// Oddział Mazowiecki Polskiego Towarzystwa Informatycznego
gazeta

Bieżące informacje o działaniach, inicjatywach i spotkaniach organizowanych przez Oddział Mazowiecki PTI oraz ogłoszenia i informacje dla członków Oddziału.

// Aktualności

O głębokich sieciach neuronowych w cztery kwadranse

24.10.2019

Odsłon: 81

Ogromną popularnością cieszył się październikowy Klub Informatyka. Frekwencja dopisała, przyszło ponad 60 osób. Zgodnie z zapowiedziami trzej doktoranci wydziału MiNI Politechniki Warszawskiej prof. Jacka Mańdziuka zaprezentowali swoje obszary zainteresowań badawczych, związanych z głębokimi sieciami neuronowymi. Spotkanie odbyło się w Warszawie w gmachu MiNI, 22 października.

 

 

Sesja pytań i odpowiedzi Klubu. Od lewej stoją: Adam Żychowski, Maciej Żelaszczyk,

Dominik Lewy, Marcin Paprzycki (szef PTI o/MAZ, tu: jako moderator).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

W ramach wprowadzenia prof. Jacek Mańdziuk wymienił podstawowe architektury głębokich sieci neuronowych i przedstawił główne obszary zastosowań najpopularniejszych spośród nich - sieci konwolucyjnych/splotowych. Wspomiał także o uwarunkowaniach niezbędnych do rozwoju sieci głębokich: istotnych mocach obliczeniowych, dużych zbiorach danych oraz dedykowanych algorytmach uczących.

 

Pierwszy referujący, Dominik Lewy, opowiedział o analizie zaszumionych obrazów z zastosowaniem algorytmów konwolucyjnych/splotowych CNN (Convolutional Neural Network). Algorytmy CNN bazują na odkryciach związanych z funkcjonowaniem komórek organizmów biologicznych oglądających obrazy. Prelegent przedstawił jak wielowarstwowe struktury CNN pozwalają na analizowanie obrazów z sieci społecznościowych, na których usiłowano zidentyfikować gatunki fotografowanego pożywienia.

 

Drugi referat wygłosił Adam Żychowski, który przedstawił zastosowanie sieci typu autoenkoder do rozwiazywania niektórych rodzajów zadań z testów na inteligencję. Istotną cechą przedstawionych badań jest tzw. transfer wiedzy tzn. umiejętność rozwiązywania nowych problemów w oparciu o poprzednio zdobytą wiedzę dotyczącą podobnych problemów.

 

Trzecim prelegentem był Maciej Żelaszczyk, który zaprezentował techniki algorytmiczne sieci GAN (Generative Adversarial Networks). Są to procedury polegające na uruchamianiu przeciwstawnych (adversary=przeciwnik) mechanizmów wnioskowania, które jakby konkurują ze sobą w rozwiązywaniu problemów stawianych przed sztuczną inteligencją.

 

Z braku czasu nie przedstawiono czwartej popularnej obecnie techniki sieci neuronowych jaką jest rekurencyjna sieć LSTM (Long Short-Term Memory). Miejmy nadzieję, że jeszcze nadarzy się okazja do zaznajomienia i z tą techniką uczestników Klubu Informatyka.  (d)

 

Klub był w całości filmowany. Materiały wideo z wykładów oraz późniejszej dyskusji poniżej.

 

 

 

Prezentacje wprowadzające tematykę sieci neuronowych (1:10:56).

 

 

Dyskusja (29:58).

 

 

Zobacz także

 

 

Kategorie: Klub Informatyka Tagi: wideo, sprawozdania, programowanie, sztuczna inteligencja, 2019