Mentionsy

860. Musimy wyjaśniać, będziemy wyjaśniać! - prof. dr hab. Przemysław Biecek

Wykład prof. dr hab. Przemysława Biecka w ramach Festiwalu Nauki w Warszawie [27 września 2025 r.] Czy można zrozumieć jak działają super złożone modele AI? Podczas prelekcji przedstawimy powody dlaczego musimy je wyjaśniać oraz aktualny stan wiedzy o technikach pozwalających na ich wyjaśnianie.Wykład kierowany dla osób interesujących się modelami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Przedstawię podczas niego nowe wyniki dotyczące technik eksploracji i wyjaśniania złożonych modeli. Pojawią się też przykładowe rozwiązania dla zastosowań medycznych i zastosowań w branży kosmicznej.Graficzne streszczenie wykładu znajduje się w komiksie:https://bit.ly/3GXU4pwprof. dr hab. Przemysław Biecek - specjalista w dziedzinie statystyki matematycznej i nauk inżynieryjno-technicznych, od lat związany z Politechniką Warszawską i Uniwersytetem Warszawskim. Studia oraz doktorat ukończył na Politechnice Wrocławskiej, gdzie w 2007 roku obronił rozprawę poświęconą testowaniu zbiorów hipotez z uwzględnieniem relacji hierarchii i ich zastosowaniom w genetyce. W 2013 roku uzyskał habilitację w Instytucie Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej PAN, a w 2023 roku otrzymał tytuł profesora nauk inżynieryjno-technicznych. Jego badania koncentrują się na metodach statystycznych i uczeniu maszynowym, ze szczególnym uwzględnieniem wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (Explainable AI). Interesuje się interpretacją złożonych modeli, wizualizacją danych oraz zastosowaniami sztucznej inteligencji w medycynie i biologii. Jest autorem i współautorem wielu publikacji naukowych oraz narzędzi open source, w tym popularnego pakietu DALEX, wspierającego interpretację modeli uczenia maszynowego. Profesor Biecek prowadzi grupę badawczą MI².AI działającą na Uniwersytecie Warszawskim i Politechnice Warszawskiej. Angażuje się także w projekty związane z testowaniem bezpieczeństwa modeli generatywnej sztucznej inteligencji, rozwija metody wyjaśniania modeli dla różnych typów danych i aktywnie działa na rzecz otwartej nauki oraz edukacji opartej na danych. Poza działalnością naukową pełnił funkcję prodziekana ds. rozwoju Wydziału Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej w kadencji 2020–2024, a także uczestniczy w pracach komisji uczelnianych dotyczących finansowania badań i etyki. Jest uznanym popularyzatorem wiedzy o statystyce i sztucznej inteligencji, inspirując kolejne pokolenia badaczy i praktyków danych.Jeśli chcesz wspierać Wszechnicę w dalszym tworzeniu treści, organizowaniu kolejnych #rozmówWszechnicy, możesz:1. Zostać Patronem Wszechnicy FWW w serwisie https://patronite.pl/wszechnicafwwPrzez portal Patronite możesz wesprzeć tworzenie cyklu #rozmowyWszechnicy nie tylko dobrym słowem, ale i finansowo. Będąc Patronką/Patronem wpłacasz regularne, comiesięczne kwoty na konto Wszechnicy, a my dzięki Twojemu wsparciu możemy dalej rozwijać naszą działalność. W ramach podziękowania mamy dla Was drobne nagrody.2. Możesz wspierać nas, robiąc zakupy za pomocą serwisu Fanimani.pl - https://tiny.pl/wkwpkJeżeli robisz zakupy w internecie, możesz nas bezpłatnie wspierać. Z każdego Twojego zakupu średnio 2,5% jego wartości trafi do Wszechnicy, jeśli zaczniesz korzystać z serwisu FaniMani.pl Ty nic nie dopłacasz!3. Możesz przekazać nam darowiznę na cele statutowe tradycyjnym przelewemDarowizny dla Fundacji Wspomagania Wsi można przekazywać na konto nr:33 1600 1462 1808 7033 4000 0001Fundacja Wspomagania WsiZnajdź nas: https://www.youtube.com/c/WszechnicaFWW/https://www.facebook.com/WszechnicaFWW1/https://anchor.fm/wszechnicaorgpl---historiahttps://anchor.fm/wszechnica-fww-naukahttps://wszechnica.org.pl/#ai #technologia #nauka #festiwalnauki #sztucznainteligencja #uczeniemaszynowe

Nie było zera. Dzień dobry, nazywam się Przemysław Biecek. Na tym wydziale pracuję od 18 lat i od 10 interesuje mnie, w jaki sposób badać modele AI-owe. I o tym będzie ten wykład. Podzielę go na trzy części. W pierwszej będę chciał Państwa przekonać, że to w ogóle jest ważne. Są powody, że powinniśmy chcieć te modele analizować. W drugiej zastanowimy się, czy jest możliwe, bo są rzeczy ważne, ale niemożliwe. Zastanowimy się, czy to jest możliwe i to nie będzie takie oczywiste. A w trzeciej ...