Program – Praha

Nadcházející meetupy

Máš nápad na přednášku? Znáš někoho zajímavého, koho bys rád doporučil? Rád bys sám o něčem ostatním popovídal? Napiš nám na e-mail.

Minulé meetupy

Machine Learning and Deep Learning with H2O (Jo-fai Chow and Jakub Hava)

    • Jazyk (language of the meetup): english
    • Datum a čas: středa 28. června 2017 od 17:45
    • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Jo-fai Chow: Deep Water – Making Deep Learning Accessible to Everyone

    Deep Water is H2O’s integration with multiple open source deep learning libraries such as TensorFlow, MXNet and Caffe. On top of the performance gains from GPU backends, Deep Water naturally inherits all H2O properties in scalability. ease of use and deployment. In this talk, Joe will go through the motivation and benefits of Deep Water. After that, he will demonstrate how to build and deploy deep learning models with or without programming experience using H2O’s R/Python/Flow (Web) interfaces.

    Jo-fai (or Joe) is a Data Scientist at H2O.ai. Before joining H2O, he was in the business intelligence team at Virgin Media in UK where he developed data products to enable quick and smart business decisions. He also worked remotely for Domino Data Lab in the US as a data science evangelist promoting products via blogging and giving talks at meetups. Joe has a background in water engineering. Before his data science journey, he was an EngD research engineer at STREAM Industrial Doctorate Centre working on machine learning techniques for drainage design optimization. Prior to that, he was an asset management consultant specialized in data mining and constrained optimization for the utilities sector in the UK and abroad. He also holds an MSc in Environmental Management and a BEng in Civil Engineering.

    Jakub Hava: Sparkling Water 2.0

    Sparkling Water integrates the H2O open source distributed machine learning platform with the capabilities of Apache Spark. It allows users to leverage H2O’s machine learning algorithms with Apache Spark applications via Scala, Python, R or H2O’s Flow GUI which makes Sparkling Water a great enterprise solution. Sparkling Water 2.0 was built to coincide with the release of Apache Spark 2.0 and introduces several new features. These include the ability to use H2O frames as Apache Spark’s SQL datasource, transparent integration into Apache Spark machine learning pipelines, the power to use Apache Spark algorithms via the Flow GUI and easier deployment of Sparkling Water in a Python environment. In this talk we will introduce the basic architecture of Sparkling Water and provide an overview of the new features available in Sparkling Water 2.0. The talk will also include a live demo showing how to integrate H2O algorithms into Apache Spark pipelines – no terminal needed!

    Jakub (or “Kuba”) finished his bachelors degree in computer science at Charles University in Prague, and is currently finishing his master’s in software engineering as well. As a bachelors thesis, Kuba wrote a small platform for distributed computing of tasks of any type. On his current masters studies he’s developing a cluster monitoring tool for JVM based languages which should make debugging and reasoning about performance of distributed systems easier using a concept called distributed stack traces. At H2O, Kuba is a core engineer on Sparkling Water project.

    Image Retrieval Overview (Filip Radenović)

      • Jazyk (language of the meetup): english
      • Datum a čas: středa 14. června 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Abstrakt: In this talk, we will overview the topic of image retrieval. Initially, we will focus on retrieval methods based on Bag-of-Words (BoW) image representation, which exploit geometric constraints. We will then discuss how standard similarity-based image retrieval formulation uses BoW with geometry to satisfy only a single user requirement. Then, we will show how different formulations employ the same methods to fulfill different requirements in other tasks, such as online browsing of image collections, image analysis based on large collections of photographs, or 3D model construction. Finally, we will present how BoW with geometry dispenses with the need for costly manual image annotation to perform Convolutional Neural Network (CNN) training.
    Speaker: Filip Radenovic, LinkedIn Profile

    Ytica: Řečové technologie ve věku zlaté horečky DNN (V. Hanžl, M. Váňa a B. Dodová)

      • Jazyk (language of the meetup): czech
      • Datum a čas: středa 31. května 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Abstrakt: Přepis tisíců hovorů, hledání frází a maskování chyb, lidská korekce automatických výsledků, rekurentní neuronové sítě, časové zarovnání vlastních trénovacích dat, implementační možnosti GPU, CPU s AVX512 a FPGA, váhy sítí v bytech či bitech, NIH syndrom, proč se na motoru nelze svézt, kousek webu v každém backendu, možnosti konstrukce REST API, novinky v cloudech Amazonu a Googlu, analýza dění ve firmě ze záznamů callcentra, nákupní košíky plné zajímavých slov, hierarchické clusterování podle významu, realita aplikovaného výzkumu mezi korporátem, univerzitou a startupem, a jak to vše zkusit přežít.

    What is Reinforcement Learning? (Pablo Maldonado)

      • Jazyk (language of the meetup): english
      • Datum a čas: středa 17. května 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Abstrakt: Reinforcement Learning is regarded by many as the next big thing. Beyond the hype, there is an interesting, multidisciplinary and very rich research area, with many proven successful applications, and many more promising. In this talk I will introduce the main tools, ideas and history of the field, with a mixture of theory and practice (using examples from OpenAI Gym). No previous knowledge of RL is assumed.

    Integrating machine learning into decision support systems (Ondřej Vaněk)

      • Jazyk (language of the meetup): english
      • Datum a čas: středa 19. dubna 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Abstrakt: There is a lot of applications of ML algorithms in a wide variety of businesses. We are interested in cases where one can combine ML with decision support tools utilizing scheduling, resource allocation and/or game theory.
    I would like to introduce principles of applied game theory and present a number of relevant real-world applications we worked on. Subsequently I would like to present a system where we combined ML with GT framework to develop a unique solution for intelligent policing (i.e., where the policemen should be to catch the bad guys).
    Bio: Ondřej is a co-founder and CEO of Blindspot Solutions, a company applying AI a ML to various business cases, often delivering highly specialized software tailor-made for a specific business case. Ondřej has a PhD in AI from the Artificial Intelligence Center at the CTU. His research was mainly focused on game theory, large scale simulations and data analysis.

