Co prawda maj jest miesiącem SQLDay, my zapraszamy na 41. spotkanie Data Community Bydgoszcz i Toruń, gdzie tym razem skupimy się tylko na tematyce uczenia maszynowego.

Wstęp wolny, prosimy tylko o rejestrację na  meetup.

Czas i miejsce:
środa 22 Maja 2019, 18:00
Bydgoszcz, Biblioteka UKW, Karola Szymanowskiego 3

Agenda:

18:00 – 18:05 Wprowadzenie

18:05 – 18:50 Błażej Osiński “Reinforcement learning – czy komputer da się uczyć metodą kija i marchewki?”

18:50 – 19:00 Networking

19:00 – 19:45 Marek Cygan “Uczenie maszynowe w manipulacji obiektami przez roboty”

O wystąpieniach:

Błażej Osiński “Reinforcement learning – czy komputer da się uczyć metodą kija i marchewki?”
Uczenie ze wzmocnieniem (ang. reinforcement learning) to dziedzina uczenia maszynowego, która jest inspirowana wykształcaniem przez zwierzęta wzorców zachowań w celu otrzymywania nagród (np. pożywienia).
Dziedzina ta może pochwalić się wieloma spektakularnymi sukcesami, o których opowiem w czasie prezentacji. Zasygnalizuję też ograniczenia tych metod i pokażę próby ich przekraczania, którymi zajmujemy się w naszej pracy badawczej.

Marek Cygan “Uczenie maszynowe w manipulacji obiektami przez roboty”
Od 2012 roku głębokie sieci neuronowe zrewolucjonizowały przetwarzanie obrazów, tłumaczenia tekstów i kilka innych dziedzin. Jednakże, wpływ sieci neuronowych na nowe wyniki w robotyce był bardziej odległy w czasie i do pewnego stopnia mniej przełomowy. Podczas wystąpienia omówię jak podejścia oparte o dane w ostatnich latach zmieniły dziedzinę manipulacji a także przedstawię przeszkody stojące na drodze pomiędzy wyuczeniem modelu w symulatorze a przeniesieniem go do świata rzeczywistego.

O prelegentach:

Błażej Osiński
Rodowity Bydgoszczanin, ukończył VILO i tamtejsze Gimnazjum nr 50. Absolwent studiów z matematyki i informatyki na Uniwersytecie Warszawskim, odbywał praktyki w głównych siedzibach Microsoft, Facebook, Google Brain. Pracował też jako Site Reliability Engineer w Google i był pierwszym programistą w berlińskim startupie SO1. Obecnie pracuje w dziale R&D firmy deepsense.ai i robi doktorat na Uniwersytecie Warszawskim.

Marek Cygan
Pracuje na Uniwersytecie Warszawskim a także w startupie Nomagic, gdzie uczenie maszynowe jest stosowane w manipulacji obiektami przez roboty. Przez wiele lat prowadził badania nad różnymi aspektami algorytmiki, w szczególności otrzymany przez niego grant ERC jest w końcowym etapie realizacji. W ostatnim czasie Marek Cygan koncentruje się na nowych zastosowaniach uczenia maszynowego. Na etapie szkoły średniej uczęszczał do VI LO w Bydgoszczy.