Otwarcie spotkania

How to join AI?

Niektórzy uważają AI za chwilową modę, która przeminie jak wiele innych. Inni uważają, że jesteśmy na początku wielkiej rewolucji porównywalnej ze stworzeniem tranzystora. Faktem jest, że żyjemy w interesujących czasach i warto choćby zainteresować się AI.
Prezentacja będzie o ciekawostkach technologicznych związanych z AI – w szczególności dedykowanym sprzęcie i problemach jakie musimy rozwiązać. Potem przejdę do starych i nowych zawodów w tej branży (w szczególności związanych z deep learningiem). Opowiem trochę o umiejętnościach, zadaniach i zakresie odpowiedzialności inżynierów pracyjących z AI. Skupię się na temacie – „od czego właściwie zacząć?” i jak wykorzystując posiadane umiejętności z innych dołączyć do projektów deep learningowych. Powiem też kilka słów o co dopytywać na rozmowach rekrutacyjnych i czego unikać szukając projektów AI.
Czytaj więcej

Uczenie maszynowe na strumieniu danych

Uczenie maszynowe staje się coraz ważniejsze dla naszych produktów. Nasze systemy powiększają się, wytwarzając coraz więcej danych, a użytkownicy oczekują wyników w czasie rzeczywistym. Z drugiej strony nasze rzeczywiste scenariusze biznesowe zmieniają się jeszcze szybciej - nawet krytyczne wzorce zmieniają się w ciągu kilku godzin.
W swoim wystąpieniu chciałem przybliżyć kilka aspektów uczenia maszynowego opartego o strumień danych, np. o strumień zdarzeń (szczególnie popularny w systemach opartych o Event-Driven Architecture). Doskonałymi przykładami zastosowania uczenia maszynowego strumieniach danych są problemy, takie jak wykrywanie spamu lub oszustw, rekomendacje online, personalizacja kanałów i inne. W przypadku FreshMail pracujemy nad zastosowaniem tego podejścia do budowy nowej generacji silnika zapobiegającego nadużyciom - SendGuard - działającego na tysiącach zdarzeń na sekundę, ponad 70 milionów wiadomości dziennie, głównie przy użyciu Apache Flink. Używamy go do ochrony odbiorców przed wiadomościami o nadużyciach, takimi jak spam, fałszowanie lub phishing.
Czytaj więcej

Przerwa

Czy, a może kiedy AI zastąpi prawników?

Rok 2018 przyniósł nam duży postęp w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Publikacje nowych modeli językowych przez Google'a i Microsoft stały się podwaliną do stworzenia algorytmów o niespotykanej wcześniej skuteczności. Rozwiązania te potrafią już nie tylko same pisać artykuły, tłumaczyć teksty, czy wyszukiwać wybrane informacje w dokumentach, ale powoli zaczynają realizować zadania, zarezerwowane dotychczas jedynie dla prawników. Jakie? Odpowiedź na realnych przykładach ze świata i z własnych wdrożeń. A na deser rozwiązanie oparte o Computer Vision.

Networking Pizza & Piwo