    Convolutional Neural Networks, beyond the image classification (Honza Zikeš)

      • Jazyk (language of the meetup): english
      • Datum a čas: středa 5. dubna 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)

    Abstrakt: In nowadays there are plenty of talks and tutorials doing basic introduction to the area of Deep Learning by giving the introduction to the image classification using convolutional networks. This talk will go little bit beyond that.
    It will focus on the state of the art Deep Learning methods in the following 3 areas: Image Segmentation, Object Detection and Instance Segmentation. The talk will not be super advanced discussion of particular implementation details of the given architectures, but it will rather give an overview of current state of the art methods in each of the ares, with some practical tips and tricks describing how to start solving problems in one of the mentioned areas.

    Generative Adversarial Networks (Michal Šustr)

      • Jazyk (language of the meetup): english
      • Datum a čas: středa 22. března 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Abstrakt: Generative Adversial Networks (GAN) is a method allowing a generation of the most believable output by means of neural networks. It has recently attracted a lot of attention, especially thanks to interesting applications and thanks to the progress in generative models. It was also one of the hot topics during the latest NIPS conference. The talk will focus mainly on the recent research in the field.

    Hluboká revoluce ve strojovém překladu (Ondřej Bojar, ÚFAL)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 8. března 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Abstrakt: V roce 2016 se neuronovým sítím a hlubokému strojovému učení podařilo opanovat další doménu. Po devastaci počítačového vidění podlehl strojový překlad.
    Ve druhém dílu dvojbloku přednášek se podíváme na neuronový strojový překlad (NMT). Turbulentní doba chrlí jednu architekturu hluboké sítě za druhou a není vůbec jasné, která vyhraje. V přednášce představím několik základních současných možností a zmíním i vize jejich autorů do budoucna. Očekávejme multimodální mnohojazyčné systémy.

    Strojový překlad do roku 2016 (Ondřej Bojar, ÚFAL)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 22. února 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Abstrakt: V přednášce o statistickém strojovém překladu (SMT), jak se dělal ještě do loňska, představím podrobně celou kaskádu metod, které z textů a jejich překladů vytvoří překladový systém. Na konci této kaskády se do loňska vyhřívaly dva základní přístupy: překlad frázový a překlad stromečkový. Jejich kombinace pak byla nejlepší známou technikou strojového překládání a třikrát jsme s ní zvítězili nad Google Translate.
    Přednáška bude pronesena v minulém čase, budoucnost nás čeká o 14 dní později. I tak uvidíte, že donedávna byl strojový překlad prošpikován strojovým učením, a proto je zajímavé se pod kapotu stále ještě současných překladačů podívat.

    Targeting up-sell campaigns (Ondra Zahradník, Avast)

      • Jazyk (language of the meetup): english
      • Datum a čas: středa 8. února 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha (mapa)
  • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
  • Abstrakt: Lessons learned from building scalable machine learning system that prepares features from stream of raw client events, allows us to train machine learning models, and calculates predictions. Predictions help us to target up-sell campaigns. Discussion of what approaches failed and what approaches worked and how we evaluate performance of different machine learning models.

    Click-Through Rate predikce a Vowpal Wabbit (Antonín Hoskovec)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 25. ledna 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Abstrakt: Reklamní systémy Seznam.cz nedávno pořádaly soutěž pro zaměstnance firmy. Soutěž spočívala v predikci Click-Through Rate (CTR) na historických datech. V prezentaci popíši své řešení využívající Vowpal Wabbit (https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki), které nakonec vyhrálo. Naším úkolem bylo navrhnout model, který by se naučil na trénovací části dat uhodnout jestli uživatel na danou reklamu kliknul nebo ne. Odevzdané modely spolu potom soutěžily na zbylých částech dat. Cílem soutěže bylo zlepšit relevanci zobrazované reklamy.

    středa 11. ledna 2017 – Umělá inteligence a poezie (Jiří Materna)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 11. ledna 2017 od 18:15
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
    Abstrakt: V přednášce budou představeny principy algoritmů (rekurentní neuronové sítě a Long-short Term Memory sítě), které stojí za vytvořením sbírky básní Poezie umělého světa (ref. https://www.kosmas.cz/knihy/216522/poezie-umeleho-sveta/). Jedná se o první knižně vydanou sbírku české poezie, která byla kompletně vygenerována počítačem.

    středa 14. prosince 2016 – Business pohled na Machine learning (Ondřej Raška)

    Abstrakt: Poslední předvánoční meetup se zaměří na businessovou stránku strojového učení. Ondra Raška (Miton.cz) se s námi podělí o svůj osobní pohled na podnikání a na příležitosti v oblasti machine learningu. Tento meetup se nebude věnovat technickým otázkám a konkrétním řešením, ale tím více se zaměříme na témata, která většinou na MLMU nedostanou příliš prostoru. Otázka obchodního uplatnění strojového učení ale není o nic méně důležitá. Součástí meetupu bude také diskuze na téma, kde vidí příležitosti účastníci meetupu.

    Ondra Raška je zakládajícím partnerem v Mitonu. Miton je česká společnost, která se podílela již na mnoha zajímavých a dobře známých projektech jako jsou například Stahuj.cz, Slevomat.cz, Rohlik.cz, Skrz.cz nebo Bonami.cz.

    středa 30. listopadu 2016 – GoodAI: Toy Architecture and more (J. Vítků a P. Dluhoš)

      • Jazyk (language of the meetup): english
      • Datum a čas: středa 30. listopadu 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost

    Abstrakt: Představíme jeden z aktuálně probíhajících projektů, na kterých v GoodAI pracujeme. Jedná se o konkrétní návrh decentralizované kognitivní architektury. Naším dlouhodobým cílem je postupné dosažení obecné umělé intelligence. V současnosti se proto snažíme navrhnout, implementovat a otestovat jednoduchý prototyp architektury, která (jak doufáme) má potenciál k dosažení tohoto cíle, ale současně je dostatečne jednoduchá na to, abychom pomocí ní dobře porozuměli problémům, na které narazíme.

    Momentálně se tedy zaměřujeme především na správné pochopení a testování hlavních principů, na základě kterých by měl systém fungovat, nikoliv na konkrétní efektivní implementaci. Z tohoto důvodu používáme co možná nejjednodušší učící algoritmy a soustředíme se především na jejich interakci na vyšší úrovni. Jedná se o “work in progress”, takže ne vše je hotové a otestované.

