Zapraszamy na e-spotkanie wigilijne połączone z referatem D. Ślęzaka pt. AI/ML w Praktyce: Interaktywność, Wytłumaczalność, Skalowalność oraz związki z Teorią Zbiorów Przybliżonych.

Coroczną tradycją naszej grupy naukowej są spotkania wigilijne organizowane w ostatni piątek przez Świętami Bożego Narodzenia. Na spotkania te zapraszamy kolegów i współpracowników z całej Polski. Niestety w tym roku nie jest to możliwe. Chcielibyśmy jednak choć w małym stopniu przybliżyć świąteczny nastrój i przeznaczyć początek seminarium online 18 grudnia na życzenia.

W dalszej części seminarium zostanie przedstawiony wspomniany referat; streszczenie poniżej:

Referat ten jest kontynuacją wykładu D. Ślęzaka na seminarium 29 listopada 2019, z perspektywy kolejnego roku realizacji projektów naukowych i przemysłowych w firmie QED Software. Nowe zagadnienia zostaną przedstawione poprzez pryzmat interaktywności, wytłumaczalności oraz skalowalności algorytmów AI/ML, gdzie pojęcia AI i ML należy zdecydowanie od siebie odróżnić.

Szczególna uwaga zostanie poświęcona użyciu wybranych aspektów teorii zbiorów przybliżonych w rozwoju technik wspierających zastosowania AI/ML. Oprócz znanych już wątków związanych z granulacją informacji, prowadzącej do efektywniejszych obliczeń przybliżonych i uproszczonych, omówione zostanie między innymi nowe podejście do aproksymacji problemów i modeli ML za pomocą wygodnych w obsłudze i łatwych do interpretacji zespołów systemów informacyjnych.

Dla ilustracji, referent będzie odnosił się do przykładów praktycznych zastosowań związanych z konkursami data science organizowanymi online na platformie Knowledge Pit, jak również do przykładów użycia technologii AI/ML w projektach QED Software związanych z grami wideo.

Z wyjątkiem wstępu w języku polskim, referat zostanie wygłoszony w języku angielskim.

Część w języku angielskim będzie nagrywana.

We invite you to the Christmas e-meeting combined with the seminar talk by Dominik Ślęzak titled AI/ML in Practice Interactivity, Explainability, Scalability and relationships with Rough Sets.

It is a tradition of our research group to organize a special Christmas edition of the seminar on the last Friday before Christmas Eve. Normally, such meeting would consist of a regular talk and a Christmas Party. Our scientific friends from all over Poland and the World would usually attend. Alas, this year there is no such possibility. We would like, in the best way the circumstances permit, keep the tradition of Christmas meetings alive. Hence, on December 18 we will hold a small celebration and exchange of well-wishes, followed by a regular talk (abstract follows).

The presentation on December 18 will be given by D. Ślęzak as a continuation of the seminar presentation on November 29, 2019. It will summarise and show perspectives of R&D projects conducted by the QED Software company in the year 2020. An array of new approaches will be presented, encompassing interactivity, explainability, and scalability of AI/ML algorithms with emphasis on distinction between Machine Learning (ML) and general Artificial Intelligence (AI).

Special attention will be paid to the use of Rough Sets (RS) in development of AI/ML solutions. Insofar, RS methods have been shown to work in information granulation that leads to more effective, approximate, and simplified computations. In addition to that, a new approach to approximation of both problem specifications and ML models built to solve them will be shown. An approach that is based on convenient, easy to interpret ensembles of information systems.

The talk will bring several illustrative examples of practical solutions from the domain of data science competitions organized on Knowledge Pit platform, as well as examples of advanced AI/ML solutions applied by QED Software in several projects in the video game domain.

The presentation, except for the introduction, will be delivered in English.

The part in English will be recorded.