Současné výzvy strojového učení a AI

Tomáš Mikolov

Abstrakt: V posledních letech rychle narůstá zájem o umělou inteligenci. Nicméně povědomí o tom, jak vlastně fungují nejlepší AI systémy současnosti, je už horší. Například se často zaměňuje (strojové) učení s memorováním, což má za důsledek nerealistická očekávání ohledně schopností současných učících se algoritmů.
Na přednášce si vysvětlíme pojem generalizace, který je pro úspěšné naučení se zásadní. Dále si představíme pár aktuálních fundamentálních problémů v oboru AI: problém učení se komplexních závislostí z dat, problém průběžného doučování modelu a téma sebezlepšujících se systémů, které se vztahuje k problému vytvoření umělého života.

O přednášejícím: Tomáš Mikolov vystudoval informatiku na VUT a dnes patří k celosvětově nejcitovanějším vědcům v oboru strojového učení a zpracování přirozeného jazyka. Je autorem modelu word2vec. Jako člen Google Brain byl na počátku spolupráce s týmem Google Translate na využití neuronových sítí pro strojový překlad. Jako člen Facebook AI Research vedl vývoj projektu fastText. Od letoška bude vést vlastní výzkumnou skupinu na CIIRC ČVUT.

Náročnost pro posluchače: vhodné pro všechny.

Matematická teorie hudby

Bc. Petr Koronthály, DiS.

Abstrakt: Je známo, že matematika a hudba spolu úzce souvisí. Již Pythagorejci ve starověkém Řecku sestavili první hudební systém odvozený z matematických výpočtů dokládaných akustickými měřeními: definovali oktávu a další intervaly. Přestože hudební teorie i matematika od té doby značně pokročily, jejich systém přetrval a zná ho důvěrně každý zpěvák i hráč na hudební nástroj.
Nabízí se tedy otázky, zda musí (či proč nemusí) být hudebník také matematikem, proč se matematika vlastně na konzervatoři neučí, jak vypadají skladby matematiků, nebo proč by rovnou nemohl hudbu skládat počítač. Na této nevšední přednášce se pokusíme tyto otázky zodpovědět a podíváme se na některé zajímavé souvislosti matematiky a hudby. A to nejen skrze teorii, ale hlavně pomocí názorných praktických ukázek.

O přednášejícím: Petr Koronthály vystudoval Obecnou matematiku na MFF UK a Klasickou skladbu na Pražské konzervatoři. V současnosti se věnuje skládání hudby, vedení sborů, hře a výuce hry na kytaru.

Náročnost pro posluchače: vhodné pro laiky.

Od atomů a molekul k očním kapkám

Dr. hab. Lukasz Cwiklik, Ph.D. (Ústav fyzikální chemie J. Heyrovského AV ČR)

Abstrakt: S nepříjemným syndromem suchého oka se v životě potká řada z nás, kteří pracujeme na počítači, nosíme kontaktní čočky nebo máme sklony k alergii. Tým Lukáše Cwiklika studuje lipidovou membránu na povrchu lidského oka s cílem vyvinout léčivé oční kapky. Jako jediná laboratoř na světě modelují lipidovou vrstvu na počítači a simulace kombinují s fyzikálními experimenty za použití inovativních mesofluidických modelů napodobujících povrch lidského oka.
Na této přednášce se dozvíte, jak lze v dnešní době využít poznatky základního výzkumu z oboru chemie, fyziky a matematiky za využití výpočetní techniky k řešení praktických otázek ve farmacii a medicíně.

O přednášejícím: Lukasz Cwiklik vystudoval Chemickou fakultu Jagellonské univerzity v Krakově. Zkušenosti sbíral v Polsku, Izraeli, Finsku a Česku. Na Akademii věd ČR pracuje již dvanáct let a přitom přednáší na PřF a MFF UK. Hledá motivované studenty, kteří by se chtěli zapojit do inovativního experimentálního výzkumu a simulací lipidových membrán.

Náročnost pro posluchače: snadná.

Kvantový počítač - pátý jezdec apokalypsy?

Mgr. Jiří Pavlů

Abstrakt: Začalo to snahou o efektivní simulaci chování hmoty na molekulární úrovni a níže. Nakonec, toto je dodnes jedno z hlavních témat pro kvantové počítače, tedy výpočetní stroje založené na principech kvantové mechaniky. Pak se však ukázalo, že kvantové platformy také schůdně zvládnou řešení těch matematických úloh, o jejichž obtížnost je dnes opřena naprostá většina kryptografických protokolů. Od té doby je kvantový počítač automaticky spojován s představou bezpečnostní apokalypsy.
Na přednášce se teoreticky i prakticky podíváme, odkud se ona algoritmická síla bere a jakým způsobem může posunout hranice praktické kryptoanalýzy. Budeme se přitom věnovat i na první pohled okrajovým, a tedy poněkud přehlíženým algoritmům a přístupům, které však v konečném důsledku mohou do ochrany informací rovněž silně promluvit, a to navíc podstatně dříve, než je běžně očekáváno.

