WAIT - Wroclaw AI Team

https://luma.com/vouv4x5h

• Liczba miejsc na statku ograniczona.
• Unikamy "pustych" rejestracji aby zapełnić miejsce do końca.
• Wstęp na pokład tylko za okazaniem potwierdzenia zapisu!

----------------------------------------------------------------------------------------------------

​Czy rzeka potrafi mówić? A może jej historie kryją się w danych, które AI potrafi odczytać? 🌊

​Wskocz na pokład i odkryj, jak sztuczna inteligencja obserwuje świat naturalny, monitoruje rzeki i „czyta” sygnały Ziemi – czasem robiąc wrażenie, że nie ma przed nią tajemnic! Na pokładzie nie zabraknie networkingu, przekąsek i napojów – WAIT i DnD (Dive into Data) serwują przypływ dobrego nastroju i wiedzy!

​📍 Statek Rusałka, Przystań Amfiteartalna, bulwar Dunikowskiego
🕕 Odpływamy o 18:15
​Dołącz, zanim AI przejmą ster! 🤖

***

## ​Agenda:

​18:15 → Odbijamy
18:25 → Yaroslav Svyryda (LinkedIn)
"Od prognozy do działania – uczenie maszynowe w optymalizacji i kontroli procesów" + Q&A
19:05 → Piotr Uzar (LinkedIn)
"River AI Agent: Monitorowanie i predykcja ryzyka powodzi używając ekosystemu Databricks" + Q&A
19:45 → Przerwa. Pizza Time & Networking
20:15 → dr Wojciech Kuloza-Kaczan (LinkedIn)
"Woda i ląd oczami satelity - wykorzystanie nowoczesnych algorytmów i AI do obserwacji naturalnych i antropogenicznych procesów na powierzchni Ziemi" + Q&A
21:00 → Integracja na mieście.

***

## ​Prelegenci:

​Yaroslav Svyryda
​Lead Data Scientist w firmie SoftServe, specjalizujący się w wykorzystaniu danych do podejmowania decyzji biznesowych. Posiada szerokie doświadczenie w różnorodnych projektach – od predictive maintenance, przez odpowiedzialny hazard, aż po optymalizację procesów.

​Piotr Uzar
​Solution Architekt w firmie Softserve oraz Databricks Cluster Lead. Od ponad 20 lat związany z branżą IT, zdobywał doświadczenie na różnych stanowiskach, począwszy od obszaru delivery, aż po obecne role związane z projektowaniem architektury rozwiązań. Specjalizuje się w nowoczesnych technologiach opartych na Microsoft Azure i Databricks, realizując kompleksowe projekty dla klientów z różnych sektorów, ze szczególnym uwzględnieniem branży life science.
Pasjonat automatyzacji oraz tworzenia wydajnych, skalowalnych ekosystemów danych. Prywatnie – perkusista amator, ojciec i mąż, aktywnie łączący życie zawodowe z licznymi zainteresowaniami.

​dr Wojciech Kuloza-Kaczan
​Kształcił się na Politechnice Wrocławskiej, Wydziale Geoinżynierii, Górnictwa i Geologii, gdzie uzyskał tytuł doktora. W trakcie studiów odbywał staże i praktyki dotyczące tematów górniczych i geologicznych na University of Miskolc, Dnipro University of Technology, Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie oraz kopalniach KGHM i Turów. Doktorat realizował w tematyce poszukiwania metali krytycznych na Dolnym Śląsku. Prowadzone badania kierowały go do wykorzystania danych spektralnych na potrzeby szukania złóż. Ze względu na ograniczone możliwości wykorzystania takich danych na Dolnym Śląsku, swoje marzenie analizy satelitarnych danych hiperspektralnych zaczął realizować w startupie TerraEye, gdzie obecnie jest Product Ownerem (poszukiwanie złóż). Kolejnym naturalnym krokiem było zainteresowanie się wykorzystaniem AI do analizy tych danych, które otworzyło nowy horyzont rozwoju naukowo-przemysłowego.

***

## ​Abstrakty:

​Yaroslav Svyryda: "Od prognozy do działania – uczenie maszynowe w optymalizacji i kontroli procesów"

​Jako data scientistowie często tworzymy modele, których wyniki służą innym do podejmowania decyzji — np. prognozując churn czy popyt w sklepie. Ale co, jeśli to sam model ma bezpośrednio sterować procesem — np. optymalizować wydobycie ropy, cenę produktu czy wydajność elektrowni? W takim przypadku nie mówimy tylko o prognozie, ale o podejmowaniu akcji i kontroli procesów. Podczas prezentacji pokażę, jak szukać związków przyczynowych w danych, jak wprowadzać wiedzę dziedzinową i jak wykorzystywać modele do optymalizacji — wraz z konkretnymi przykładami i efektami.

​Piotr Uzar: "River AI Agent: Monitorowanie i predykcja ryzyka powodzi używając ekosystemu Databricks"

​Prezentacja pokazuje, jak zbudować rozwiązanie analizujące dane hydrologiczne i meteorologiczne w czasie rzeczywistym oraz prognozujące ryzyko powodzi. Wykorzystuje ono Databricks Lakehouse do przetwarzania dużych wolumenów danych oraz Agent Bricks do tworzenia inteligentnych agentów analizujących i interpretujących wyniki. Omówione zostaną kluczowe elementy architektury, integracja z usługami Azure oraz najlepsze praktyki wdrażania takich systemów w środowiskach produkcyjnych.

​dr Wojciech Kuloza-Kaczan: "Woda i ląd oczami satelity - wykorzystanie nowoczesnych algorytmów i AI do obserwacji naturalnych i antropogenicznych procesów na powierzchni Ziemi"

​Ze względu na wciąż rosnącą populację człowieka jak i też jego stale rosnące zapotrzebowania, dochodzi do istotnych zmian w wodach oraz na lądach. Dzięki sensorom na satelitach jesteśmy w stanie obserwować te zmiany w czasie bliskim rzeczywistego jak i zaglądając w przeszłość. Mowa tutaj nie tylko o procesach naturalnych, ale może przede wszystkim antropogenicznych, w których ekosystemy są eksploatowane i często zanieczyszczane. W trakcie mojego wystąpienia, na poziomie stosunkowo ogólnym, przedstawię jak możemy wspierać procesy bardziej zrównoważonego wykorzystania zasobów Ziemi oraz procesy monitoringu zmian na wodzie i lądzie.