Szkolenie pt.: „Machine learning i sztuczna inteligencja w badaniach naukowych”

29 listopada i 6 grudnia 2024 roku
9:00-15:00

Uczenie maszynowe (ang. machine learning) i sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence) odgrywają coraz większą rolę w badaniach naukowych, stanowiąc nieocenione narzędzia do analizy danych, w tym prognozowania, optymalizacji, odkrywania wzorców oraz wspomagania podejmowania decyzji. Mnogość dostępnych bibliotek w pakiecie obliczeniowym R pozwala na rozwiązywanie różnorodnych zagadnień w bardziej efektywny sposób niż z wykorzystaniem klasycznych podejść. 

Celem szkolenia jest prezentacja potencjału stojącego za metodami sztucznej inteligencji na wybranych przykładach z różnych dziedzin nauki. Odpowiedni dobór przykładów pozwoli na przedstawienie odmiennych aspektów modelowania oraz automatyzacji badań naukowych. Uniwersalność prezentowanych podejść daje możliwość stosunkowo łatwej translacji na zagadnienia z innych dyscyplin nauki. 

Szkolenie adresowane jest przede wszystkim do osób, które mają już wiedzę na temat klasycznych podejść analizy i modelowania, ale chciałyby rozszerzyć swoje kwalifikacje o znajomość podstawowych metod sztucznej inteligencji. Integralną częścią szkolenia jest przedstawienie możliwości pakietu obliczeniowego R w rozwiązywaniu zagadnień będących w centrum zainteresowania badaczy. Prezentacja samych przykładów bez znajomości szczegółów implementacyjnych w dalszym ciągu stanowi wartość dodaną do wiedzy o współczesnych podejściach w świecie nauki i oznacza, że ze szkolenia mogą również skorzystać osoby bez doświadczeń w modelowaniu danych i programowaniu.

Program szkolenia:

  1. Metody sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego vs klasyczne podejścia – analiza komparatystyczna.
  2. Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji w analizie danych, przewidywaniu, rozpoznawaniu wzorców i optymalizacji.
  3. Dobór próby oraz zbioru treningowego. Upsampling i downsampling.
  4. Drzewa decyzyjne i lasy losowe – zastosowania, konstrukcja i interpretacja. 
  5. Klasyczne metody klasteryzacji danych. Algorytm k-średnich i k-median.
  6. Metody optymalizacji z wykorzystaniem algorytmów genetycznych.
  7. Wprowadzenie do analizy tekstu (NLP, ang. Natural Language Processing). Analiza sentymentu.
  8. Techniki klasyfikacji i prognozowania z wykorzystaniem sieci neuronowych.
  9. Computer vision – prezentacja możliwości. Zagrożenia i potencjał zastosowania w badaniach naukowych.

Systematyzacja procesu badawczego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i machine learning.

Informacja o prowadzącym: 

Michał Bernardelli, habilitacja w dziedzinie nauk ekonomicznych w dyscyplinie ekonomia uzyskana w roku 2020 w Kolegium Analiz Ekonomicznych SGH, doktor nauk matematycznych w zakresie matematyki ze specjalizacją matematyka stosowana uzyskany na Wydziale Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego w roku 2008. W roku 2003 uzyskał stopnie magistra na kierunku informatyka (ocena celująca) oraz kierunku matematyka (ocena bardzo dobra). Od roku 2009 zatrudniony w instytucie Ekonometrii SGH, obecnie na stanowisku profesora uczelni, prodziekana Dziekanatu Studium Magisterskiego oraz kierownika Centrum Wychowania Fizycznego i Sportu. Od ponad 20 lat konsultant i wykonawca wielu projektów naukowych i komercyjnych.

Interdyscyplinarność jego prac naukowych opiera się głównie na wykorzystaniu aparatury informatycznej i matematycznej do rozwiązywania problemów z obszarów związanych z analizą i eksploracją danych, w szczególności w problematyce Big Data, metod predykcyjnych i optymalizacji. Ostatnie badania oscylowały m.in. wokół takiej tematyki, jak: symulacje zmian systemów podatkowych, ocena działalności sektora bankowego, analiza i prognozowanie szeregów czasowych, modelowanie foresightowe, optymalizacja wielokryterialna czy analiza cykli koniunkturalnych.