    Prezentace se zaměří na naše cíle, popis základních principů architektury a výsledky vybraných experimentů.

    středa 16. listopadu 2016 od 18:45 – Teorie her v praxi (Branislav Bošanský)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 16. listopadu 2016 od 18:45
      • Místo: Impact Hub – Drtinova 557/10, Praha

    Abstrakt: Branislav Bošanský, který je vedoucím sekce teorie her v AIC (Artificial Intelligence Center) na FEL ČVUT, přijde na náš meetup pohovořit o teorii her a možnostech využití v praxi. Většina z nás zná teorii her ze školy, slyšela o Min-Max strategiích nebo o Nashově equilibriu, ale víte, kde a jak lze teorii her opravdu použít v reálném světě?

    středa 2. listopadu 2016 od 18:30 – Letní machine learning projekty (Datalab & eClub)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 2. listopadu 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
    Abstrakt: Studenti ČVUT přes léto intenzivně pracovali v letních kempech pořádaných eclubem a datalabem. Přijďte se podívat na to nejlepší, co se jim povedlo realizovat. Deeplearning, doporučovací algoritmy, chatboty, prostě to, co teď frčí. Navíc s ohledem na použití v praxi, žádné „akademičnosti“.

    středa 19. října 2016 od 18:30 – About distant supervision and ML (Bradford Cross)

      • Jazyk (language of the meetup): anglicky
      • Datum a čas: středa 19. října 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    • Sociální sítě: Meetup.com událost
    Abstrakt: The next MLMU will exclusively welcome Bradford Cross, a machine learning investor, a founding partner in the world’s leading machine learning and big data venture capital fund and a founder of two ML startups (Prismatic and Flightcaster). He spent 7 years building statistical trading strategies, 6 years building machine learning startups, and 8 years on systems engineering including 2 years working on distributed systems at Google. Bradford studied Computer Engineering and Finance at Virginia Tech, and Mathematics at Berkeley.
    Bradford will talk mainly about distant supervision and his opinion on machine learning. Similarly to what he wrote about in his LinkedIn article.

    REGISTRACE NUTNÁ – na Meetup.com událost

    středa 5. října 2016 od 18:30 – Strojové učení pro začátečníky (M.Modrý a O.Pluskal)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 5. října 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost

    Abstrakt: Strojové učení je velmi rychle se rozvíjející obor. Aplikace strojového učení, umělé inteligence nebo data miningu můžeme dnes vidět v běžném životě na každém kroku. Na jakých základech to ale vše funguje? Jak si můžete sami doma strojové učení vyzkoušet? Kde se dá naučit víc? Přijďte se podívat na meetup, který vás bleskově uvede do tajů strojového učení. Na meetupu se dozvíte o základních metodách a postupech ve strojovém učení, ukážeme, jaká potřebujeme data nebo jak fungují základní algoritmy. Na lehce teoretickou část pak naváže praktická ukázka toho, jak si během pár chvil můžete doma takové strojové učení sami vyzkoušet. Teoretická část nepředpokládá žádné hlubší znalosti programování nebo samotného tématu. Pro praktickou ukázku využijeme jazyka Python – díky jeho výborné čitelnosti bude ukázka pochopitelná i pro ty z vás, kteří s Pythonem mnoho zkušeností nemají. V závěru meetupu bude dostatek prostoru na otázky i těch z vás, které zajímají témata nad rámec úvodní prezentace.


    středa 29. června 2016 od 18:30 – Microsoft Azure in practice – J. Pospíšil (Microsoft)

      • Jazyk (language of the meetup): anglicky
      • Datum a čas: středa 29. června 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost

    Abstrakt: Jan Pospíšil will introduce how to create, train and consequently integrate Machine Learning model into your own applications. During the talk, we will go through the entire process literally from scratch. The basic machine learning knowledge is required. If you want to go along and try Azure on your own, bring your laptop. (If possible, bring your own internet connection, as with the number of attendants, the local wifi can get unstable.)

    středa 15. června 2016 od 18:30 – Animovaný úvod do základov neurónových sietí a deep learningu – L. Vrábel (Seznam.cz)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 15. června 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost

    Abstrakt: Predstavíme jednoduchou, interaktívnou formou základné koncepty hlbokých konvolučných neurónových sietí na rozpoznávanie obrazu. Prednáška bude určená pre tých, ktorých zaujíma ako fungujú neurónové siete, ale nemajú čas/chuť čítať matematické definície a články. Niesú vyžadované žiadne znalosti z oblasti.

    • Uvidíš: interaktívne animácie a obrázky, čo sú neurónové siete, čo znamená že sú hlboké a konvolučné, ako ich učit rozpoznávať obrázky.
    • Neuvidíš: vzorce, matematiku, programovanie, pokročilé témy, technické problémy, najnovšie výsledky v oblasti deep learningu.

    středa 1. června 2016 od 18:30 – Proč a jak použít hluboké učení k rozpoznávání zvuku – F.Sedlák, P.Klinger (Neuron soundware)

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 1. června 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    • Sociální sítě: Facebook událost, Meetup.com událost
    Abstrakt: Představíme, jak si prokopáváme cestu k řešení problémů jako je diagnostika průmyslových zařízení nebo rozpoznávání zvuků zpěvných ptáků. Ukážeme, jaké techniky nám fungují, na čem pracujeme, a co jsme zkoušeli, ale radši opustili. Budeme mluvit o tom, jak zvuk vzniká, jak ho naše ucho a mozek vnímá, a jak tomu přizpůsobujeme náš návrh neuronových sítí. Máme k dispozici poměrně dost výpočetního výkonu v cloudu a předvedeme, jak ho využíváme.

    středa 18. května 2016 od 18:30 – Extrakce informací pomocí deep learningu – T. Gogár, P. Baudiš (ČVUT)

