Sa zadovoljstvom vas obave\u0161tavamo da \u0107e prvi meetup organizacije Data Science Srbija u Novom Sadu biti odr\u017ean 30-og marta, u prostorijama Startit centra Novi Sad (SCNS), Miroslava Anti\u0107a 2. Glavna tema \u0107e biti deep learning i primena u dva veoma razli\u010dita domena: psiholo\u0161kim istra\u017eivanjima i image recognition problemima.<\/p>\n
I predavanje: Kako neuralne mre\u017ee u\u010de?
\nSvaki sistem mo\u017ee biti utreniran da idelano funkcioni\u0161e, ali kada simuliramo ljudsko u\u010denje, cilj nije posti\u0107i idelno, ve\u0107 optimalno funkcionisanje. Npr. kalkulatori savr\u0161eno ta\u010dno ra\u010dunaju, ali nam ne nude uvide u to kako mi re\u0161avamo ra\u010dunske operacije. Na predavanju \u0107e kroz primer kategorizacije biti pokazano kako se putem neuralnih mre\u017ea mo\u017ee simulirati, a istovremeno i razumeti u\u010denje, to jest, kako se mogu proizvesti iste gre\u0161ke i sli\u010dna postignu\u0107a kakva bele\u017eimo kod ljudi.<\/p>\n
O predava\u010du:
\nDr Vanja Kovi\u0107, vanredni profesor na Filozofskom fakultetu Univerziteta u Beogradu, Odeljenje: Psihologij\u0430. Oblasti interesovanja i istra\u017eivanja: Kognitivna psihologija, Kognitivne neuronauke, Kompjutersko modelovanje kognitivnih procesa.<\/p>\n
II predavanje: Detekcija jedra \u0107elije – Data Science Bowl 2018 O predava\u010du:
\nDeep learning je ostvario veoma brz napredak u skorije vreme. Boljim hardware-om i novim idejama doprineo je razvoju velikog broja AI aplikacija u svim sferama. Jedna od industrija gde je deep learning prona\u0161ao svoje mesto je medicina. U ovoj prezentaciji zaroni\u0107emo veoma \u201cduboko\u201d sve do samog jedra \u0107elije. Za\u0161to tako duboko? Zato \u0161to jedro \u0107elije sadr\u017ei najve\u0107u koli\u010dinu genetskog materijala i njegova detekcija predstavlja po\u010detnu ta\u010dku u ve\u0107ini medicinskih analiza i istra\u017eivanja. Uspe\u0161na detekcija jedra \u0107elije dovodi do br\u017eeg istra\u017eivanja, br\u017eeg pronala\u017eenje lekova, i sli\u010dno. U prezentaciji bi\u0107e opisana jedna od arhitektura neuronskih mre\u017ea za segmentaciju medicinskih slika – UNet implementirana u TensorFlow-u. Vi\u0161e informacija o problematici detekciji jedra mo\u017eete prona\u0107i na:\u00a0https:\/\/www.kaggle.com\/c\/data-science-bowl-2018<\/a><\/p>\n
\nStanko Kuvelji\u0107, data scientist u SmartCat-u iz Novog Sada. Zavr\u0161io je master studije na Fakultetu Tehni\u010dkih Nauka u Novom Sadu sa temom primene deep learning-a. U SmartCat-u najvi\u0161e koristi Apache Spark i TensorFlow. Kada ne trenira svoje neuronske mre\u017ee, istra\u017euje i raid-uje po Azeroth-u i ostalim svetovima.<\/p>\n