Over machine learning, artificiële intelligentie en statistiek
Tijdens dit seminarie zullen Bart Van Rompaye en professor Seppe vanden Broucke ingaan op de relatie tussen machine learning, artificiële intelligentie en statistiek.
Praktische info:
georganiseerd door:
Programma
From statistics to machine learning: driving actions with data
Bart Van Rompaye (KPMG Lighthouse) zal het hebben over de belangrijke rol die statistiek speelt bij machine learning. In de wereld van vandaag worden grote hoeveelheden gegevens geproduceerd die verder worden gebruikt in vele datagestuurde technologieën. Statistiek dient daarbij als basis bij het omgaan met gegevens en de analyse daarvan in data science. Er zijn bepaalde kernbegrippen en basisprincipes die grondig moeten worden begrepen voordat men zich stort op geavanceerde algoritmen van kunstmatige intelligentie. Deze systemen komen steeds vaker voor en worden vaak gebruikt om de menselijke besluitvorming te ondersteunen, maar een grootschalige toepassing van AI-systemen vereist dat mensen op hun output vertrouwen.
Trusted AI: Managing and Governing the Risks of AI
Professor Seppe vanden Broucke (UGent & KU Leuven) zal stilstaan bij de risico’s van artificiële intelligentie (AI). Hij zal ingaan op de voorwaarden waaraan AI moet voldoen om betrouwbaar te zijn.
Lesgevers / sprekers
As the head of Advanced Analytics and Machine Learning at KPMG, dr. Bart Van Rompaye heads a group of data scientists applying modern data analytical approaches to a broad range of problems in a wide variety of sectors. Before this, Bart was active for 6 years as a Lead Data Scientist within KBC Group, creating products such as Matti, Indigo (Czech Republic) and the first AI-assisted investment fund in Belgium. He obtained his PhD at Ghent University on issues in survival analysis, and held postdoctoral positions at Ghent University and Umeå University, Sweden. In the past, he has taught numerous courses for the Master in Statistical Data Analysis, the Institute for Continuing Education in Science, and FLAMES, the Flanders Training Network for Methodology and Statistics.
Seppe vanden Broucke received a PhD in Applied Economics at KU Leuven, Belgium in 2014. Currently, Seppe is working as an assistant professor at the department of Business Informatics at UGent (Belgium) and is a lecturer at KU Leuven (Belgium). Seppe’s research interests include business data mining and analytics, machine learning, process management, process mining. His work has been published in well-known international journals and presented at top conferences.
