AI Tech

Prezentujemy sylwetki studentek i studentów- Perły Projektu AI Tech.

 

Jak opowiada student Wojciech Korczyński z Politechniki Wrocławskiej: Moja naukowa przygoda zaczęła się od studiowania matematyki stosowanej na Politechnice Wrocławskiej. Pomimo jej piękna, czułem, że aby móc w pełni stosować zdobytą wiedzę potrzebuję rozwinąć umiejętności z zakresu programowania. W tym celu poszedłem na drugi kierunek studiów, jakim była Informatyka. Na obu kierunkach spotkałem się z zagadnieniami uczenia maszynowego, które bardzo mi się spodobały, gdyż oprócz informatyki łączą w sobie dużo matematyki. Wtedy też brałem udział w pierwszym interdyscyplinarnym projekcie stworzenia inteligentnego stetoskopu, który przy pomocy modelu uczenia maszynowego wykrywałby choroby serca. Gdy myślałem już, że czas moich studiów dobiega końca, dowiedziałem się o nowopowstałym kierunku Sztuczna Inteligencja w ramach projektu AI Tech i to w jego ramach zdecydowałem się kontynuować moją przygodę na uczelni. Studia te pozwoliły mi poznać wiele nowych zagadnień zwłaszcza od strony praktycznej. Zdobytą wiedzę o przetwarzaniu sygnałów stosuję w projekcie GlucoPred, gdzie razem z koleżankami i kolegami we współpracy z poradnią diabetologiczną tworzymy bezinwazyjny system alarmujący o stanach obniżonego poziomu glukozy. Chociaż zmagamy się z wieloma wyzwaniami i problemami, to nasza praca została już doceniona na sesjach plakatowych konferencji OMatKo 2021 oraz Szkoły Letniej AI Tech. Jestem także członkiem projektu badawczego CLARIN-PL, gdzie doskonalę swoje umiejętności związane z przetwarzaniem języka naturalnego. W projekcie zajmuję się wieloma interesującymi zagadnieniami takimi jak metody personalizowane, kompresja modeli językowych czy uczenie wielozadaniowe. Wyniki dotychczasowych prac zostaną zaprezentowane na konferencjach naukowych ICCS2022 oraz LREC2022. Największą satysfakcję daje mi fakt, że przedsięwzięcia, w których mam okazję brać udział, mają realną szansę pomagać ludziom w ich codziennym życiu. Cieszę się, że dzięki moim umiejętnościom mogę wnieść wkład w takie projekty i właśnie przy takich projektach chciałbym się dalej rozwijać!

Kolejną osobą z cyklu Perły AI Tech jest studentka Joanna Szołomicka z Politechniki Wrocławskiej, która tak opisuje swoją przygodę ze studiowaniem Sztucznej Inteligencji: Tematyką sztucznej inteligencji zainteresowałam się pod koniec studiów inżynierskich na kierunku Informatyka na Wydziale Podstawowych Problemów Techniki. Moim pierwszym większym projektem w tej tematyce była praca inżynierska, która dotyczyła usuwania szumów z obrazów. Uczenie maszynowe bardzo mi się spodobało dlatego zdecydowałam się na studia na kierunku Sztuczna Inteligencja w ramach projektu AI Tech. Obecnie wraz z kolegami z kierunku współpracuję z doktorem stomatologii w ramach pracy nad projektem badawczo-naukowym, którego celem jest opracowanie systemu do diagnozy dysfunkcji narządu żucia. Zadania w projekcie obejmują zebranie danych od pacjentów oraz opracowanie metody uczenia maszynowego. Daje to możliwość diagnozy pacjentów bez potrzeby osobistej konsultacji z lekarzem na podstawie zdjęć, nagrań wideo twarzy oraz ankiet zawierających wywiad przed wizytą. Uczestniczę także w projekcie badawczym CLARIN-PL, którego tematyką jest przetwarzanie języka naturalnego. Wynikiem mojej pracy w projekcie są między innymi publikacje naukowe, które dotyczą analizy sentymentu opinii, modeli wielojęzykowych oraz metod neuro-symbolicznych. Będę mieć przyjemność zaprezentować jedną z nich na konferencji ICCS2022 w Londynie. Po ukończeniu studiów magisterskich chciałabym dalej rozwijać się w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego oraz sztucznej inteligencji i kontynuować edukację w Szkole Doktorskiej na Politechnice Wrocławskiej.