    Abstrakt: Tomáš Gogár a Petr Baudiš představí technologie pro extrakci informací z textu i obrázků, na kterých pracují v rámci výzkumné skupiny 3C na ČVUT a začínajícího pražského startupu. Extrakcí informací se zabývají ve dvou oblastech. Na webových stránkách se snaží najít různé druhy údajů nikoliv rybařením v polévce tagů, ale pomocí konvolučních neuronových sítí, které si prohlížejí vyrenderované stránky stejně jako člověk, ale zároveň zahrnují i informaci o zobrazeném textu. Zároveň staví neuronové sítě zpracovávající přirozený text. Nakolik jej dokáží neuronky i pochopit a extrahovat z nich informace, ukazují na několika těžších úlohách, od průchodu dialogy až po rozhodování se o otázkách na základě desítek útržků novinových článků. Dočkáte se i krátké ukázky aktuálního stavu systému pro odpovídání na otázky YodaQA.

    středa 20. dubna 2016 od 18:30 – Asociační pravidla – od dolování po praktické použití – T. Kliegr, J. Kuchař, S. Vojíř, V. Zeman (VŠE)

    Abstrakt: Cílem prezentace je seznámit a demonstrovat dolování asociačních pravidel a tvorbu pravidlových klasifikátorů zejména s pomocí aplikace EasyMiner. Aplikace je určena nejen pro akademické účely ale i pro praktická použití. Seznámíme se základní teorií dolování asociačních pravidel se zaměřením na velmi známý algoritmus apriori a jeho variantu FPGrowth. Následně představíme architekturu aplikace EasyMiner, která je koncipována jako moderní webové rozhraní nad sadou webových služeb. Služby zajišťují zpracování dat a dolování nad malými i velkými datasety (R vs Apache Spark). Součástí prezentace je také demonstrace praktického využití pravidlových klasifikátorů pro učení preferencí uživatelů a pro jednoduché doporučování obsahu.

    středa 6. dubna 2016 od 18:30 – Marek Modrý: Vyhledávání z pohledu strojového učení

    Abstrakt: Prezentace představí základní architekturu a principy vyhledávání z pohledu strojového učení. Představíme si základní koncepty vyhledávacího systému a to se zaměřením především na tu část, která rozhoduje o relevanci a seřazení výsledků hledání. Soustředit se budeme na metody strojového učení a žádná část prezentace nebude zaměřena na technologie jako jsou Hadoop, Spark či hardware potřebný k provozování vyhledávacího systému. V druhé polovině přednášky předvedeme jednoduché demo, které ukáže, jak si může kdokoliv z nás udělat své vlastní vyhledávání doma na koleně.

    středa 23. března 2016 od 18:30 – Kateřina Veselovská: Analýza sentimentu textu

    Abstrakt: Sentiment analysis neboli automatická extrakce subjektivních názorů z textu je v současnosti jedním z hlavních témat počítačového zpracovávání přirozeného jazyka. V příspěvku bude shrnut současný stav bádání v této oblasti na českých datech. Obšírněji představím základní metody vytěžování emocí z textu, datové zdroje pro češtinu i specifika českých dat a přiblížím konkrétní aplikace a use cases např. z oblasti internetového marketingu, monitoringu sociálních sítí apod.


    středa 9. března 2016 od 18:30 – Eduard Bakštein – Biometrické rozpoznávání duhovky

    Abstrakt: V přednášce zkusím poskytnout velmi hrubý a rychlý přehled základních pojmů z oblasti biometrie a přehled základních biometrických modalit. Větší část přednášky se pak bude věnovat metodě identifikace duhovky, zejména: specifikaci systému a popisu faktorů, se kterými se musí vypořádat, z toho vycházejícím požadavkům na snímání a předzpracování obrazu, segmentaci oblasti duhovky, kódování, porovnávání a statistickým vlastnostem systému.

    středa 24. února 2016 od 18:30 – Václav Hlaváč: Lze statistickým učením dosáhnout autonomního chování robotů?

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 24. února 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Abstrakt: Na příkladu dvou robotických projektů ukáži, že cesta k plně autonomnímu chování bude ještě dlouhá. Prvním zmíněným projektem bude dvojruká robotická manipulace s měkkými materiály, oděvy. Druhý projekt je ze záchranné robotiky v městském prostředí, kde pásový mobilní robot (několik robotů) zjišťuje situaci např. v polozřícené budově. Dnes je v počítačovém vidění pro robotiku velmi úspěšné a módní používat statistického učení pro vytváření detektorů všelijakých událostí. K autonommímu chování je potřebné ještě mnohé další. I o tom budeme mluvit.

    středa 10. února 2016 od 18:30 – Pavel Kordík: Od modelování v Rapidmineru po datové produkty

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 10. února 2016 od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Abstrakt: Přednáška se zaměří na ukázku nejpopulárnější technik modelování dat v Rapidmineru. Ukážeme si, jak zhodnotit kvalitu klasifikátorů, prediktivních modelů a výsledné segmentace. Poté se podíváme na deployment modelů a tvorbu datových produktů v oblasti doporučovacích systémů a prediktivních modelů.

    středa 27. ledna 2016 od 18:30 – Michal Wojcik: Another Kaggle Success Story

    Abstrakt: Michal Wojcik, the speaker of this meetup, is a senior researcher in Avast Software. It’s only a few months ago when he and other 672 teams took part in a Kaggle challenge called „Flavours of Physics: Finding τ → μμμ“ (based on a dataset from Large Hadron Collider, trying to find charged lepton flavour violation). Not only he took part in this very challenging competition, but his solution was 4th best among all of the participants, just 0.00078 points behind 1st place.
    Michal will tell us more about the contest and mainly about the methods he used in his solution.


