Współczesne badania nad sztuczną inteligencją koncentrują się przede wszystkim na analizie dużych zbiorów danych. Wiąże się to jednak z wieloma wyzwaniami, takimi jak ograniczona wyjaśnialność modeli, trudności z dostępem do rozległych zbiorów danych, złożoność modeli, konieczność stosowania technik normalizacji oraz potrzeba gromadzenia i ręcznego oznaczania danych. Podejście to wyraźnie różni się od sposobu podejmowania decyzji przez człowieka, który opiera się na niewielkiej liczbie danych, możliwości wyjaśnienia procesu wnioskowania oraz radzeniu sobie z niepewnością.
Podczas seminarium zostanie przedstawione podejście AI Lifelong Learning, które skutecznie działa na małych zbiorach danych, zapewnia wyjaśnialne wyniki i eliminuje konieczność pozyskiwania oraz anotacji nowych danych. Aby przekonać się o praktycznych możliwościach tego podejścia, zapraszamy na seminarium, podczas którego zostanie zaprezentowane jego zastosowanie do rozwiązania konkretnego problemu.
O prelegencie
José Sousa kierował jednostką Advanced Informatics Core Technology Unit na Wydziale Medycyny, Zdrowia i Nauk o Życiu Queen’s University Belfast. Stopień doktora uzyskał na University of Minho.
Przed rozpoczęciem doktoratu i w trakcie jego realizacji pełnił funkcję dyrektora ds. systemów informatycznych w Institute for Systems and Computer Engineering, Technology and Science (INESC TEC), instytucie badawczym związanym z University of Porto.
Następnie pracował jako badacz sztucznej inteligencji w Health Data Research UK oraz współpracował z Centre for Public Health, Queen’s University Belfast, gdzie rozwijał samouczące się rozwiązania AI wspierające działania podczas pandemii.
Obecnie w Sanofi kieruje zespołem Personal Health Data Science, rozwijając technologie sztucznej inteligencji służące poprawie zarządzania chorobami zgodnie z koncepcją „Citizen Before Patient” („Obywatel przed pacjentem”).
