pl:start

Różnice

Różnice między wybraną wersją a wersją aktualną.

Odnośnik do tego porównania

Poprzednia rewizja po obu stronach Poprzednia wersja
Nowa wersja		 Poprzednia wersja
pl:start [2024/10/28 14:08] – [Wrzesień] kkuttpl:start [2025/07/10 20:34] (aktualna) – k.kaczmarek_ibspan.waw.pl
Linia 1: Linia 1:
 ====== Aktualności ====== ====== Aktualności ======
 +
 +===== 2025 =====
 +
 +==== Lipiec ====
 +
 +=== Opinia na temat na temat „Polityki rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku” ===
 +
 +Polskie Stowarzyszenie Sztucznej Inteligencji przekazało do Minsterstwa Cyfryzacji szczegółową opinię i rekomendacje na temat „Polityki rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku” (https://www.gov.pl/web/cyfryzacja/nowa-polityka-ai---dolacz-do-konsultacji-i-pomoz-wspoltworzyc-przyszlosc-cyfrowej-polski).
 +
 +Zwracamy uwagę na następujące kluczowe aspekty, które powinny być rozwinięte i doprecyzowane w programie rozwoju, w tym :
 +
 +1. **Kadra i rozwój kompetencji**
 +Potrzebne są konkretne programy rozwoju kadry akademickiej w Polsce poparte mierzalnymi celami, harmonogramami i wskaźnikami, wzorem dokumentów takich jak np. UK AI Opportunities Action Plan. 
 +
 +2. **Badania naukowe oraz szersze uwzględnienie społeczności badawczej w planowanym ekosystemie** 
 +W opiniowanym dokumencie w niewielkim stopniu uwzględnione jest prowadzenie badań naukowych z zakresu sztucznej inteligencji. W sposób szczególny w polityce rozwoju AI powinny być wskazane cele i środki angażujące młodych badaczy w projekty realizowane na uczelniach, w instytutach i w konsorcjach publiczno-prywatnych.
 +Ponadto, zauważamy że w opisywanym ekosystemie AI nie uwzględniono stowarzyszeń zajmujących się problematyką AI, takich jak np. PSSI, PTSN oraz polskie oddziały stowarzyszeń międzynarodowych jak IEEE i Komitetu Informatyki PAN (w ramach którego działa Sekcja SI).
 +
 +3. **Infrastruktura i dane**
 +Infrastruktura to między innymi serwery z GPU, komputery kwantowe, systemy pamięci oraz systemy bezpiecznego i „zielonego” zasilania. Warto rozszerzyć politykę rozwoju o aspekt zasilania AI w Polsce: zapotrzebowanie na energię w tym zakresie, źródła energii, planowana dynamika wykorzystania źródeł energii oraz rozproszenie
 +(bezpieczeństwa) źródeł. Ponadto konieczne jest wspieranie większego dostępu środowiska naukowego do nowo rozwijanej infrastruktury, w szczególności tworzonych fabryk AI.
 +
 +4. **Strategiczne obszary - Medycyna**
 +Kluczowe jest wskazanie w polityce rozwoju konkretnych działań w zakresie zastosowań AI w medycynie dotyczących zasad wykorzystania narzędzi AI w medycynie w Polsce, programów finansowania dostępu do narzędzi AI (w szczególności narzędzi w
 +chmurach), systemu monitoringu AI w medycynie w połączeniu z działaniami prawnymi w zakresie AI wysokiego ryzyka (zgodnie z wypracowywanymi aktualnie zasadami przez UE – do 18 lipca – „Commission launches public consultation on high-risk AI systems”).
 +Ponadto, konieczne jest zaplanowanie konkretnych działań mających na celu budowanie krajowego repozytorium danych obrazowych.
 +
 +5. **Wiarygodność - aspekty etyczne i prawne**
 +Opis godnej zaufania AI powinien być również doprecyzowany w kontekście aspektów etycznych, wyjaśnialnej AI, kodeksów branżowych, wymagań krajowych, AI Act, certyfikacji i dobrych praktyk w odniesieniu do określonych obszarów zastosowań AI. Warto również rozbudować zagadnienia dotyczące zwalczania zagrożeń i przestępstw z wykorzystaniem AI.
 +
 +Z pełną treścią opinii można zapoznać się pod linkiem: {{ dokumenty:stanowiskopssi.pdf }}.
 +
 +**Apelujemy o większe zaangażowanie polskich uczelni, instytutów oraz stowarzyszeń w kształtowanie tej polityki oraz włączenie przedstawicieli do planowanych form monitorowania realizacji omawianej polityki.** 
 +
 +==== Czerwiec ====
 +
 +Jury XIV Konkursu PSSI na Najlepszą Polską Pracę Doktorską ze Sztucznej Inteligencji wyłoniło w dniu 30 maja 2025 r. następujących laureatów konkursu:
 +
 +=== Nagroda PSSI w Konkursie na Najlepszą Polską Pracę Doktorską ze Sztucznej Inteligencji w r. 2024: ===
 +
 +Pan dr inż. Michał Jamroż za pracę „Probabilistic Models for Neural Representations, Marcin Kurdziel AGH”, Promotor: dr hab. inż. Marcin Kurdziel, profesor uczelni (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica).
 +
 +=== Dwa równorzędne wyróżnienia PSSI w Konkursie na Najlepszą Polską Pracę Doktorską ze Sztucznej Inteligencji w r. 2024: ===