    středa 13. ledna 2016 od 18:30 – Lightning talks vol. 4

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 13. ledna od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Petr Baudiš – Memory networks
    Neuronové sítě se v posledních letech vrátily do módy jako mocné klasifikátory při práci s velkými datasety, mnoho výzkumu se ale nyní soustředí na způsoby, jak je rozšířit z pouhých mapovacích funkcí na méně lineární výpočty zahrnující jistý aspekt iterativního uvažování. Memory Networks jsou jedním z takových přístupů – inspirovaným problémy při zpracování přirozeného textu, kdy je často třeba si něco zapamatovat a později opět použít. Představíme si architekturu Memory Networks, možná je trochu demystifikujeme, a podíváme se, na jaké úlohy se aplikují a co rok jejich dosavadního výzkumu přinesl.
    Pavel Bažant – Darwinovská evoluce v počítači
    Evoversum je program implementující Darwinovskou evoluci jednoduchých organizmů v digitálním světě. Program je ke stažení na adrese http://sourceforge.net/projects/evoversum/files/
    Projekt klade důraz na zkoumání evoluce chování, a tak je evoluce zatím omezena jen na mozky digitálních organizmů — morfologie je tedy fixní. Chování jedinců vzniklých evolucí v Evoversu je značně variabilní a někdy zahrnuje i velmi zajímavé či překvapivé strategie. Hlavním cílem Evoversa je demonstrovat následující dvě pozoruhodné schopnosti evoluce: a) schopnost vygenerovat z jednoho předka mnoho potomků, kteří se od sebe navzájem značně liší, b) a schopnost vygenerovat organizmy, které jsou výrazně složitější než jejich předkové. Evoluce v Evoversu tyto dvě vlastnosti vykazuje a cílem tohoto povídání je předvést tuto skutečnost „naživo“.
    Gustav Šourek – Relační učení a Lifted Relational Neural Networks
    Po prvotních pokusech se symbolickými přístupy ke strojovému učení se téměř celá komunita přesunula k propozičním, tj. „feature-vektorovým“ reprezentacím, které se staly standardem pro drtivou většinu učících modelů, a vedly k markantnímu zlepšení přesnosti na mnohých úlohách rozpoznávání, např. ve spojení s nyní populárními metodami neuronových sítí a hlubokého učení. Ačkoliv znikají stále nové přístupy pro jejich obejití, tyto reprezentace přináší mnohá principielní omezení při řešení komplexnějších problémů, jako je např. učení ze strukturovaných dat, zakomponování expertní znalosti, či logické odvozování. Relační učení je nepříliš známý přístup ke strojovému učení, který adresuje množství těchto zajímavých problémů. Představíme si základní myšlenky a krátce vypíchneme konkrétní metodu relačního učení kombinující logiku a neuronové sítě.

    středa 16. prosince od 18:30 – Geneea: Natural Language Processing v praxi

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 16. prosince od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Abstrakt: V naší prezentaci budeme mluvit o NLP platformě, kterou vyvíjíme, a o problémech, se kterými se při zpracování přirozeného jazyka setkávame nejen my. Pohovoříme o NLP obecně, o nástrahách pravidlových a naivně statistických přístupů. Představíme naše REST API a nástroj pro integraci a vizualizaci jeho výsledků.

    středa 2. prosince od 19:00 – Strojové učení a pravidla pro extrakci informací z textů – Barbora Hladká

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 2. prosince od 19:00
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Abstrakt: Jako výzkumníci jsme přistoupili k vývoji systémů extrakce informací z textů legislativní a enviromentální domény. V prezentaci systémy představíme a podělíme se o zkušenosti z jejich vývoje. Zaměříme se na alternativy strojové učení vs. pravidla a surové texty vs. texty obohacené o informace. Aspekty správy systémů a způsobu hodnocení jejich kvality budou rovněž diskutovány.

    středa 18. listopadu od 18:30 – NLP in combination with semantic data, how we treat it in MSD and why is it important – MSD team

      • Jazyk (language of the meetup): english
      • Datum a čas: středa 18. listopadu od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Abstrakt: This presentation provides an overview on some of the current challenges/issues we are facing in areas such as (clinical literature) search, recommendations and other knowledge based systems. We will focus on aspects related to both NLP and semantic web technologies and how we are making use of them in developing and improving healthcare IT environments. We will also try to introduce some overlap to chemistry and genetics.

    středa 4. listopadu od 18:30 – Strojové učení: Jak to dělat pořádne – Tomáš Tunys

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 4. listopadu od 18:30
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Abstrakt: V prezentaci, která bude rozdělena na dvě části – teoretickou a praktickou – si představíme základy strojového učení. Společným jmenovatelem obou částí se stanou pojmy generalizace a overfitting (přeučování se), na které se v první části podíváme přes matematický aparát výpočetní teorii strojového učení (hoeffding-bound, VC-dimension, Radamacher complexity). V druhé části se zaměříme na manifestaci těchto pojmů v praxi a ukážeme si metodologii a nástroje (trénování/validace/testování, cross-validation, učící křivky), které nám pomáhají vybírat a učit stroje tak, aby dosahovaly kýžených výsledků.


    středa 21. října od 18:00 – Jak jsem soutěžil na Kaggle.com – Jan Švec

      • Jazyk (language of the meetup): česky
      • Datum a čas: středa 21. října od 18:00
      • Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Abstrakt: V prezentaci se pokusím předat pár zkušeností a poznatků o tom, jak jsem soutěžil v Greek Media Monitoring Multilabel Classification – soutěži na serveru Kaggle.com. Ty, co neví nic o Kaggle.com, uvedu do problematiky a rovněž zmíním i několik detailů k mému modelu, se kterým jsem se v soutěži umístil na konečném třetím místě.

    středa 7. října od 18:30 – Komunitní setkání

    Rádi bychom vás pozvali na setkání, které tentokrát proběhne bez úvodní prezentace. Účelem je, abychom narušili typické 1:N prostředí a více se navzájem poznali a dali šanci promluvit každému, kdo bude chtít (nazvěme to M:N model meetupu :-)). Přijďte si posedět a popovídat do kavárny v Paralelní Polis. Pojďme se navzájem poznat, říct si kdo co dělá nebo čím se zabývá, doporučit si nové nástroje, jazyky, zdroje dat atd. Po setkání přijde jako obvykle přesun do blízké Kozlovny. Zájemcům navíc rádi poradíme, jak si zařídit svoji bitcoinovou peněženku, abyste si mohli bez obav a komplikací v kavárně Paralelní Polis objednat cokoliv, na co máte zrovna chuť. Těšíme se na vás!

    středa 23. září od 18:30 – Beyond traditional clustering methods & Detekce log ve streamech obrázků ze sociálních sítí

    Abstrakt:
    Beyond traditional clustering methods
    A short introduction into limitations of traditional clustering algorithms followed
    by demostration of several more complex clustering algorithms.Detekce log ve streamech obrázků ze sociálních sítí
    Na přednášce budou popsány základní techniky hledání korespondence mezi obrázky, principy dotazování se fotkou do rozsáhlých obrazových databazí a jak bylo potřeba přístupy k těmto úlohám upravit, aby bylo možné analyzovat stovky tisíc obrázků denně.


    středa 9. září od 18:30 – Using Apache Spark – Peter Zvirinský

    Abstrakt: Apache Spark is a fast and general engine for large-scale data processing, it is currently one of the most (hyped) active projects in the Hadoop ecosystem. Learn what Apache Spark is, how it works and how it differs from Hadoop MapReduce. This talk will cover the basics of Apache Spark and its various components like MLlib and SQL. We will also cover some of Spark’s latest features, which are supposed to make interactive data science easier. Live demo on an existing Hadoop Cluster will be included as well.

