohaterami będą najnowsze modele, algorytmy i usprawnienia  w ogólnie pojętym NLP (m.in. ULMFiT i BERT).  
2019.08.05 / 68 Robert Różański
Uczenie maszynowe i medycyna – klasyfikacja nowotworów trzonu macicy
Zapowiedź spotkania
2019.08.19 / 69 Piotr Lewandowski
Neural ODE
Prezentacja będzie dotyczyła Neural Ordinary Differential Equations. Omówiona będzie teoria, zaimplementujemy kluczowe elementy niezbędne do budowy sieci Neural ODE, a następnie zastosujemy ją do rozwiązania prostego problemu.
2019.09.02 / 70  
2019.09.16 / 71  
2019.09.30 / 72  
2019.10.14 / 73  
2019.10.28 / 74  PICTEC, temat: TBD
2019.11.25 / 75 Szymon Zaborowski, temat: TBD
2019.12.09 / 76  
TBD Kamil Czarnogórski, temat: TBD
TBD Michał Wojczulis
Secure and Private AI

Industry standard tools for artificial intelligence have been designed with several assumptions: data is centralized into a single compute cluster, the cluster exists in a secure cloud, and the resulting models will be owned by a central authority. We envision a world in which we are not restricted to this scenario – a world in which AI tools treat privacy, security, and multi-owner governance as first class citizens.