Natomiast student Michał Kajstura z Politechniki Wrocławskiej, tak opisuje swoje zainteresowanie Sztuczną Inteligencją: Moje zainteresowanie sztuczną inteligencją zaczęło się już na etapie studiów inżynierskich. Dzięki programowi stażowemu Politechniki Wrocławskiej udało mi się znaleźć pracę w startupie zajmującym się szeroko pojętą automatyzacją procesów biznesowych za pomocą technik uczenia maszynowego. Wybór kierunku studiów magisterskich był dosyć oczywisty - zdecydowałem się na Sztuczną Inteligencję. Na studiach miałem okazję poznać wiele nowych i ciekawych zagadnień, nie skupiając się jedynie na teorii ale także na zastosowaniach praktycznych. Dziedzina, którą szczególnie zainteresowałem się podczas realizowania kursów na studiach było przetwarzanie języka naturalnego. Obecnie jestem współautorem dwóch publikacji naukowych. Pierwsza z nich jest bezpośrednią kontynuacją projektu, który zrealizowałem na kursie Analiza Mediów Cyfrowych. Dotyczy ona przewidywania poglądów politycznych użytkowników Twittera na podstawie ich wpisów w mediach społecznościowych. Praca zostanie zaprezentowana w czerwcu na workshopie Political NLP będącym częścią konferencji LREC: Language Resources and Evaluation. Drugi artykuł dotyczył metod neurosymbolicznych w przetwarzaniu języka naturalnego, które pozwalają na integrację modeli gradientowych oraz symbolicznych. Praca została przedstawiona na konferencji ICCS: International Conference on Computational Science.

Student Politechniki Wrocławskiej Stanisław Woźniak, tak opisuje swoją drogę związaną ze Sztuczną Inteligencją i Uczeniem Maszynowym: Już od dzieciństwa moi rodzice próbowali we mnie zasiać miłość do matematyki. W szkole był to mój ulubiony przedmiot i zawsze dużo radości sprawiało mi robienie zadań z nauk ścisłych, a najbardziej z matematyki. Natomiast moja przygoda z programowaniem zaczęła się w liceum kiedy poszedłem do klasy matematyczno-informatycznej. Wtedy dowiedziałem się czym są języki programowania. Zafascynowały mnie wtedy algorytmy i implementowanie ich w programach komputerowych. Po uzyskaniu bardzo wysokich wyników na maturze wahałem się czy wybrać na Politechnice Wrocławskiej studiowanie informatyki czy jednak zdecydować się na studiowanie matematyki na Uniwersytecie Wrocławskim. Po zaczerpnięciu różnych opinii wybrałem informatykę. Dowiedziałem się, że kierunek ten opiera się na matematyce, a podejście do informatyki jest bardziej algorytmiczne. Wiedziałem, że wybierając tę drogę będę mógł rozwijać się w moich dwóch ulubionych dziedzinach. Na studiach bliżej poznałem informatykę i wiedziałem, że chcę wiązać z tym swoją przyszłość. Jednak samo programowanie nie było dla mnie wystarczające. Brakowało mi bardziej zaawansowanej matematyki. Wtedy dowiedziałem się o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Zacząłem zagłębiać się w ten temat i zafascynowało mnie to co odkryłem. Dziedzina ta okazała się być idealnym połączeniem informatyki i matematyki. Od tamtej chwili poznaję świat AI i coraz bardziej fascynuje mnie ta tematyka. Kiedy skończyłem studia I stopnia zacząłem szukać dalszej ścieżki rozwoju. Wiedziałem, że chcę iść na studia magisterskie, a gdy na Politechnice pojawił się nowy kierunek "Sztuczna Inteligencja" pomyślałem, że będzie to idealne miejsce do rozwijania mojej pasji. W czasie studiów znacząco rozwinąłem się w tej dziedzinie. Zacząłem również pracę w projekcie CLARIN-PL. Na co dzień zajmuję się badaniem danych oraz sieciami neuronowymi, co pozwala doskonalić moje umiejętności i zainteresowania. Jednocześnie w ramach kursu na studiach należę do grup robiącej projekt, którego celem jest generowanie drzewa dekompozycji obiektów (drzewo CSG). Aktualnie w literaturze nie występują modele generatywne dla takich drzew, co pozwala nam być pionierami w tym temacie. Oprócz codziennych obowiązków mój kierunek studiów umożliwił mi również uczestniczenie w dwóch światowych konferencjach z sztucznej inteligencji: NIPS 2021 oraz ICCV 2021. Na tamten moment nie posiadałem jeszcze żadnych publikacji naukowych. Jednak w minionym kwartale udało mi się uczestniczyć w tworzeniu publikacji, która została zaakceptowana na konferencji ICCS 2022. Mam nadzieję, że moja ścieżka naukowa już niedługo wzbogacona zostanie o kolejne publikacje naukowe, a ja dalej będę mógł rozwijać się w tej wspaniałej dziedzinie jaką jest dla mnie sztuczna inteligencja.