    Slidy: Slidy k prezentaci
    Videozáznam: MLMU.cz – Peter Zvirinský – Using Apache Spark

    středa 24. června 2015 od 18:30 – Does Python stand a chance in the today’s world of data science?

    Prezentace: Radim Řehůřek – Does Python stand a chance in the today’s world of data science?

    With the multitude of data mining tools coming out in the data science world, Python is one choice of many. How does it compare? This talk looks into some pragmatic aspects of its (data mining) ecosystem, its baggage and its future.

    Datum a čas: středa 24. června od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 19. MLMU: Radim Řehůřek – Does Python stand a chance in the today’s world of data science? (in English)
    Meetup.com událost: Radim Řehůřek – Does Python stand a chance in the today’s world of data science?
    Slidy: Slidy k prezentaci
    Videozáznam: MLMU.cz – Radim Řehůřek – Does Python stand a chance in the today’s world of data science?

    středa 10. června 2015 od 19:00 – Otevřená data v ČR

    Prezentace: Martin Nečaský – Otevřená data v ČR – aktuální stav a možnosti využití

    Otevřená data jsou data nabízená ve strojově čitelné podobě k libovolnému použití a často se jedná o data veřejné správy. Taková data nalézají řadu uplatnění v různých softwarových aplikacích. V prezentaci představíme aktuální stav otevřených dat v ČR a pohled veřejné správy na problematiku. Dále představíme problémy, které s otevřenými daty souvisejí a ukážeme, jak by je bylo možné vyřešit důslednou aplikací principů Linked Data. V závěru budeme diskutovat, jaký potenciál v sobě taková otevřená data skrývají.

    Datum a čas: středa 10. června od 19:00
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 17. MLMU: Martin Nečaský – Otevřená data v ČR – aktuální stav a možnosti využití
    Meetup.com událost: Martin Nečaský – Otevřená data v ČR – aktuální stav a možnosti využití
    Videozáznam: MLMU.cz – Martin Nečaský – Otevřená data v ČR – aktuální stav a možnosti využití

    středa 27. května 2015 od 18:30 – Lightning Talks #3

    Prezentace: Lightning Talks #3

    Detailní pozvánka: POZVÁNKA – 29. května 2015 – Lightning Talks #3

    Prezentace:

    • Ondřej Fikar – Machine learning in cyber security; Tor detection (this talk will be held in English)
    • Jan Tkačík – Neural Turing Machines
    • Petr Baudiš – Distribuované reprezentace významů a znalostí

    Datum a čas: středa 27.května od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 17. MLMU: Lightning Talks #3

    Videozáznamy:

    středa 13. května 2015 od 18:30 – Výzkum univerzální umělé inteligence v Keen SWH

    Prezentace: Marek Rosa & Dušan Fedorčák – Výzkum univerzální umělé inteligence v Keen SWH

    Detailní pozvánka: Abstrakt a medailonky Marka Rosy a Dušana Fedorčáka

    Abstrakt: Vývojáři z Keen Software House představí jejich výzkumný projekt univerzální umělé inteligence a jeho dlouhodobé cíle. Okomentují nástroje a metody, které používají. Kromě ukázky vlastního vývojového prostředí a průběžných výsledků zmíní řadu otevřených problémů a témat, na kterých pracují nebo je plánují zkoumat. Po úvodním shrnutí bude především prostor pro dotazy a širokou diskuzi. Cílem tohoto výzkumného projektu je vytvořit univerzální umělou inteligeci: umělý mozek, který dokáže vnímat, učit se a adaptovat se na prostředí stejným způsobem jako lidé. Návrh systému je částečně inspirovaný neokortexem (zahrnuje senzorické vnímání, motorické příkazy, učení, hierarchickou prostorovou a časovou paměť a usuzování, autonomí rozhodování, volbu cílů, motivace, atd.), ale vesměs implementovaný pomocí nebiologických postupů (rekurentní neuronové sítě, redukované holografické reprezentace, hierarchická sekvenční paměť, deep learning, samoorganizační mapy, rostoucí neuronový plyn, počítačové vidění, Hopfieldovy sítě, SVD, Kalmanův filtr, reservoir computing, spikovací neuronové sítě) simulovaných na platformě CUDA.

    REGISTRACE: Registrační formulář zde
    Datum a čas: středa 13.května od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Videozáznam: MLMU.cz – M. Rosa & D. Fedorčák – Výzkum univerzální umělé inteligence v Keen SWH

    středa 29. dubna 2015 od 18:30 – Použití metod strojového učení pro rozpoznávání tváří

    Prezentace: Vojtěch Franc – Použití metod strojového učení pro rozpoznávání tváří

    Abstrakt: V prezentaci ukážeme příklady některých úloh z rozpoznávání tváří a jejich řešení pomocí metod strojového učení. Konkrétně promluvíme o detekci tváří, verifikaci identit, odhadu věku a dalších.

