Witamy wszystkich zainteresowanych tematyką Generative AI, Deep Learning oraz Machine Learning w naszej internetowej ostoi. AIrrival to grupa pasjonatów i ekspertów z zakresu AI oraz ML, a naszym celem jest rozpowszechnienie wiedzy o tych dziedzinach – mimo iż się nimi ekscytujemy, to dostrzegamy też ich wady. Tak jak z każdą technologią, tak LLMy generują szanse i zagrożenia, a my przedstawimy wam drogę jak najlepiej przejść od zera do prompt mastera!
AIrrival to grupa zajmująca się tematyką sztucznej inteligencji i organizacją spotkań dyskusyjnych w ramach cyklu “Porozmawiajmy o AI”. Bezpośrednim impulsem do rozpoczęcia działalności i stworzenia pierwszego meet-upu było pojawienie się aplikacji ChatGPT. Grupa uznała to za moment przełomowy w upowszechnianiu AI w społeczeństwie i postanowiła objaśniać tę technologię sobie nawzajem, jak i wszystkim zainteresowanym, a także przygotowywać społeczność się do wyzwań związanych z jej używaniem.
Grupa składa się z profesjonalistów zajmujących się sztuczną inteligencją / uczeniem maszynowym (AI / ML). Współpracuje z naukowcami poznańskich uczelni, przede wszystkim z Wydziałem Matematyki i Informatyki Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, ale także z Uniwersytetem Ekonomicznym w Poznaniu. Współpraca dotyczy też innych uczelni, organizacji i grup działających na terenie Poznania.
Różnorodność pomysłów sprawia, że spotkania organizowane przez grupę wykraczają poza techniczną narrację o AI. Docelowo misją grupy jest opowiadanie o AI całemu społeczeństwu.
Ludzie tworzący AIrrival
Adam Karolewski – SMARTSTOCK
Od ponad 10 lat zajmuje się prognozowaniem szeregów czasowych z wykorzystaniem architektur uczenia maszynowego. Łączy formalne wyksztalcenie logistyczne z wiedzą i praktyką z zakresu rozwiązań ML / DS / AI szczególnie w obszarze prognozowania popytu i sterowania zapasami. W firmie Smartstock od 2019 roku pełni funkcję Lidera Zespołu AI, gdzie projektuje i wdraża rozwiązania tego typu dla klientów poprzez aplikację SaaS. Od 4 lat prowadzi zajęcia z prognozowania na studiach podyplomowych na UE i WSL w Poznaniu. Założył i współorganizuje meetup „Porozmawiajmy o AI”.
Bartosz Mikulski – deepsense.ai
Senior ML Engineer w deepsense.ai, absolwent informatyki ze specjalizacją inteligentne systemy wspomagania decyzji na Politechnice Poznańskiej. Przez pięć lat zajmował się inżynierią danych, Big Data, programowaniem funkcyjnym oraz projektowaniem potoków danych. Programista z pasji, zawsze dostrzega większy obraz i szybko łączy fakty z różnych dziedzin. Z AI miał styczność od studiów, pracując jako ML Engineer w Hylomorph Solution oraz udzielając się w kole naukowym GHOST. W swojej karierze miał okazję być współautorem pracy naukowej.
Paweł Ekk-Cierniakowski – Software One
Senior Manager Artificial Intelligence & Machine Learning w SoftwareOne. Od ponad 10 lat zawodowo zajmuje się analityką danych jako data scientist, lider zespołu i kierownik projektu. Brał udział w wielu projektach z obszaru zaawansowanej analityki danych, takich jak monitorowanie linii produkcyjnych, analiza opinii, detekcja fraudów i prognozowanie cen. Jego główne doświadczenie i zainteresowania dotyczą branży farmaceutycznej i ochrony zdrowia, ale brał udział w projektach z różnych obszarów, takich jak finanse, handel detaliczny, energetyka i rolnictwo. Obecnie odpowiada za projektowanie i wdrażanie rozwiązań danych, głównie z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Swoją wiedzą dzieli się jako trener data science, wykładowca i prelegent na konferencjach. Współautor prac naukowych, głównie z zakresu medycyny i statystyki, publikowanych m.in. w czasopismach z listy filadelfijskiej.
Krzysztof Joachimiak – CEVA Logistics
Data Scientist w CEVA Logistics. Absolwent dwóch poznańskich uczelni: Uniwersytetu Ekonomicznego (informatyka i ekonometria, licencjat) oraz Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza (informatyka, magister). Data science zainteresował się właśnie na UAM (praca magisterska na temat przetwarzania języka naturalnego) i pracuje w tej branży od 2016 roku. W swojej pracy zawodowej miał okazję mierzyć się m.in. z takimi problemami jak wykrywanie chorób układu oddechowego przy użyciu ML, prognozowanie szeregów czasowych w retailu czy optymalizacja kombinatoryczna w logistyce. Autor ponad 20 artykułów dotyczących ML (justgeek.it, Medium, Airrival osobisty blog) oraz kilku bibliotek open source napisanych w językach Python oraz R.