Katedra Informatyki Ekonomicznej
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
W najnowszym numerze czasopisma ACADEMIA został opublikowany artykuł na temat automatyzacji procesu oceny jakości treści w wielojęzycznej Wikipedii. W ramach pracy zostały pokrótce przedstawione wady i zalety otwartego charakteru tej encyklopedii, różnice w systemach ocen jakości oraz wyróżnień dla artykułów Wikipedii pomiędzy wersjami językowymi, kwestie związane z oceną wiarygodności źródeł informacji.
Prace napisane pod kierunkiem naukowców naszej Katedry otrzymali nagrody w XXVIII edycji konkursów na najlepsze prace licencjackie, inżynierskie oraz magisterskie obronione na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu w latach akademickich 2020/2021, 2021/2022, 2022/2023.
Wyniki badań naukowych pracowników naszej Katedry zostały opublikowane w czasopiśmie „Procedia Computer Science” wydawnictwa Elsevier na stronie ScienceDirect. W ramach pracy zostały przeanalizowane setki milionów przypisów artykułów Wikipedii z różnych wersji językowych w celu identyfikacji naukowych źródeł informacji. Dodatkowo artykuły Wikipedii zostały podzielone na różne tematy przy użyciu informacji z projektów Wikipedii oraz opierając się na semantyczne bazy wiedzy – Wikidane i DBpedia.
Kilkunastoosobowa reprezentacja SKN Data Science wzięła udział w warsztatach dla studentów „AI School”, zorganizowanych przez Microsoft oraz Grupę Żabka. To spotkanie stanowiło doskonałą okazję do zapoznania się ze światem generatywnej sztucznej inteligencji. Zajęcia składały się z dwóch części: teoretycznej oraz praktycznej.
Wikipedia, będąc szeroko dostępnym źródłem informacji w erze cyfrowej, przykłada wielką wagę do weryfikowalności swoich treści, co jest fundamentalne dla jej wiarygodności i zaufania. Zasady platformy dotyczące weryfikowalności wymagają, aby wszystkie informacje, zwłaszcza te kontrowersyjne lub dyskusyjne, były poparte wiarygodnymi oraz opublikowanymi źródłami. To zapewnia, że treści w artykułach Wikipedii nie opierają się na osobistych opiniach czy oryginalnych badaniach. Jednak subiektywny charakter pojęcia wiarygodności oraz zależność oceny od wielu czynników … Więcej informacji
W dzisiejszym świecie data science stało się kluczowym elementem napędzającym innowacje w niemal każdej branży. W świetle tego dynamicznie rozwijającego się obszaru, pewien zestaw umiejętności oraz wiedzy wyłania się jako niezbędny dla tych, którzy chcą kształtować przyszłość za pomocą danych. Poza znajomością języków programowania oraz narzędzi do analizy danych, równie ważne jest zrozumienie i stosowanie zaawansowanych metod statystycznych oraz uczenia maszynowego.
W najbliższy poniedziałek (13 listopada) o godz. 17:00 w sali 2.1 CEUE odbędzie się panel dyskusyjny, który poprowadzą eksperci z działów związanych z analizą danych i data science w Grupie Żabka. Podczas tego wydarzenia można będzie się dowiedzieć o tym, jakie kompetencje i technologie są kluczowe dla aspirujących analityków danych, poznać strukturę i działanie zespołów z różnych departamentów, jak przebiega proces tworzenia wartościowych projektów.
Podczas uroczystej promocji doktorskiej i habilitacyjnej na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu dr Dominik Filipiak otrzymał dyplom doktora nauk ekonomicznych. Jego praca doktorska pt. „Badanie cech obrazów na potrzeby modelowania preferencji nabywców na polskim rynku sztuki” została obroniona z wyróżnieniem w dniu 17 października 2022 roku. Promotor pracy: prof. dr hab. Witold Abramowicz, promotor pomocniczy: dr hab. Agata Filipowska, prof. UEP.
W dniach 24-27 października 2023 roku Frederik Fonger z Uniwersytetu w Kilonii (Niemcy) odbywał wizytę naukową na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu. Frederik jest członkiem zespołu badawczego prof. Agnes Koschmider z Uniwersytetu w Bayreuth. Celem wizyty było nawiązanie bliższej współpracy naukowej między uniwersytetami w zakresie integracji oraz przetwarzania danych strumieniowych i tekstowych.
Pracownicy naszej katedry, Ewelina Księżniak oraz Marcin Sawiński, wzięli udział w 14. edycji międzynarodowej konferencji CLEF, która jest poświęcona przetwarzaniu języka naturalnego i wyszukiwaniu informacji. Podczas tego wydarzenia nasi naukowcy przedstawili metodę wykrywania zdań wymagających sprawdzenia, która osiągnęła najlepszy wynik w ramach konkursu organizowanego przez jeden z warsztatów – CheckThat!Lab. Warsztat i konkurs poświęcony jest wykrywaniu fake news z użyciem sztucznej inteligencji.