Kamil Piechowiak, to kolejna osoba, którą przedstawiamy w ramach Pereł AI Tech. Student Politechniki Poznańskiej tak opisuje swoją drogę związaną ze Sztuczną Inteligencją: Informatyką zainteresowałem się w gimnazjum. Początkowo było to tworzenie stron internetowych. Dowiedziałem się wówczas o istnieniu Olimpiady Informatycznej Gimnazjalistów. Polegała ona na rozwiązywaniu problemów algorytmicznych - łączących matematykę i informatykę. Było to dla mnie idealne połączenie. Nauczyłem się programować w C++ i zostałem finalistą tej olimpiady. Już wtedy podjąłem decyzję, że chcę rozwijać się w informatyce. Poszedłem do liceum na profil informatyczny, gdzie kontynuowałem moje zainteresowania. Zostałem finalistą z wyróżnieniem a potem laureatem Olimpiady Informatycznej. Jako kierunek studiów wybrałem Informatykę na Politechnice Poznańskiej. Tu dowiedziałem się więcej o sztucznej inteligencji. Okazało się, że również łączy matematykę i informatykę, jednak w przeciwieństwie do algorytmiki, która jest dość dobrze zbadana, w sztucznej inteligencji wciąż dokonuje się istotny postęp. Więcej o sztucznej inteligencji, a konkretniej o uczeniu maszynowym, dowiedziałem się ze spotkań w kole naukowym GHOST skupiającym studentów zainteresowanych statystyką, uczeniem maszynowym i analizą danych. Mogę pochwalić się też wygraną w hackathonie NASA Space Apps Challenge w kategorii „Best use of science”, w którym - wraz dwoma z kolegami z roku - napisałem program potrafiący przewidzieć z miesięcznym wyprzedzeniem, w których miejscach na Ziemi pojawi się zakwit sinic. Nie zaprzestałem także działań w algorytmice. Jednym z moich osiągnięć w tej dziedzinie podczas studiów jest zdobycie wraz z drużyną brązowego medalu Mistrzostw Środkowoeuropejskich w Programowaniu Zespołowym. W trakcie studiów byłem też współprowadzącym koła algorytmicznego na Politechnice Poznańskiej. Jako studia magisterskie wybrałem Sztuczną Inteligencję w ramach programu AI Tech na Politechnice Poznańskiej. Specjalność ta była moim pierwszym wyborem, gdyż pozwala na dalszy rozwój moich zainteresowań, a poza tym skupia się głównie na zrozumieniu materiału, a nie zapamiętywaniu czy nauce narzędzi. Ważne jest dla mnie rozumienie metod od podstaw i dlaczego działają w określony sposób, a nie tylko jak działają. Podczas trwania specjalizacji odbyłem staż w Facebook London. W mojej pracy zajmowałem się zbieraniem i analizą statystyk dotyczących aplikacji Messenger w różnych środowiskach. Wymagało to przetwarzania dużych ilości danych i stosowania technik zmniejszających wymagania obliczeniowe. Jestem także współautorem artykułu dotyczącego nowej metody inicjalizacji sieci neuronowych. Wykorzystuje ona wiedzę z wcześniej nauczonych sieci, aby przyspieszyć trening i osiągnąć lepsze wartości trafności. Artykuł został zgłoszony na konferencję NeurIPS. W mojej pracy magisterskiej zajmuję się procesem uczenia sieci neuronowych. Proponuję i analizuję nowe metody minimalizacji funkcji straty. Wykorzystuję do tego analizę jednowymiarowych profili funkcji i uczenie z ekspertami. Po ukończeniu specjalizacji rozpoczynam pracę jako Software Engineer w Facebook London.

