Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

ACL 2025 – Najnowsze trendy w lingwistyce komputerowej

Data i godzina: wtorek, 19 sierpnia 2025 11:00 - 12:00 Prelegent: mgr Ryszard Staruch (UAM)Streszczenie: Tegoroczny ACL (czyli jedna z największych konferencji o tematyce przetwarzania języka naturalnego) odbył się w Wiedniu i gościł tysiące naukowców z całego świata. Uczestnictwo w tym wydarzeniu dało możliwość zapoznania się z najnowszymi pracami naukowymi ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

19.08.2025

19.08 Wt.

Techmo – technologie rozpoznawania i syntezy mowy

Data i godzina: wtorek, 29 lipca, godz. 11:00-12:00 Prelegent: Tomasz Pędzimąż, Piotr Stankiewicz (Techmo)Streszczenie: Wystąpienie będzie poświęcone technologiom rozpoznawania i syntezy mowy. Miejsce: B1-7/8 oraz online

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

29.07.2025

29.07 Wt.

Czym są emocje? I dlaczego psychologia potrzebuje informatyki, by odpowiedzieć na to pytanie?

Data i godzina: wtorek, 13 maja, godz. 11:00-12:00 Prelegent: dr Maciej Behnke (Wydział Psychologii i Kognitywistyki UAM)Streszczenie: Emocje to wielowymiarowe procesy psychofizjologiczne, które wywołują specyficzne reakcje organizmu na różnorodne bodźce, a ich intensywność i charakter zależą od uwarunkowań indywidualnych oraz kontekstu. Ich rzetelne badanie wymaga połączenia eksperymentalnych metod psychologicznych z ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

13.05.2025

13.05 Wt.

TruLens Hotspots, czyli jak wykryć, że coś poszło nie tak w wynikach ewaluacji

Data i godzina: wtorek, 11 marca, godz. 11:00-12:00 Prelegent: prof. UAM dr hab. Filip Graliński (WMiI UAM / Snowflake)Streszczenie: Podczas wystąpienia przedstawię nowe otwartoźródłowe narzędzie TruLens Hotspots (https://github.com/truera/trulens/tree/main/src/hotspots), opracowane przeze mnie w ramach prac w firmie Snowflake. TruLens Hotspots umożliwia łatwe znalezienie "podejrzanych" miejsc w wynikach ewaluacji uczenia maszynowego, dzięki ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

11.03.2025

11.03 Wt.

COLING 2025: Najnowsze Trendy w Lingwistyce Komputerowej

Data i godzina: wtorek, 25 lutego 11:00 – 12:00 Prelegent: mgr Ryszard Staruch (UAM)Streszczenie: Konferencja COLING (International Conference on Computational Linguistics) to jedno z najważniejszych wydarzeń w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i lingwistyki komputerowej. W ramach wystąpienia przedstawiony zostanie przegląd prac zaprezentowanych na COLING 2025, ze szczególnym uwzględnieniem kluczowych ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

25.02.2025

25.02 Wt.

Is Mechanistic Interpretability Identifiable?

Data i godzina: wtorek, 28 stycznia 11:00 – 12:00 Prelegent: Maxime Méloux, MSc (Laboratoire d'Informatique de Grenoble)Streszczenie: As AI systems are increasingly deployed in high-stakes real-world applications, ensuring their interpretability has become critical. Mechanistic Interpretability (MI) is a promising approach that aims to reverse-engineer neural networks to extract simple, human-understandable ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

28.01.2025

28.01 Wt.

Co możemy wynieść z konkursu Eedi – Mining Misconceptions in Mathematics?

Data i godzina: wtorek, 7 stycznia 11:00 – 12:00 Prelegent: mgr Ryszard Staruch (UAM)Streszczenie: W 2024 roku rozwój modeli języka otworzył nowe możliwości w różnych dziedzinach, w tym w dziedzinie matematyki. Konkurs Eedi – Mining Misconceptions in Mathematics jest ciekawym wyzwaniem polegającym na identyfikacji błędnych przekonań uczniów w zadaniach matematycznych. ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

7.01.2025

07.01 Wt.

Application of speech datasets management methods for the evaluation of Automatic Speech Recognition systems for Polish

Data: 3 grudnia (wtorek), godz. 11:00 – 12:00 Miejsce: B1-7/8 Prelegent: mgr inż. Michał Junczyk (UAM) Streszczenie: Na seminarium wygłoszę próbnie prezentację na obronę rozprawy doktorskiej. Praca dotyczy zastosowania metod zarządzania zbiorami nagrań mowy do oceny jakości systemów automatycznego rozpoznawania mowy (ang. ASR – Automatic Speech Recognition) dla języka polskiego. ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

3.12.2024

03.12 Wt.

Wykorzystanie zasobów ustrukturyzowanych w neuronowych modelach języka

Data i godzina: wtorek, 26 listopada godz. 11:00 – 12:00 Miejsce: B1-7/8 oraz online Prelegent: mgr Michał Turski (UAM/Snowflake) Streszczenie: W ramach seminarium wygłoszę próbnie prezentację na obronę rozprawy doktorskiej. Jej tematem będą metody modelowania języka wykorzystujące informacje o strukturze dokumentu. Większość badań w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego koncentruje się ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

26.11.2024

26.11 Wt.

AI na pomoc bibliografiom dziedzinowym (i vice versa)

Data i godzina: wtorek, 19 listopada godz. 11:00 – 12:00 Miejsce: B1-7/8 oraz online Prelegent: dr Cezary Rosiński, mgr Dariusz Perliński (Instytut Badań Literackich PAN) Streszczenie: Bibliografie dziedzinowe poddawane są ciągłym przemianom, które mają na celu dostosowanie ich do zmieniający się potrzeb środowiska naukowego. Bibliografie dziedzinowe ciągle odgrywają istotną rolę ...

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Seminarium Modelowania Języka i Analizy Dyskursu (Zakład Sztucznej Inteligencji)

19.11.2024

19.11 Wt.