 +
 +Pan dr Maciej Żelaszczyk, za pracę „Deep Representation Learning in Varied Settings”, Promotor: prof. dr hab. inż. Jacek Mańdziuk (Politechnika Warszawska). 
 +
 +Pan dr inż. Piotr Bielak, za pracę „Methods for selected problems in unsupervised graph representation learning”, Promotor: dr hab. inż. Tomasz Kajdanowicz, prof. uczelni (Politechnika Wrocławska).
 +
 +=== Ponadto finalistami konkursu zostali Panowie doktorzy: ===
 +Dawid Rymarczyk, praca doktorska „ Interpretable Deep Learning with Prototypical Parts for Supervised and Weakly-Supervised Learning”, promotorzy: prof. dr hab. Jacek Tabor i dr hab. Bartosz Zieliński, prof. uczelni (Uniwersytet Jagielloński).
 +
 +Paweł Gora, praca doktorska „Metaheuristics in Optimization of Complex Processes”, promotor: prof. dr hab. Andrzej Skowron (Uniwersytet Warszawski).
 +
 +Błażej Osiński, praca doktorska „Efficient Methods for Machine Learning in Sequential Decision Making”, promotor:  dr hab. Piotr Miłoś (Polska Akademia Nauk).
 +
 +Dariusz Jagodziński, praca doktorska „Metoda optymalizacji inspirowana algorytmami ewolucji różnicowej oraz CMA-ES”, promotor: prof. dr hab. inż. Jarosław Arabas (Politechnika Warszawska).
 +
 +Jakub Świątkowski, praca doktorska „Zastosowanie wnioskowania wariacyjnego w głębokich sieciach neuronowych”, promotor: dr hab. Marek Cygan, prof. uczelni (Uniwersytet Warszawski).
 +
 +Grzegorz Pierczyński, praca doktorska „Proportional Participatory Budgeting” dr hab. Piotr Skowron, prof. uczelni (Uniwersytet Warszawski).
 +
 +Piotr Kicki, praca doktorska „Deep reinforcement learning for motion planning in man-made environments, prof. dr hab. inż. Piotr Skrzypczyński (Politechnika Poznańska).
 +
 +Tomasz Tarasiewicz, praca doktorska „ Multi-image super-resolution reconstruction using deep graph neural networks”, Prof. dr hab. inż. Michał Kawulok (Politechnika Śląska).
 +
 +Skład Jury:
 +
 +  - Jan Bazan – członek Jury
 +  - Urszula Boryczka – członkini Jury
 +  - Tadeusz Burczyński – członek Jury
 +  - Michał Choraś – członek Jury
 +  - Grzegorz Dudek – członek Jury
 +  - Mariusz Flasiński – członek Jury
 +  - Piotr Jędrzejowicz – członek Jury
 +  - Krzysztof Krawiec – członek Jury
 +  - Halina Kwaśnicka – przewodnicząca Jury, prowadziła proces oceny, nie głosowała
 +  - Jacek Mańdziuk – członek Jury – wstrzymał się od końcowego głosowania
 +  - Danuta Rutkowska – członkini Jury
 +  - Marek Sikora – członek Jury
 +  - Andrzej Skowron – członek Jury – wstrzymał się od końcowego głosowania
 +  - Andrzej Śluzek – członek Jury
 +  - Jarosław Wąs – członek Jury
 +  - Adam Wojciechowski – członek Jury
 +
 +
 +
 +
 +==== Maj ====
 +
 +=== Sympozjum Polskiego Stowarzyszenia Sztucznej Inteligencji (Wrocław, 11-12 września 2025) ===
 +
 +Zapraszamy członków PSSI i wszystkich zainteresowanych Sztuczną Inteligencją do udziału w Sympozjum Polskiego Stowarzyszenia Sztucznej Inteligencji. Sympozjum będzie kontynuacją i istotnym rozszerzeniem [[#pierwsze_doroczne_spotkanie_pssi_warszawa_29102024|pierwszego dorocznego spotkania PSSI]], które odbyło się w Warszawie w październiku 2024.
 +
 +Dzięki gościnności **Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu i Politechniki Wrocławskiej** tegoroczne sympozjum będzie wydarzeniem dwudniowym z bogatym programem wypełnionym wykładami, warsztatami i spotkaniami. Sympozjum będzie też okazją do przeprowadzenia walnego zebrania członków PSSI.
 +
 +Szczegółowe informacje organizacyjne i wstępny program można znaleźć na dedykowanej stronie Sympozjum.
 +
 +https://pssi.pwr.edu.pl/
 +
 +Udział w sympozjum jest dla członków PSSI **bezpłatny**, poza kosztami zakwaterowania. Dla osób niebędących członkami PSSI koszt udziału to 400zł. Rejestracji na sympozjum można dokonać za pomocą [[https://pssi.pwr.edu.pl/|formularza dostępnego na stronie sympozjum]].
 +
 +
 +==== Marzec ====
 +
 +=== GHOST Day: Applied Machine Learning Conference 2025 ===
 +
 +Bardzo serdecznie zapraszamy wszystkich do udziału w konferencji GHOST Day: Applied Machine Learning Conference 2025, która odbędzie się w dniach 09-10.05.2025 w Poznaniu w Centrum Wykładowym Politechniki Poznańskiej.
 +PSSI objęło patronat nad konferencją.
 +
 +GHOST Day: Applied Machine Learning Conference to jedna z największych konferencji o sztucznej inteligencji w Polsce! Na wydarzeniu będzie szansa posłuchać specjalistów z topowych firm i ośrodków badawczych - Meta, Google DeepMind, Mistral AI, Qualcomm AI Research, CuspAI, University of Amsterdam, Technical University Berlin oraz wielu innych. Ogłoszenia można śledzić na mediach społecznościowych GHOST Day: AMLC oraz stronie ghostday.pl.
