Witamy wszystkich zainteresowanych tematyką Generative AI, Deep Learning oraz Machine Learning w naszej internetowej ostoi. Porozmawiajmy o AI (dawniej: AIrrival) to grupa pasjonatów i ekspertów z zakresu AI oraz ML, a naszym celem jest rozpowszechnienie wiedzy o tych dziedzinach – mimo iż się nimi ekscytujemy, to dostrzegamy też ich wady. Tak jak z każdą technologią, tak LLMy generują szanse i zagrożenia, a my przedstawimy wam drogę jak najlepiej przejść od zera do prompt mastera!
Porozmawiajmy o AI (dawniej: AIrrival) to grupa zajmująca się tematyką sztucznej inteligencji i organizacją spotkań dyskusyjnych w ramach cyklu “Porozmawiajmy o AI”. Bezpośrednim impulsem do rozpoczęcia działalności i stworzenia pierwszego meet-upu było pojawienie się aplikacji ChatGPT. Grupa uznała to za moment przełomowy w upowszechnianiu AI w społeczeństwie i postanowiła objaśniać tę technologię sobie nawzajem, jak i wszystkim zainteresowanym, a także przygotowywać społeczność się do wyzwań związanych z jej używaniem.
Grupa składa się z profesjonalistów zajmujących się sztuczną inteligencją / uczeniem maszynowym (AI / ML). Współpracuje z naukowcami poznańskich uczelni, przede wszystkim z Wydziałem Matematyki i Informatyki Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, ale także z Uniwersytetem Ekonomicznym w Poznaniu. Współpraca dotyczy też innych uczelni, organizacji i grup działających na terenie Poznania.
Różnorodność pomysłów sprawia, że spotkania organizowane przez grupę wykraczają poza techniczną narrację o AI. Docelowo misją grupy jest opowiadanie o AI całemu społeczeństwu.
Ludzie tworzący Porozmawiajmy o AI
Adam Karolewski – Hempel Paints
Od ponad 10 lat zajmuje się prognozowaniem szeregów czasowych z wykorzystaniem architektur uczenia maszynowego. Łączy formalne wyksztalcenie logistyczne z wiedzą i praktyką z zakresu rozwiązań ML / DS / AI szczególnie w obszarze prognozowania popytu i sterowania zapasami. W firmie Smartstock od 2019 roku pełni funkcję Lidera Zespołu AI, gdzie projektuje i wdraża rozwiązania tego typu dla klientów poprzez aplikację SaaS. Od 4 lat prowadzi zajęcia z prognozowania na studiach podyplomowych na UE i WSL w Poznaniu. Założył i współorganizuje meetup „Porozmawiajmy o AI”.
Tomasz Górecki – Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Profesor uczelni na Wydziale Matematyki i Informatyki UAM w Poznaniu. Zajmuje się sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym oraz analizą szeregów czasowych i ich zastosowaniami. Ma wieloletnie doświadczenie we współpracy z biznesem (m.in. Lidl, Samsung, Allegro), gdzie pracował nad systemami prognozowania popytu i zapasów oraz rozwiązaniami głosowymi. Współpracuje także z naukowcami z różnych dziedzin, łącząc podejście teoretyczne z praktyką. Autor ponad 120 publikacji naukowych i 4 książek.
Bartosz Naskręcki – Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu/Politechnika Warszawska
Dr Bartosz Naskręcki jest absolwentem Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza i specjalizuje się w teorii liczb i geometrii algebraicznej. Po uzyskaniu doktoratu w
2014 roku odbywał wieloletnie staże naukowe w Bayreuth, Bawaria, w Bristol, UK oraz w Centrum Dioscuri TDA w Warszawie. Od ponad 4 lat współpracuje z prof.
Mariuszem Jaskólskim w dziedzinie krystalografii matematycznej, czego uwieńczeniem był wykład sekcyjny na Europejskim Kongresie Krystalograficznym
ECM 2025. W latach 2022 i 2023 otrzymał dwukrotnie nagrodę Diamenty
Krystalografii przyznawaną przez Komitet Krystalografii PAN.