O přednášejícím: Jiří Pavlů je absolventem oboru Matematika pro informační technologie na MFF UK. Věnuje se teoretické kryptografii, zejména pak bezpečnosti a použitelnosti symetrických šifer, a teorii kódů. Je kryptologem kompetenčního centra skupiny Raiffeisen Bank International.

Náročnost pro posluchače: střední, ale s většinou případných nejasností snadno pomůže Wikipedie.

DataSentics: Jak se neutopit v moři online reklamy

Ing. Jakub Štěch

Abstrakt: “If you are not paying for it, you're not the customer; you're the product being sold.” – pravidlo, které vystihuje podstatu poskytování služeb na internetu. Přitom jsou všichni spokojení: uživatelé mají zdarma službu, služba je financována reklamou. Zadavatel reklamy by ovšem byl rád, kdyby jeho prostředky nebyly vynaloženy nadarmo – rád by reklamu soustředil na ty uživatele, kteří se potenciálně mohou stát jeho zákazníky. A také by se rád dozvěděl více o těch stávajících.
Na této přednášce se podíváme pod pokličku fungování online reklamy a představíme si široké možnosti využití strojového učení pro vytěžování dat. Ukážeme si, co za data se vytěžuje a jak se dají využít např. klasifikační modely nebo techniky zpracování jazyka. Nebude chybět konkrétní příklad z českého bankovního prostředí.

O přednášejícím: Jakub Štěch vystudoval Aplikované matematicko-stochastické metody na FJFI ČVUT a v současnosti studuje tamtéž doktorát v oboru Matematické inženýrství. Se spolužáky založil r. 2016 DataSentics, firmu zabývající se strojovým učením, která už stačila vyrůst na 50 zaměstnanců.

Náročnost pro posluchače: vhodné pro laiky.

Fulltextové vyhledávání na Seznam.cz

RNDr. Vladimír Kadlec, Ph.D.

Abstrakt: Naprostá většina veřejných informací je dnes k dispozici na internetu v elektronické podobě. Ve většině případů však neznáme přesné umístění odpovědí na naše otázky a jsme zvyklí pro jejich nalezení používat internetové vyhledávače jako jsou Seznam nebo Google. Zajímá vás, jak tyto vyhledávače fungují a jaké problémy je ve fulltextovém vyhledávání třeba řešit?
V této přednášce si představíme obecnou architekturu fulltextového vyhledávače a zaměříme se na vybrané oblasti jako je porozumění dotazu, řazení výsledků nebo využití hlubokých neuronových sítí pro zpracování obrazové i textové informace.

O přednášejícím: Vladimír Kadlec se celou svoji kariéru zabývá strojovým zpracováním informací. Po dokončení postgraduálního studia a krátké vývojářské kariéře zakotvil v Seznam.cz, kde převzal zodpovědnost za celý výzkumný tým Vyhledávání. Návrhem a aplikací vědeckých postupů napomáhá tomu, aby uživatelé nalezli, co hledají.

Náročnost pro posluchače: vhodné pro laiky.

ČHMÚ: Oblačno, slunečno, místy matematično aneb jak se počítá počasí

RNDr. Radmila Brožková, CSc.

Abstrakt: To, že máme denně k dispozici podrobné předpovědi počasí, dnes bereme jako samozřejmost. Nejen, že jsou užitečné při plánování denních aktivit, ale jsou i životně důležité např. pro leteckou dopravu nebo v případě živelných katastrof. Ovšem počasí je chaotický systém, jehož chování se předpovídá nesnadno. Součástí jsou podrobná měření, teoretické fyzikální popisy atmosférických jevů, přesné matematické modely a extrémně náročné výpočty.
Na přednášce se dozvíte, co je numerická předpověď počasí a jak vypadá tvorba předpovědního modelu s použitím příkladů z modelu ALADIN. Ukážeme si příklad provozu a také jaké nároky jsou kladeny na superpočítač.

O přednášející: Radmila Brožková vystudovala na MFF UK obor Fyzika, meteorologie a klimatologie. V ČHMÚ vede oddělení numerických předpovědí počasí. Specializuje se na stavbu dynamického jádra modelu a na parametrizace fyzikálních procesů v atmosféře.

Náročnost pro posluchače: vysoká (fyzika, numerická matematika).