 +
 +GHOST Day: AMLC stanowi przestrzeń do wymiany wiedzy i doświadczeń, łącząca badaczy, praktyków i studentów. Co roku przyciąga polską społeczność AI, a także coraz więcej uczestników z zagranicy. 
 +
 +Oprócz inspirujących prelekcji nie zabraknie okazji do networkingu - przy kawie, lunchu i na wieczornym afterparty. 
 +
 +Bilety: https://ghostday.pl/#tickets
 +
 +=== Zdalne seminarium PSSI i AI Bay: 13.03.2025 ===
 +
 +Polskie Stowarzyszenie Sztucznej Inteligencji (PSSI) serdecznie zaprasza na zorganizowane wspólnie z AI Bay seminarium na temat sztucznej inteligencji. Szczegóły podano poniżej.
 +
 +Kiedy: 13 marca 2025, 17.00-18.40 \\
 +Gdzie: zdalnie, link będzie przesłany bezpośrednio przed wydarzeniem (wymagane wcześniejsze zgłoszenie) \\
 +Zgłoszenia i dalsze informacje: https://aibay.ai/seminarium-ai-bay-13-03-2025/
 + 
 +
 +Seminarium będzie prowadzone w języku angielskim. \\
 +Program wydarzenia podany jest poniżej. 
 +
 +Serdecznie zapraszamy!
 +
 +
 +Program:
 +
 +__17.00-17.50__ \\
 +Who: **Karim Guirguis** \\
 +What: **AI Agents: From Concept to Impact**
 +
 +**Bio:** Karim Guirguis is a senior AI solutions architect at SiMa.ai, specializing in AI applications for the industrial edge, robotics, and automotive industries. He got his Ph.D. in Deep Learning Computer Vision from KIT, Germany. At SiMa, he pairs deep technical domain expertise with an end-user point of view to help customers develop and deploy cutting-edge AI solutions. He brings extensive experience in helping organizations in various sectors gain a competitive advantage by utilizing AI to solve pressing pain points.
 +
 +__17.50-18.40__ \\
 +Who: **Sebastian Cygert** \\
 +What: **Robust fine-tuning with model merging.** \\
 +
 +**Bio:** Sebastian Cygert is a postdoc at Ideas NCBR and an assistant professor at the Gdańsk University of Technology, where he defended his PhD. Previously, he worked as an applied scientist at Amazon, contributing to projects such as the visual perception system for the autonomous Amazon Scout robot and speech synthesis for Alexa. In addition to this, he has extensive industry experience, including work on mathematical modeling for Moody’s Analytics and involvement in local startups. His research focuses on developing reliable and trustworthy machine learning models that can robustly adapt to dynamic environments.  He is a member of the ELLIS and his work has been published at leading AI conferences such as ECCV, NeurIPS, and ICLR. \\
 +**Info:** Fine-tuning has become a standard practice in modern machine learning, enabling pre-trained models to adapt to specific tasks or domains. However, traditional fine-tuning often faces challenges such as instability, overfitting, and catastrophic forgetting, especially when dealing with limited data. Model merging offers a promising solution by integrating multiple fine-tuned models, ensuring that knowledge from diverse sources is preserved. In this work, we explore methods for merging fine-tuned models using our recent works.
 +
 +We'd like to invite you to join the discussion during the seminar.
 +
 +
 +
 +==== Luty ====
 +
 +=== Zaproszenie do udziału w VI edycji Konferencji PP-RAI (Uniwersytet Śląski w Katowicach, 7-9.04.2025) ===
 +
 +Serdecznie zapraszamy do udziału w **VI edycji Konferencji PP-RAI**, organizowanej przez **Uniwersytet Śląski w Katowicach** w dniach **7-9 kwietnia 2025**, którą Polskie Stowarzyszenie Sztucznej Inteligencji objęło swoim **Patronatem**.  
 +
 +Konferencja stanowi platformę wymiany wiedzy i doświadczeń pomiędzy naukowcami, specjalistami oraz przedstawicielami biznesu, zainteresowanymi rozwojem i zastosowaniami sztucznej inteligencji.  
 +
 +Tematyka konferencji obejmuje szeroki zakres zagadnień związanych z AI, w tym:  
 +  - Uczenie maszynowe i eksploracja danych,  
 +  - AI w medycynie,  
 +  - Przetwarzanie języka naturalnego i AI konwersacyjna,  
 +  - Robotyka i systemy autonomiczne,  
 +  - Sztuczna inteligencja w analizie zachowań ludzkich,  
 +  - Zastosowania AI w biznesie,  
 +  - Sesja doktorantów i młodych badaczy.  
 +Więcej informacji znajduje się na stronie konferencji https://pp-rai.pl \\
 +Zachęcamy do uczestnictwa i zgłaszania artykułów.
  
