Seminarium badawcze poświęcone tematyce wnioskowań aproksymacyjnych, w szczególności problemom i metodom aproksymacji złożonych pojęć z danych eksperymentalnych i wiedzy dziedzinowej.
Z początkiem roku akademickiego 2021/22 seminarium przekształciło się w "Seminarium Systemy Inteligentne".
2020-12-11, godz. 14:15, meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Jan Zyśko (MIMUW)
Chess position representations in AI and humans - comparative study
It has been established that chess engines and humans process chess positions in a very different way, the former relying on search (as opposed to evaluation) much more than the latter, but recent neural engines are much closer to humans in that regard. I use custom heuristics and machine learning i...
Presentation (PDF) - J. Zyśko on Chess position represenations ...
2020-12-04, godz. 14:15, meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Łukasz Sosnowski (Dituel & IBS PAN)
Plan prezentacji: Cele projektu Problem efektywnego wyznaczanie owulacji, z użyciem ekwiwalentnych zestawów parametrów wejściowych jako jeden z najważniejszych elementów mających wpływ na prawidłowe zaplanowanie działań zwiększających szans...
2020-11-27, godz. 14:15, meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Paweł Gora (MIMUW)
Metaheurystyki w optymalizacji złożonych procesów
Opowiem o najnowszych wynikach badań dotyczących optymalizacji złożonych procesów przy pomocy metaheurystyk. Zaprezentuję wyniki eksperymentów, w których algorytmy genetyczne, algorytmy rojowe, CMA-ES, tabu search i algorytmy memetyczne zastosowane zostały do optymalizacji...
Prezentacja P. Gory o metaheurystykach w optymalizacji złożonych procesów
2020-11-13, godz. 14:15, meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Alex Mac, Hung Son Nguyen (MIMUW)
Road Damage Detection: A Practical Case-Study of Computer Vision
The advancement in the field of artificial intelligence, specifically computer vision, has enabled researchers to approach previously unsolvable tasks such as road damage detection. In a practical sense, automated evaluation of road damage offers the ability to effectively detect hazardous road cond...
2020-10-30, godz. 14:15, meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Mateusz Wnuk (MIMUW & QED Software)
W prezentacji przedstawione zostanie podejście do granulacji danych znane z bazodanowego silnika Infobright, które zostało ponownie zaimplementowane w dwóch popularnych bibliotekach do przetwarzania danych. Obie te biblioteki nie realizują bezpośrednio pomysłu rozwiązywani...
2020-10-23, godz. 14:15, https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Andrzej Janusz (MIMUW)
W czasie prezentacji opowiem o niedawno zakończonym konkursie eksploracji danych IEEE BigData 2020 Cup: Predicting Escalations in Customer Support. Konkurs ten zorganizowaliśmy wspólnie z firmą Information Builders na platformie KnowledgePit. Wyjaśnię cel i ...
2020-10-16, godz. 16:00, https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Mateusz Przyborowski (MIMUW)
Statistical neurodynamics of deep networks: geometry of signal spaces
Link do spotkania/Link to meeting - https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop Uwaga: spotkanie o godzinie póżniejeszej niż standardowa. Caution: meeting is scheduled for later than usual. Neurodynamika statystyczna, wykorzystując metody statystyki, zajmuje się opisem działania losowo poł...
Prezentacja M. Przyborowskiego o statystycznej neurodynamice głębokich sieci
2020-05-29, godz. 14:15, https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Marek Grzegorowski (MIMUW & FitFood)
FitFood - wyzwania projektu B+R
W ramach prezentacji przedstawimy Państwu założenia, cele i wyzwania naukowe projektu badawczo-rozwojowego pod tytułem: „Opracowanie i weryfikacja w warunkach rzeczywistych systemu przewidującego zapotrzebowanie na produkty FitFood oraz wspomagającego zarządzanie logistyką w oparciu...
2020-05-22, godz. 14:15, https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Bogusław Cyganek (Akademia Górniczo-Hutnicza)
Advances in multi-dimensional data processing: An overview of tensor and deep learning based methods
With no much exaggeration we can say that we live in times of big data, but also in the era of rapid technological changes. In this talk I will present selected topics of pattern recognition in large streams of data in such areas as medicine, underwater exploration and video analysis, that are based...
2020-05-15, godz. 14:15, https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Maciej Matraszek (MIMUW)
Wektorowa reprezentacja encji w grach komputerowych
Podczas prezentacji przedstawię nasze eksperymenty w QED Software dotyczące reprezentacji wektorowych (zanurzeń, embeddingów) obiektów w grach komputerowych. Do tej pory skupiliśmy się na komputerowych grach karcianych (CCG), choć każda gra pozwalająca wybierać K z N opcji wp...