    Datum a čas: středa 29.dubna od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 15. MLMU: Použití metod strojového učení pro rozpoznávání tváří (V. Franc)
    Meetup.com událost: Vojtěch Franc – Použití metod strojového učení pro rozpoznávání tváří
    Videozáznam: MLMU.cz – Vojtěch Franc – Použití metod strojového učení pro rozpoznávání tváří

    středa 15. dubna 2015 od 18:30 – Emotivní neurony v hloubi lidského mozku

    Prezentace: Tomáš Sieger – Emotivní neurony v hloubi lidského mozku

    Zajímá Vás, co si povídají jednotlivé neurony ukryté hluboko v lidském mozku, a jak je vůbec možné se k nim dostat? Chcete vědět, jak se chirurgicky léčí Parkinsonovou nemoc, a zda se dá mozek “přeprogramovat”? Ptáte se, co to má společného s emocemi a s dolováním dat či statistikou? Pak přijměte pozvání na popularizační přednášku, která se pokusí Vám odpovědět.

    REGISTRACE: Registrační formulář zde
    Datum a čas: středa 15.dubna od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 14. MLMU: Emotivní neurony v hloubi lidského mozku
    Meetup.com událost: Tomáš Sieger – Emotivní neurony v hloubi lidského mozku
    Videozáznam: MLMU.cz – Tomáš Sieger – Emotivní neurony v hloubi lidského mozku

    středa 1. dubna 2015 od 18:30 – Řečové technologie: od výzkumu k praxi

    Prezentace: J. Matoušek & J. Švec (ZČU) – Řečové technologie: od výzkumu k praxi

    Abstrakt: V prezentaci představíme jednotlivá výzkumná témata z oblasti řečových technologií, jimiž se na našem pracovišti zabýváme, zejména počítačovou syntézu (TTS) a rozpoznávání (ASR) řeči. Obě tyto technologie pak předvedeme v praktických aplikacích – ukážeme automatické čtení učebnic pro zrakově postižené žáky, automatické titulkování živých televizních pořadů pro sluchově postižené, využití řečových technologií v řízení letového provozu nebo vyhledávání v hlasových archívech.

    Datum a čas: středa 1.dubna od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 13. MLMU: Řečové technologie: od výzkumu k praxi
    Meetup.com událost: J. Matoušek & J. Švec – Řečové technologie: od výzkumu k praxi
    Videozáznam: MLMU.cz – J. Matoušek & J. Švec – Řečové technologie: od výzkumu k praxi

    středa 18.března 2015 od 18:30 – Demo meetup

    Prezentace: Demo meetup

    Přijďte se podívat na Demo meetup. Během prezentace bude k vidění mnoho ukázek ze světa machine learningu (a dalších oblastí). Zajímavá dema, užitečné nástroje, krátká „must-see“ videa, datasety, „hračičky“ a mnoho dalšího a to online i offline.
    Přidejte svoji trošku do mlýna. Znáte něco zajímavého? (Ať už je to cokoliv) Pošlete nám na Twitter, Facebook a nebo email tip.

    REGISTRACE: Registrační formulář zde
    Datum a čas: středa 18.března od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 12. MLMU: Demo meetup
    Videozáznam: tento meetup nebude zaznamenáván

    středa 4.března 2015 od 18:30 – Clustering cancer data with Bayesian nonparametrics and F#

    Prezentace: Evelina Gabašová (blog) – Clustering cancer data with Bayesian nonparametrics and F# (in English)

    Meetup with Evelina will be held (mostly) in English.

    In my research I’m using probabilistic machine learning methods to integrate different types of genomic data to distinguish cancer subtypes. In this talk, I’ll give a brief introduction to Bayesian nonparametric models for clustering data: Dirichlet processes; and I’ll show how I’m using them to cluster heterogeneous genomic data. During the talk we’ll also get to some live coding: I’ll show what modern data science tools are available in the F# programming language and how they simplify exploratory data analysis.
    REGISTRACE: Registrační formulář zde
    Datum a čas: středa 4.března od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 11. MLMU: Evelina Gabašová (Cancer data clustering and F#)
    Videozáznam: Evelina Gabašová – Clustering cancer data with Bayesian nonparametrics and F#

    středa 18.února 2015 od 18:30 – Hluboké neuronové sítě v rozpoznávání řeči (Praktický pohled)

    Prezentace: ZOOM Speech Analytics team (Web společnosti) – Hluboké neuronové sítě v rozpoznávání řeči (Praktický pohled)

    Proč jsou neuronové sítě opět populární? Jak DNN rozvířily stojaté vody GMM+HMM v rozpoznávání řeči? Je ReLU vícerozměrný buldozer, který shrnuje body na jednu hromadu, až jsou každý jinde? Co je SGD, jak se dá zrychlit a co přitom můžeme pokazit? Jak se od sebe liší takové to domácí čtení „Deep Learning“ tutoriálů, bezbřehý akademický výzkum a praktické nasazení DNN? Na jaké implementační problémy nutně narážíme a proč nás to obohacuje?
    O těchto a dalších otázkách pohovoří ve třech na sebe navazujících krátkých prezentacích tým ZOOM Speech Analytics ve složení Václav Hanžl, Martin Váňa, Pavel Šuchmann.
    REGISTRACE: Registrační formulář zde
    Datum a čas: středa 18.února od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Facebook událost: 10. MLMU: Hluboké neuronové sítě v rozpoznávání řeči (ZOOM)
    Videozáznam: Zoom – Hluboké neuronové sítě v rozpoznávání řeči (18.2.2015)

    středa 4.února 2015 od 18:30 – Jak se dělá Query corrector (Seznam.cz)

    Prezentace: Roman Rožník (LinkedIn profil) – Jak se dělá query corrector

    Datum a čas: středa 4.února od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Abstrakt: Každý někdy při fulltextovém hledání udělá peřklep či gramatyckou chibu. Povíme si jak v seznamu funguje elektrárna, která se je snaží opravit, co je schopna zvládnout, jaký potřebuje HW, že funguje kontextově (viz tekute pysky vs. stydke pisky). Je to v zásadě ML úloha na které si ukážeme styl práce výzkumného týmu v seznam.cz. Řekneme si kde bere data, jak vymýšlí algoritmy, jak dělá feature engineering, jak používá machine learning a jak si v časové tísni umí pomoci selskorozumovým hackem.

