III.8 - Dzień Wydziału
Grupa III.8
10:00
Czym *naprawdę* jest uczenie maszynowe?
10:10 - 10:55 sala 0059 Kacper DrozdAbstrakt
Na warsztatach poznamy matematykę stojącą za uczeniem maszynowym. Zaczynając od najprostszych modeli, krok po kroku prześledzimy, jak zbudowane są sieci neuronowe i co sprawia, że są tak skuteczne. Oprócz teorii, w praktyce stworzymy i wytrenujemy własny model do rozpoznawania obrazów.
sala 0059
Prowadzący - Kacper Drozd
Student 5 roku Matematyki na UJ. Interesuje się matematyką stosowaną, podstawami sztucznej inteligencji oraz zastosowaniami uczenia maszynowego w nauce.
10:15
10:30
10:45
11:00
Butelka Kleina oraz wstęga Möbiusa - rozmaitości nieorientowalne
11:05 - 11:50 sala 1083 Piotr ChudzioAbstrakt
Każdy przedmiot, który nas otacza, jest jakąś płaszczyzną. Opisywaniem ich w matematyce zajmuje się topologia różniczkowa. Podczas warsztatów, omówimy orientowalność - jedno z narzędzi topologii różniczkowej oraz omówimy szczegółowo dwa przykłady - butelkę Kleina oraz wstęgę Möbiusa.
sala 1083
Prowadzący - Piotr Chudzio
Hej, nazywam się Piotr Chudzio i jestem studentem III roku matematyki teoretycznej. Od zawsze pasjonowałem się matematyką, stąd lubię o niej opowiadać innym. W wolnej chwili lubię grać w siatkówkę oraz pływać.
11:15
11:30
11:45
12:00
12:15
12:30
Gdy algorytm się myli: halucynacje, deepfake’i i granice zaufania do AI
12:30 - 13:30 sala 0004 Joanna Świebocka-WiękAbstrakt
Współczesna sztuczna inteligencja potrafi generować teksty, obrazy i nagrania, które brzmią i wyglądają niezwykle przekonująco. W trakcie wykładu pokażemy, skąd bierze się ta pozorna pewność oraz dlaczego modele AI czasem generują informacje nieprawdziwe – zjawisko określane jako halucynacje. Wyjaśnimy, jak działają modele generatywne, czym różni się statystyczna wiarygodność od prawdy oraz dlaczego systemy te nie mają świadomości własnych ograniczeń. Na tym tle omówimy również deepfake’i jako przykład wykorzystania technologii generatywnej do tworzenia realistycznych, lecz potencjalnie wprowadzających w błąd treści. Wykład ma na celu pokazanie zarówno technicznych podstaw tych zjawisk, jak i praktycznych konsekwencji ich stosowania, bez straszenia sztuczną inteligencją, ale z naciskiem na świadome i krytyczne korzystanie z nowych narzędzi.
sala 0004
Prowadzący - Joanna Świebocka-Więk
Joanna Świebocka-Więk jest związana z Wydziałem Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Jagiellońskiego, gdzie pełni funkcję kierownika kierunku Sztuczna Inteligencja. Jest także członkiem Komitetu Głównego Olimpiady Sztucznej Inteligencji oraz Grupy Uczenia Maszynowego GMUM, jednego z najbardziej aktywnych środowisk badawczych w Polsce w obszarze AI. W swojej pracy zajmuje się kształceniem w zakresie sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem praktycznych aspektów działania nowoczesnych modeli oraz świadomego i odpowiedzialnego wykorzystania narzędzi AI w edukacji.
12:45
13:00
13:15
13:30
Nasze studia okiem studenta i absolwenta
13:40 - 15:10 sala 0004 Piotr Kowalczyk i Dominika ZającAbstrakt
Spotkania z absolwentami naszego wydziału to doskonała okazja, by poznać ich historie i zainspirować się do własnych działań. Studenci natomiast podpowiedzą, jak na co dzień wyglądają studia na naszych kierunkach.
sala 0004
Prowadzący - Piotr Kowalczyk i Dominika Zając
Piotr Kowalczyk
Absolwent Zastosowań Matematyki na Uniwersytecie Jagiellońskim (studia magisterskie) oraz Matematyki na University of the West of Scotland (studia licencjackie). Ukończył także studia magisterskie z Matematyki Finansowej na University College London. Od pięciu lat kieruje zespołem ds. Modelowania Ryzyka, Analiz oraz Operacji na Danych w firmie State Street. Jako główny analityk specjalizuje się w modelowaniu ryzyka operacyjnego, strategicznego oraz w procesach ICAAP/ICARA. Wcześniej pracował w UBS w Krakowie, gdzie odpowiadał za modelowanie ryzyka operacyjnego, oraz w Europejskim Banku Centralnym we Frankfurcie, gdzie tworzył i implementował narzędzia statystyczne. Posiada międzynarodowy tytuł Financial Risk Manager (FRM), przyznany przez Global Association of Risk Professionals (GARP).
Dominika Zając
Absolwentka Informatyki (specjalność Inżynieria oprogramowania) na Wydziale Matematyki i Informatyki UJ. Senior Software Engineer w Qualtrics w Krakowie, Google Developer Expert oraz Microsoft Most Valuable Professional w technologiach webowych. Full-stack programistka, prelegentka na wielu konferencjach krajowych i zagranicznych oraz trenerka. Głównie zainteresowana technologiami webowymi, dostępnością, uczeniem innych programowania oraz dobrymi praktykami w programowaniu. Prywatnie wielka fanka karaoke.
13:45
14:00
14:15
14:30
14:45
15:00
15:15
15:30