Student Adam Wojciechowski: Od dziecka wiązałem moją karierę z informatyką. Odbywając studia pierwszego stopnia na kierunku Informatyka na Politechnice Poznańskiej zrozumiałem jednak, że ta dziedzina jest bardzo szeroka i trzeba określić poddziedzinę, którą chce się zajmować. Od momentu, w którym pierwszy raz wybrałem się na kurs „Introduction to Statistical Learning” naszego uczelnianego koła naukowego GHOST, wiedziałem, że chcę się zajmować sztuczną inteligencją. Niedługo potem dostałem pracę w Poznańskim Centrum Superkomputerowo-Sieciowym, afiliowanym przy Instytucie Chemii Bioorganicznej Polskiej Akademii Nauk, jako Junior Machine Learning Researcher, gdzie - mając do dyspozycji wysoce zaawansowaną infrastrukturę superkomputerową - mogłem zarówno wykorzystywać już zdobyte umiejętności, jak i nabywać nowego doświadczenia budując przemysłowej klasy systemy uczenia maszynowego. Już na pierwszym stopniu studiów interesowało mnie prowadzenie badań naukowych, co w połączeniu z bogatym i aktualnym programem zajęć specjalności Sztuczna Inteligencja kierunku Informatyka na Politechnice Poznańskiej, objętej programem AI Tech sprawiło, że wybór studiów drugiego stopnia był dla mnie bardzo oczywisty. Już w okresie studiów inżynierskich występowałem z posterami na konferencjach takich jak GHOST Day: AMLC czy ML in PL, na której wygrałem razem z moim współautorem „Best Poster Award”. Program AI Tech umożliwił mi jednak uczestnictwo „in-person” w konferencjach, dzięki czemu mogłem osobiście zaprezentować wyniki moich badań na konferencji PP-RAI w Gdyni, w której razem z moimi współautorami zdobyłem nagrodę „Best Paper Award” za wyniki prac będących kontynuacją naszych badań związanych z pracą dyplomową inżynierską, która zajęła pierwsze miejsce spośród wszystkich prac na Wydziale Informatyki i Telekomunikacji Politechniki Poznańskiej w konkursie „Engineer 4 Science 2022”. Również dzięki finansowaniu projektu AI Tech, miałem przyjemność uczestniczyć „in-person” jako uczestnik w konferencji SIGIR w Madrycie. Moim najbardziej aktualnym sukcesem naukowym jest to, że mój artykuł naukowy został zaakceptowany na konferencję ECML 2022, czyli rozpoznawalną międzynarodowo konferencję klasy „A”, na której wygłoszę prelekcję na temat wyników moich badań naukowych prowadzonych we współpracy Uczelni z moją firmą, w której od niedawna piastuję stanowisko Regular Machine Learning Researcher. Wyjazd na konferencję jest możliwy także dzięki programowi AI Tech. Jest to dla mnie wielkim wyróżnieniem być dopuszczonym do prezentowania moich prac na tak prestiżowej imprezie jaką jest ECML. Wszystkie te osiągnięcia nie byłyby możliwe bez wysokiej klasy edukacji, wyspecjalizowanej kadry dydaktycznej, indywidualnych mentorów oraz środków finansowych niezbędnych do opłacania badań oraz wyjazdów, na których możemy wspólnie z całym światem naukowym wymieniać się wiedzą oraz doświadczeniami, czyli wszystkiego, co zapewnia studentom program AI Tech.

Wszystkie inicjatywy studentek i studentów Projektu AI Tech zasługują na uznanie. Ich zaangażowanie w zdobywanie wiedzy i stosowania jej w praktyce, to osiąganie doświadczenia, niezbędnego na nowoczesnym rynku pracy. Kancelaria Prezesa Rady Ministrów jest dumna z ich osiągnięć i trzyma kciuki za dalsze sukcesy.

Projekt „Akademia Innowacyjnych Zastosowań Technologii Cyfrowych” (Al Tech) jest współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Polska Cyfrowa na lata 2014-2020.