Wykłada przede wszystkim przedmioty związane z zastosowaniem matematyki w innych dziedzinach nauki. Spośród nich można wymienić między innymi dziedziny, takie jak informatyka (sztuczna inteligencja, metody numeryczne, analiza danych w e-biznesie, metody przetwarzania danych, obsługa baz danych, programowanie arkuszy kalkulacyjnych), ekonomia i zarządzanie (ekonometria, statystyka, prognozowanie, badania operacyjne, analiza symulacyjna, ubezpieczenia) czy fizyka (modelowanie, symulacje komputerowe, zintegrowane pakiety oprogramowania statystycznego, analitycznego i numerycznego). 

Prowadził wiele szkoleń poświęconych różnym aspektom ilościowej analizy danych oraz obsługi komputera i programów komputerowych, w tym zastosowaniem metod obliczeniowych w naukach ekonomicznych, matematyce finansowej, zarządzaniu, a przede wszystkim praktyce biznesowej.

Szkolenie odbędzie się w dniach 29 listopada i 6 grudnia 2024 roku, w godzinach 9:00-15:00.

Forma szkolenia: on-line.

Rejestracja

II tura rejestracji uczestnictwa trwa do 22 października 2024 roku. Zgłoszenia udziału należy kierować poprzez formularz -> LINK

Platforma

Aby bez przeszkód móc uczestniczyć w wydarzeniu użytkując platformę ClickMeeting wystarczy dostęp do Internetu i aktualna przeglądarka internetowa (Chrome, Opera, Firefox, Edge). Zaleca się używać komputer z 4-wątkowym procesorem, min. 8 GB pamięci RAM i aktualnym systemem operacyjnym Windows 8.1, Windows 10 lub Windows 11. W praktyce jednak wystarczy dowolny sprzęt, który płynnie wykonuje zadania biurowe. Platforma streamingowa działa także na systemach operacyjnych Apple oraz dystrybucjach Linux, w tym – systemie Android i ChromeOS.

Ze swojej strony zapewniamy pomoc techniczną w konfiguracji, jak również wsparcie ze strony przedstawicieli platformy

Terminy

Opłata dla wszystkich uczestników szkolenia wynosi 1100 zł brutto (w tym 23% VAT) w I turze rejestracji, 1200 zł brutto (w tym 23% VAT) w II turze rejestracji lub 1300 zł brutto (w tym 23% VAT) w III turze rejestracji – osoby planujące skorzystać ze zwolnienia z podatku VAT w sytuacji finansowania uczestnictwa ze środków publicznych proszone są przesłanie informacji przed uiszczeniem opłaty.

Termin rejestracji
Opłata za udział
do 19.09.2024 r.
1100 zł brutto
od 20.09.2024 r. do 22.10.2024 r.
1200 zł brutto
od 23.10.2024 r. do 20.11.2024 r.
1300 zł brutto

DANE DO WPŁAT

Fundacja na rzecz promocji nauki i rozwoju TYGIEL
ul. Głowackiego 35/348, 20-060 Lublin
NIP 946-26-49-975
Numer rachunku: 70 1140 2004 0000 3102 7533 8307
Nazwa Banku: mBank (BRE Wydz. Bankowości Elektronicznej)

Tytuły przelewów: ML + imię i nazwisko Uczestnika

Opłata za uczestnictwo w szkoleniu zawiera podatek VAT (23%) – osoby planujące skorzystać ze zwolnienia z podatku VAT w sytuacji finansowania uczestnictwa ze środków publicznych proszone są przed uiszczeniem opłaty o poinformowanie nas o tym mailowo oraz o dostarczenie oświadczenia o zwolnieniu z VAT zawierającego następujące informacje:

  • podstawę prawną,
  • imię i nazwisko uczestnika,
  • datę i nazwę szkolenia,
  • nazwę Organizatora – Fundacji na rzecz promocji nauki i rozwoju TYGIEL,
  • podpis osoby upoważnionej ze strony instytucji ubiegającej się o skorzystanie ze zwolnienia z VAT w kwestiach finansowych.

W odpowiedzi potwierdzimy otrzymanie oświadczenia oraz udzielimy informacji na temat wysokości opłaty za uczestnictwo w szkoleniu w wartości netto.

Regulamin

Regulamin Szkolenia dostępny jest tutaj -> LINK

Kontakt

szkolenia@fundacja-tygiel.pl

Partnerzy Fundacji TYGIEL

Wspierają nas