Zapraszamy na kolejne seminarium o tematyce związanej ze sztuczną inteligencją i dużymi zbiorami danych. Startujemy już w piątek, 28 października 2022 r. o godzinie 10.30. Temat spotkania: Od prostych klasyfikatorów do konwolucyjnych sieci neuronowych. Wykład  poprowadzi dr Jakub Zieliński z Interdyscyplinarnego Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW.

W pierwszej części omówione zostaną podstawowe klasyfikatory stosowane w
uczeniu maszynowym: KNN, SVM, a także fundamentalne różnice pomiędzy nimi. Pokazany zostanie związek pomiędzy SVM, a perceptronem. W drugiej części prelegent będzie mówił  o płytkich sieciach neuronowych (sekwencyjnych). Pokaże ich najważniejsze właściwości geometryczne oraz ich konsekwencje dla możliwości sieci oraz ryzyka przeuczenia. W trzeciej części omówi klasyfikatory oparte na sieciach
konwolucyjnych. Zaprezentuje typowe elementy składowe takich
złożonych sieci. Na zakończenie przedstawi kilka przykładów użycia sieci: analiza obrazów MRI ścięgna Achillesa, zastosowania w ocenie pracy serca i płuc.

Podczas prezentacji pokazane zostaną uogólnienia klasycznej regresji z inną funkcją kary. Schematy te są znacznie bardziej odporne zakłócenia spowodowane obecnością wartości odstających. Zaprezentowane zostaną także przykłady zastosowań: predykcja zużycia energii lub wody w funkcji czasu; zmiany tętna w obecności napadowej arytmii.

Link do spotkania: https://www.gotomeet.me/NCBJmeetings/eurocc