Vabilo na izobraževanje
Uvod v umetno inteligenco in strojno učenje
3. 9. 2019 od 9:00 - 16:00, GZS dvorana E
Izobraževanje je namenjeno vsem, ki:
- jih zanima, kako se lahko računalniki učijo in ali so računalniki inteligentni, kakšna je razlika med človekom in strojem,
- bi radi zvedeli, kaj zmore danes strojno učenje in umetna inteligenca,
- bi želeli spoznati, kako iz podatkov potegniti koristno znanje,
- bi radi naredili prvi korak k uporabi podatkov za napovedovanje/odločanje.
Program:
9:00 - 11:00
|
Inteligenca, učenje, razlika med človekom in strojem
Podatkovno rudarjenje, klasifikacija, uporaba strojnega učenja
|
11:00 - 11:15
|
Odmor za kavo
|
11:15 - 12:15
|
Ocenjevanje učenja, preobdelava in vizualizacija podatkov
Osnovne metode strojnega učenja
|
12:15 – 13:15
|
Odmor in kosilo
|
13:15 – 14:00
|
Napredne metode strojnega učenja: ansambli, nevronske mreže
|
14:00 - 14:15
|
Odmor za kavo
|
14:15 - 16:00
|
Uvod v statistični paket R, ki je namenjen analizi podatkov z različnimi metodami strojnega učenja; priprava učne množice; klasifikacija
|
Zakaj se udeležiti?
Razjasnili bomo razliko med človeško in računalniško inteligenco, spoznali bomo strojno učenje kot temelj umetne inteligence ter se seznanili z osnovnimi principi delovanja algoritmov strojnega učenja za analizo podatkov. Spoznali bomo, kako lahko strojno učenje pomaga pri reševanju težkih problemov. Tisti, ki boste prinesli s seboj svoje prenosnike, boste lahko sami pognali algoritme strojnega učenja na nekaj primerih podatkov, ostali pa boste primere strojnega učenja in napovedovanja lahko spremljali na platnu.
Predavatelja
|
Dr. Igor Kononenko je redni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani (UL-FRI). Raziskovalno se ukvarja z razvojem algoritmov strojnega učenja, umetne inteligence in nevronskih mrež. Je predstojnik Laboratorija za kognitivno modeliranje (LKM), v katerem je zaposlenih 16 raziskovalcev, od tega 8 doktorjev znanosti, ki se ukvarjajo s podatkovno analitiko, statistično analizo podatkov, podatkovnim rudarjenjem, rudarjenjem besedil, razvojem algoritmov strojnega učenja in njihovo uporabo v medicini, ekonomiji, športu, industriji, biologiji itd. V LKM je bilo od leta 2001 uspešno zaključenih več deset projektov za razvoj in uporabo metod strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja na različnih področjih. |
|
Dr. Petar Vračar je asistent na UL-FRI in raziskovalec v LKM. Raziskovalno se ukvarja s razvojem algoritmov strojnega učenja za analizo dinamičnih procesov, predvsem športnih tekem in časovnih vrst. |
Kaj boste na dogodku spoznali?
Spoznali boste, kaj nam umetna inteligenca lahko nudi pri reševanju težkih problemov in se seznanili osnovami strojnega učenja za analizo podatkov.
Kotizacija in popusti
Za člane ZIT /IKT-HM je izobraževanje brezplačno
390 EUR + ddv nečlan GZS, nečlan SRIP
270 EUR + ddv član GZS
180 EUR + ddv člani SRIP
- skrajni rok za morebitno odpoved udeležbe (tudi v primeru brezplačnega izobraževanja) je najmanj 3 dni pred dogodkom.
- v primeru kasnejše odjave, oziroma če se ne odjavite, vam bomo zaračunali administrativne stroške v višini 50 EUR + ddv.
Izobraževanje vključuje predavanja, praktične predstavitve in razlage, gradivo v elektronski obliki, pogostitev med odmorom ter parkiranje.
Odjavo lahko pošljete na e-naslov ikthm@gzs.si.
Vljudno vabljeni!