 ===== 2024 ===== ===== 2024 =====
 +
 +==== Grudzień ====
 +
 +=== XIV edycja konkursu na najlepszą rozprawę doktorską w dziedzinie Sztucznej Inteligencji (01.12.2023-31.12.2024) ===
 +
 +{{section>pl:konkurs#ogloszenie_konkursu_xiv_edycja_2024&noheader}}
  
 ==== Wrzesień ==== ==== Wrzesień ====
Linia 182: Linia 357:
 Serdecznie zapraszamy na trzy wydarzenia PSSI, które odbędą się w __poniedziałek 02.10.2023__ w czasie konferencji __ECAI23__ w __Centrum Kongresowym ICE w Krakowie__. Serdecznie zapraszamy na trzy wydarzenia PSSI, które odbędą się w __poniedziałek 02.10.2023__ w czasie konferencji __ECAI23__ w __Centrum Kongresowym ICE w Krakowie__.
  
-W godzinach 18:00-19:00 odbędzie się __**Otwarte Seminarium PSSI**__, w czasie którego wystąpią laureaci XII edycji konkursu PSSI na najlepszą pracę doktorską (12.2020-11.2021):+W godzinach 18:00-19:00 odbędzie się __**Otwarte Seminarium PSSI**__, w czasie którego wystąpią laureaci XII edycji konkursu PSSI na najlepszą pracę doktorską (12.2021-11.2022):
   * **dr inż. Kalina Kobus** przedstawi pracę "__Efficient algorithms for extreme multi-label classification__", która zdobyła **Nagrodę PSSI** za najlepszą pracę doktorską,   * **dr inż. Kalina Kobus** przedstawi pracę "__Efficient algorithms for extreme multi-label classification__", która zdobyła **Nagrodę PSSI** za najlepszą pracę doktorską,
   * **dr Tomasz Wąs** opowie o pracy "__Axiomatization of the Walk-Based Centrality Measures__", która została **Wyróżniona** w konkursie PSSI.   * **dr Tomasz Wąs** opowie o pracy "__Axiomatization of the Walk-Based Centrality Measures__", która została **Wyróżniona** w konkursie PSSI.
  • pl/start.1730120929.txt.gz
  • ostatnio zmienione: 9 miesięcy temu
  • przez kkutt