W 2025 roku współtworzył najtrudniejszy test matematyczny dla LLMów, projekt
FrontierMath. Jego problem matematyczny został włączony do najtrudniejszego
wariantu tego testu Tier 4, który jak na razie oparł się wszystkim najpotężniejszym
modelom języka. Z pasją uczy studentów na pograniczu informatyki i matematyki, prowadząc kursy z takich dziedzin jak kryptografia, obliczenia matematyczne w Python i wykorzystanie dużych modeli językowych w pracy matematycznej oraz programistycznej. Interesuje się wszelkimi aspektami wykorzystania komputerów w przełomowych pracach matematycznych.
Dr Bartosz Naskręcki jest także aktywnym popularyzatorem wiedzy, szczególnie
dotyczącej wkładu polskich kryptologów w złamanie szyfru maszyny Enigma.
Otrzymał nagrodę Polskiego Towarzystwa Matematycznego dla młodych
matematyków za rok 2013, a w 2010 roku został wyróżniony w Konkursie im. Józefa Marcinkiewicza na najlepszą pracę studencką z matematyki.
Poza nauką jest mężem i ojcem dwójki dzieci. W wolnym czasie jest zapalonym
ogrodnikiem, fanatycznym miłośnikiem trawników i hodowcą awokado.
Bartosz Mikulski – deepsense.ai
Senior ML Engineer w deepsense.ai, absolwent informatyki ze specjalizacją inteligentne systemy wspomagania decyzji na Politechnice Poznańskiej. Przez pięć lat zajmował się inżynierią danych, Big Data, programowaniem funkcyjnym oraz projektowaniem potoków danych. Programista z pasji, zawsze dostrzega większy obraz i szybko łączy fakty z różnych dziedzin. Z AI miał styczność od studiów, pracując jako ML Engineer w Hylomorph Solution oraz udzielając się w kole naukowym GHOST. W swojej karierze miał okazję być współautorem pracy naukowej.
Paweł Ekk-Cierniakowski – Software One
Senior Manager Artificial Intelligence & Machine Learning w SoftwareOne. Od ponad 10 lat zawodowo zajmuje się analityką danych jako data scientist, lider zespołu i kierownik projektu. Brał udział w wielu projektach z obszaru zaawansowanej analityki danych, takich jak monitorowanie linii produkcyjnych, analiza opinii, detekcja fraudów i prognozowanie cen. Jego główne doświadczenie i zainteresowania dotyczą branży farmaceutycznej i ochrony zdrowia, ale brał udział w projektach z różnych obszarów, takich jak finanse, handel detaliczny, energetyka i rolnictwo. Obecnie odpowiada za projektowanie i wdrażanie rozwiązań danych, głównie z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Swoją wiedzą dzieli się jako trener data science, wykładowca i prelegent na konferencjach. Współautor prac naukowych, głównie z zakresu medycyny i statystyki, publikowanych m.in. w czasopismach z listy filadelfijskiej.
Krzysztof Joachimiak – CEVA Logistics
Data Scientist w CEVA Logistics. Absolwent dwóch poznańskich uczelni: Uniwersytetu Ekonomicznego (informatyka i ekonometria, licencjat) oraz Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza (informatyka, magister). Data science zainteresował się właśnie na UAM (praca magisterska na temat przetwarzania języka naturalnego) i pracuje w tej branży od 2016 roku. W swojej pracy zawodowej miał okazję mierzyć się m.in. z takimi problemami jak wykrywanie chorób układu oddechowego przy użyciu ML, prognozowanie szeregów czasowych w retailu czy optymalizacja kombinatoryczna w logistyce. Autor ponad 20 artykułów dotyczących ML (justgeek.it, Medium, Airrival osobisty blog) oraz kilku bibliotek open source napisanych w językach Python oraz R.