    Roman Rožník je vedoucím jednoho z brněnských výzkumných týmů v Seznam.cz.
    Facebook událost: 9. MLMU: Roman Rožník (Seznam.cz)
    Videozáznam: Roman Rožník – Jak se dělá Query Corrector?

    středa 21.ledna 2015  od 18:30

    Lightning talks II. – Bezpečnost, telekomunikace a časové řady

    Datum a čas: středa 21.ledna 2015 od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Program:

    • František Polach – Exploiting characteristic patterns in DNS traffic
    • Bohumír Zámečník – Časové řady
    • Lukáš Drápal – Machine Learning in Telco

    Pozvánka: Blíží se nám již osmý meetup a s ním druhé kolo Lightning talků. Pro ty, kteří se minule nezúčastnili: MLMU nezahájí pouze jeden řečník, ale protočí se více kratších prezentací. Na jaké 3 prezentace se můžeme těšit uvidíte v programu (o kousek výše).
    Videozáznamy na YouTube:

    středa 7.ledna 2015 od 18:30 – Radim Řehůřek

    Prezentace: Radim Řehůřek (Osobní web) – Word2vec & friends

    Datum a čas: středa 7.ledna od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha
    Abstrakt: Continuous vector representations capture semantic and syntactic properties of words and phrases, so that for example vector(“Montreal Canadiens”) - vector(“Montreal”) + vector(“Toronto”) is similar to vector(“Toronto
    Maple Leafs”)
    . I’ll go over a particular model published by Google, called word2vec, its optimizations, applications and extensions.
    Pozvánka: zde
    Facebook událost: 7. MLMU Meetup: Radim Řehůřek (English)

    Videozáznam: Radim Řehůřek – Word2vec

    středa 10.prosince 2014  od 18:30

    Prezentace: Michal Illich (LinkedIn profil) – Deep learning

    Datum a čas: středa 10. prosince od 18:30

    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Pozvánkazde

    Každý den používáme služby založené na strojovém učení, aniž by to většina z nás věděla. Michal Illich vám poví o deep learningu, tedy moderních, hlubokých neuronových sítích – k čemu se dají použít a proč jsou tak dobré.
    Michal Illich vyvíjel webové vyhledávače od roku 1999. Roku 2002 založil Jyxo, s.r.o., které dodávalo fulltextové vyhledávání pro Atlas, Seznam, Zoznam.sk, Azet.sk, Tango.hu, Vodafone a další. Jyxo také vyvinulo Blog.cz, který se stal pátým nejnavštěvovanějším českým serverem, a reklamní systém, který po 3 a půl roku poháněl Sklik na Seznam.cz. V květnu 2008 firmu Jyxo koupil CET 21 a Michal tam dva roky pracoval jako šéf internetového vývoje. Od června 2010 pracuje na mezinárodních projektech, zejména univerzální čtečce FlowReader.com, testovací službě Testomato.com a komunitním webu Devel.cz. Zároveň je investorem ve http://startupyard.com/.

    Videozáznam: Michal Illich – Deep learning

    středa 26.listopadu 2014 od 18:30 – Fingerprinting

    Prezentace: Josef Šlerka (LinkedIn profil) – Fingerprinting

    Datum a čas: středa 26. listopadu od 18:30
    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Článek o meetupu a prezentace: zde
    Video záznam prezentace: Josef Šlerka – Fingerprinting

    středa 12.listopadu 2014  od 18:30 – Lightning talks meetup

    Prezentace: Podrobný program lightning talků

    Více menších prezentací (lightning talku) – 5-10 min pro každého řečníka

    Článek o meetupu a prezentace: zde

    Datum a čas: středa 12. listopadu od 18:30

    Téma: všeobecně o všem 🙂

    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    středa 29.října 2014 – Dialogové systémy

    Prezentace: Ondřej Plátek & Lukáš Žilka – Učíme se mluvit s počítačem

    Datum a čas: středa 29. října od 18:30

    Téma: Dialogové systémy

    Místo: Paralelní Polis, Dělnická 43, Praha

    Ondřej Plátek (LinkedIn profil) a Lukáš Žilka (LinkedIn profil) jsou PhD studenti, kteří na UFAL MFF pracují na vývoji dialogového systému Alex.
    Během přednášky shrnou základy architektury dialogového systému, předvedou volně dostupný dialogový systém Alex (vyzkoušejte si na čísle 800 899 998) a nastíní současný stav poznání. Nakonec představí problémy současných dialogových systémů a vybídnou k diskuzi jak tyto problémy řešit.
    Článek o meetupu a prezentaci: zde

    středa 15.října 2014 – Meta learning

    Prezentace: Pavel Kordík – Meta learning

    Datum a čas: středa 15. října od 18:30

    Téma: Meta learning (meta učení)

    Místo: Budova IBM V Parku 2294/4, Praha 4, místnost 207a – Podrobnější popis cesty

    Hostem našeho druhého meetupu bude Pavel Kordík (profil na LinkedIn), proděkan FIT ČVUT, CSO společnosti Modgen a člen výzkumné skupiny CIG na ČVUT. Přednese krátkou prezentaci na téma Meta learning. Po krátké moderované diskuzi přijde opět prostor pro networking a další spontánní diskuzi na libovolné téma. Na závěr pozveme účastníky k pokračování do některého z přilehlých restauračních zařízení.

    Pro více informací o našem prvním hostovi doporučujeme:

    Článek o meetupu a prezentaci: Meta učení a prezentace Pavla Kordíka

    Slidy prezentace Pavla Kordíka:  Prezentace – Pavel Kordík: Meta učení (online na Prezi)

    středa 1.října 2014 – Machine Learning

    Prezentace: Jiří Materna – Budoucnost strojového učení

    Datum a čas: středa 1. října od 18:30

    Téma: Machine Learning

    Místo: brmlab – Hackerspace Prague, Praha, www.brmlab.cz (kde je brmlab?)

    Naším prvním prezentujícím hostem bude Jiří Materna (LinkedIn profil), vedoucí výzkumu v Seznam.cz. Jeho krátká prezentace na téma Budoucnost strojového učení bude úvodem k našemu prvnímu meetupu. Po krátké moderované diskuzi pak přijde prostor pro networking a další spontánní diskuzi na libovolné téma.

    Pro více informací o našem prvním hostovi doporučujeme:

    Video záznam: Prezentace Jiří Materna – Budoucnost strojového učení

    Článek o meetupu a prezentaci: První meetup