#vidcast #podcast #thessaloniki #greece #ai #θεσσαλονίκη #voria
00:00-02:54 Εισαγωγή
02:54-05:50 Πώς χρησιμοποιεί ένας επιστήμονας την ΤΝ στην καθημερινότητά του;
05:50-08:04 Η χρήση της ΤΝ από τα παιδιά
08:04-13:09 Πώς καταλήγει στις απαντήσεις του ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο;
13:09-17:36 Πού βρισκόμαστε σήμερα ως προς την ΤΝ και τι είναι τελικά η νοημοσύνη;
17:36-19:57 Τι είναι η Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη και γιατί είναι τόσο δύσκολο να την πετύχουμε;
19:57-24:32 Πότε θα μπορούσαμε να έχουμε Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη;
24:32-27:16 Μπορούμε να έχουμε πραγματικά ασφαλή Τεχνητή Νοημοσύνη;
27:16- 29:28 Μπορούν τα συνθετικά δεδομένα να επηρεάσουν την ποιότητα της ΤΝ;
29:28- 31:20 Θα φτάσει κάποτε η στιγμή που θα μας δίνει η ΤΝ prompts;
31:20-33:18 Τι συμβαίνει όταν κυβερνήσεις χρησιμοποιούν μόνο προϊόντα ΤΝ συγκεκριμένων εταιρειών;
33:18-36:37 Η χρήση της ΤΝ στην παραγωγή οπλικών συστημάτων, παραπληροφόρησης και προπαγάνδας
Γρηγόρης Τσουμάκας – Καθηγητής στο τμήμα πληροφορικής ΑΠΘ
Παρακολουθείστε το νέο κανάλι της Ναυτεμπορικής από τις πλατφόρμες της Cosmote TV και της Nova αλλά και από την ιστοσελίδα naftemporiki.gr
Youtube: https://bit.ly/3eO1ugZ
Twitter: https://bit.ly/3RIbTJF
Instagram: https://bit.ly/3S7xScR
This talk reviews past and recent work of our team on the topic of neural abstractive summarization. We will first present our divide-and-conquer approach for dealing with long documents and its application to summarizing scientific articles. We will then discuss Bayesian active summarization, our approach to combining active learning with state-of-the-art summarization models. Next, we will share our methods towards controlling the output of summarization models given a particular context, such as a topic, along with our corresponding evaluation metric. Finally, we will present applications in healthcare and finance.
Bio: Dr. Grigorios Tsoumakas received a degree in Computer Science from the Aristotle University of Thessaloniki (AUTH), Greece, in 1999, an MSc in Artificial Intelligence from the University of Edinburgh, United Kingdom, in 2000 and a PhD in Computer Science from AUTH in 2005. He is a Professor of Machine Learning and Knowledge Discovery at the School of Informatics of AUTH since 2024, where he has also served as Associate Professor (2020-2024), Assistant Professor (2013 – 2020) and Lecturer (2007 – 2013). Since 2024, he also serves as an Affiliate Researcher at Archimedes/RC Athena, Greece. In addition, he is co-founder and chief scientific officer at Medoid AI, a spin-off company of AUTH established in 2019, developing custom AI solutions based on cutting-edge Machine Learning technology. Dr. Tsoumakas is a senior member of ACM and IEEE. His research expertise focuses on supervised learning (ensemble methods, multi-target prediction, interpretablity) and natural language processing (semantic indexing, keyphrase extraction, summarization). He has published more than 150 research papers and according to Google Scholar he has more than 19.000 citations and an h-index of 52. His honors include receiving the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 10-Year Test of Time Award in 2017 and the Marco Ramoni best paper award at the 19th International Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2021).
Τεχνητή Νοημοσύνη - αυτοματοποίηση - ψηφιακές πλατφόρμες: Αποκρυπτογραφώντας τον χαρακτήρα και τις επιδράσεις τους
Συντονιστής: Αλέξανδρος Ρέκκας Δρ Ιατρικής πληροφορικής, συνεργάτης έρευνας στο ΙΝ.Ε.Β του ΕΚΕΤΑ
Ομιλητές:
•Δημοσθένης Σταμάτης
Ομ. Καθηγητής του Τμήματος Μηχανικών Πληροφορικής & Ηλεκτρονικών Συστημάτων του ΔΙ.ΠΑ.Ε
Η Τεχνητή Νοημοσύνη και τα νέα μέσα παραγωγής
•Γρηγόριος Τσουμάκας
Καθηγητής Μηχανικής Μάθησης & Ανακάλυψης Γνώσης στο Τμήμα Πληροφορικής του ΑΠΘ
Τεχνητή Νοημοσύνη: Υφιστάμενη Κατάσταση, Οφέλη και Κίνδυνοι
•Αλέξης Θεοδωρίδης
Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης
Ψηφιακές μεταβάσεις και πολυοργανική κρίση
•Αντώνης Μπρούμας
Δικηγόρος με ειδίκευση σε θέματα τεχνολογίας, ακτιβιστής των ψηφιακών δικαιωμάτων. Δρ. Νομικής
4η Βιομηχανική Επανάσταση & Δίκαιο: Προκλήσεις & Προοπτικές
•Αντώνης Μαυρόπουλος
Ιδρυτής της D-Waste. Συγγραφέας του βιβλίου “Τεχνητή Νοημοσύνη: Άνθρωπος – Φύση – Μηχανές”
Τεχνητή νοημοσύνη: πύλες κυριαρχίας και παράθυρα απελευθέρωσης
•Παναγιώτης Νοτόπουλος
Καθηγητής στο ΔΙ.ΠΑ.Ε, με ερευνητικό έργο για τις συνέπειες της Τ.Ν. στην ταυτότητα του υποκειμένου
Η διαλεκτική της γνώσης στην Τεχνητή Νοημοσύνη
The document presents a novel extended multi-tier stacked ensemble (EMSTE) method aimed at improving multi-label classification accuracy by considering label correlation and feature subset augmentation. It discusses existing methods and their limitations while highlighting the superiority of the proposed EMSTE approach through experiments conducted on multiple datasets. This research contributes to the advancement of ensemble learning techniques in data science and machine learning contexts. - Download as a PDF or view online for free