Infoshare AI Road to Wrocław

Wrocław to drugie miasto na mapie infoshare ai & data science. To właśnie tutaj eksperci zdradzą tajniki nowoczesnego wykorzystywania machine learning, artificial intelligence i data science w tworzeniu software'u i projektowaniu jego architektury. Infoshare ai & data science to cykl darmowych meetupów, dzięki którym zdobywacie nową wiedzę, nowe kontakty i nowe doświadczenia.

Spotkajmy się!

Na mapie infoshare ai & data science znalazły się największe miasta w Polsce: Poznań (5.11), Wrocław (6.11), Kraków (19.11), Katowice (20.11).

Dlaczego warto wziąć udział?
1. Tematyka to data science, machine learning, artificial intelligence.
2. Doświadczeni praktycy i eksperci.
3. Networking w nieformalnej atmosferze przy pizzy i piwie.
4. Konkurs z nagrodami.


Przyjdź na nasz meetup jeśli jesteś:

• front-end jak i backend developerem, devopsem, testerem, specjalistą od security, chcącym poznać wpływ AI/ML na swoją branżę,
• doświadczonym developerem szukającym przykładów i doświadczeń z zastosowanych produkcyjnie technologiach i metodach,
• team leaderem, szefem działu IT, poszukującym przykładów użycia i możliwych zastosowań AI/ML w biznesie.

W czasie prelekcji można zadawać pytania i dzielić się wątpliwościami, a po eksperckiej części zapraszamy Was do wspólnego jedzenia pizzy i próbowania kraftowego piwa, które przygotowaliśmy specjalnie na okoliczność spotkań z Wami. Udział w spotkaniu jest całkowicie darmowy, ale liczba miejsc topnieje, więc rezerwujcie datę i wypełnijcie formularz rejestracji. 

Agenda:
18:00 - 18:10 Przywitanie i rozpoczęcie
18:10 - 18:50 Paweł Noga - habana.ai | How to join AI?
18:50 - 19:30 Wojtek Ptak - TalentAlpha | Uczenie maszynowe na strumieniu danych
19:30 - 19:40 Przerwa
19:40 - 20:20 Mateusz Zawisza - McKinsey & Company | Modelowanie perswazji
20:20 - 21:00 Michał Koperski - Tooploox | How to reuse my model? Beyod transfer learning

21:00 - 22:00 Networking Pizza & Piwo

Prelegenci:

Paweł Noga - Senior AI Software Engineer. Na początku kariery testował webserwisy i aplikacje mobilne. Od 3 lat zajmuje się testowaniem sprzętu i oprogramowania do Deep Learningu. Skupia się na benchmarkowaniu rozwiązań czołowych firm na rynku oraz ulepszaniu procesu trenowania sieci neuronowych. Aktualnie pracuje w Habana Labs - firme dostarczającej akceleratory AI na potrzeby Data Center. Fan klocków LEGO i budowania z nich dioram.

Wojtek Ptak - CTO TalentAlpha (https://talent-alpha.com) od listopada 2019, poprzednio związany z FreshMailem (https://freshmail.pl) jako CTO od stycznia 2017 do października 2019. Wcześniej współzałożył i tworzył przez 10 lat produkt firmy The Ministry of Ideas pracując dla marek takich, jak The Coca-Cola Company, American Bankers Association, Macy's, Bloomingdales, Heineken, Saks 5th Avenue, BP, Polo Ralph Lauren, Porsche, HSBC i inne.
Wojtek prowadzi zespoły produktowe skupiając się w szczególności nad architekturą systemów, zbieraniem i przetwarzaniem danych na wielką skalę oraz nad praktycznym zastosowaniem Machine Learning oraz AI.
Na co dzień wielki fan otwartej kultury, zadawania wielu pytań oraz różnych aspektów transformacji kultury biznesowej w kierunku Data-Driven Organizations. Jest także wielkim zwolennikiem wspierania kultury uczenia się całej organizacji w oparciu o gromadzone przez nią dane.
We FreshMailu wraz z zespołem pracuje nad nową generacją silnika zapobiegającego nadużyciom (zwalczającym spam, phishing i innych ataków), który korzysta z przetwarzania strumienia danych, ML i AI na skalę dziesiątek milionów e-maili dziennie. Jest także twórcą warsztatów ML / AI.

Mateusz Zawisza- Starszy doradca analityczny McKinsey & Company, z ponad 10 letnim doświadczeniem zawodowym w projektowaniu i implementacji rozwiązań zaawansowanej analityki danych dla sektorów: handlu detalicznego, telekomunikacyjnego, bankowego i sektora publicznego, w Polsce i zagranicą. W McKinsey & Company odpowiedzialny za koordynację procesów związanych z działalnością działu zaawansowanej analityki. Absolwent kierunku Metody Ilościowe w Ekonomii i Systemy Informacyjne w Szkole Głównej Handlowej. Współautor podręcznika z analityki danych pt. "Receptury w R". Autor ponad 15 publikacji naukowych z zakresu zastosowań zaawansowanej analityki. Wykładowca na Studiach Podyplomowych "Big data - inżynieria danych" w SGH.

Michał Koperski- am a Research Scientist at Tooploox. I am working on projects which involve detection and recognition in images and videos.I am also a leader of a research project on incremental and multimodal learning. I was a Post-doc and PhD student at INRIA (STARS). My PhD thesis was supervised by Francois Bremond, the thesis was a part of Toyota Partner Robot project.In this project, we focused on assessing people's cognitive and behavioral status, based on daily-living activities monitoring. During my PhD I was a research intern at Disney Research Pittsburgh, I was working on codebook representations for People Re-Identification

Więcej informacji znajdziesz na naszej stronie.