Zastosowania zaawansowanych technik przetwarzania danych w naukach przyrodniczych – szkoła letnia w języku angielskim

Opis

Obecny rozwój nauk obliczeniowych oraz mocy obliczeniowej komputerów powoduje niespotykany do tej pory wzrost ilości obliczeń naukowych oraz ilości generowanych danych. Dane te, aby mogły stać się wartościowym wynikiem i wnieść istotny wkład w zrozumienie badanego zagadnienia, muszą zostać poddane szczegółowej analizie. Tempo prowadzenia obliczeń wymusza na środowisku naukowym stosowanie nowych, coraz bardziej zaawansowanych technik przetwarzania danych, analizy wyników oraz metod wnioskowania na podstawie wielkich zbiorów danych. W odpowiedzi na powstające wyzwania środowisko naukowe coraz częściej sięga po rozwiązania oparte na wnioskowaniu statystycznym, a w szczególności po algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Są to potężne narzędzia pozwalające na pozyskiwanie niedostępnych dotychczas informacji ze zbiorów danych oraz uogólnianie otrzymywanych wyników. Jednak ich zastosowanie może łatwo prowadzić do bezmyślnego stosowania narzędzi, które co prawda posiadają dużą zdolność predykcji oraz wnioskowania, ale nie pozwalają na głębsze zrozumienie istoty badanego zagadnienia, przez co ich wkład w rozwój nauki jest znikomy. W czasie proponowanych zajęć uczestnicy zdobędą wiedzę o zastosowaniach i możliwościach algorytmów uczenia maszynowego, poznają algorytmy oraz metody reprezentowania danych w zagadnieniach związanych z biologią, chemią i fizyką. Studenci poznają wybrane zagadnienia z zakresu biologii, chemii i fizyki obliczeniowej, a także będą mieli okazję wykorzystać wiedzę z zakresu uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji do analizy otrzymanych zbiorów danych w praktyce. Metody będą przedstawiane jako narzędzia do budowania głębszego zrozumienia zagadnień i testowania stawianych hipotez naukowych w kontekście realnego zjawiska, a nie jako narzędzia do produkowania nic nie mówiących tabel pełnych liczb.

Ponadto studenci wezmą udział w cyklu wykładów i warsztatów na temat tworzenia abstraktów do artykułów naukowych oraz na konferencje oraz przygotowania prezentacji.

Dla kogo przeznaczony jest kurs?

Uczestnikiem/czką szkoły letniej może być tylko i wyłącznie student/ka Uniwersytetu Warszawskiego drugiego i trzeciego roku studiów pierwszego stopnia lub studiów drugiego stopnia lub trzeciego, czwartego i piątego roku studiów jednolitych magisterskich kierunków przyrodniczych, tj. biologii, chemii, fizyki, matematyki i informatyki, posiadający status studenta/ki przez cały okres trwania szkoły letniej.

Studenci po ukończeniu szkoły letniej uzyskują 5 punktów ECTS w kategorii przedmiot ogólnouniwersytecki. Rejestracja w USOS nastąpi po zakończeniu rekrutacji.

Rekrutacja

Start rekrutacji (I tura): 4 czerwca 2021 r., godz. 9:00
Zakończenie rekrutacji: 13 czerwca 2021 r., godz. 23:59

Start rekrutacji (II tura – będzie uruchomiona, jeśli pula dostępnych miejsc nie zostanie wyczerpana w I turze): 16 czerwca 2021 r., godz. 9:00
Zakończenie rekrutacji: 23 czerwca 2021 r., godz. 23:59

Ograniczona liczba miejsc – 20 osób.

Dokumenty do pobrania

• Program Szkoły Letniej
• Plan Szkoły Letniej
• Regulamin Szkoły Letniej

Prowadzący

• prof. Grzegorz Chałasiński – wieloletni pracownik naukowy i dydaktyk Wydziału Chemii UW. Specjalizuje się w zagadnieniach z zakresu chemii kwantowej i obliczeniowej. Autor ponad 150 prac naukowych.
• prof. Jacek Majewski – wieloletni pracownik naukowy i dydaktyk Wydziału Fizyki UW. Jego zainteresowania naukowe to m.in.: wieloskalowe modelowanie funkcjonalnych nanomateriałów ze szczególnym akcentem na materiały dwuwymiarowe, projektowanie funkcjonalnych nanomateriałów i urządzeń, rozwój teorii funkcjonału gęstości i obliczenia ab initio dla nanomateriałów.
• dr Janusz Cukras – zajmuje się spektroskopią teoretyczną i modelowaniem molekularnym. Bada właściwości związków gazów szlachetnych, zwłaszcza w kontekście anestezji i neuroprotekcji, oraz spektroskopią dichroizmu. Zrobił doktorat na UW. Wrócił na UW po dwóch latach postdoka we Włoszech. Interesuje się też filologią klasyczną.
• dr Michał Hermanowicz – uzyskał stopień doktora nauk fizycznych na Politechnice Poznańskiej w 2016 roku. Aktualnie pracuje jako specjalista badawczo-techniczny w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego. Jego zainteresowania zawodowe obejmują fizykę obliczeniową, inżynierię materiałową, teorię funkcjonału gęstości i zagadnienia HPC.
• dr Łukasz Kniżewski – bioinformatyk i specjalista HPC w Instytucie Biochemii i Biofizyki PAN. W latach 2011-2019 badacz i specjalista HPC w Laboratorium Bioinformatyki i Biologii Systemów w Centrum Nowych Technologii UW. Jego główne zainteresowania badawcze obejmują zarówno nauki o białkach, jak i genomice. Znaczna część jego prac dotyczy badań związków między sekwencją, strukturą i funkcją białek. Specjalizuje się w wykrywaniu „odległych” homologii z wykorzystaniem meta-profili i porównawczego modelowania białek. Jest współautorem publikacji opublikowanych w recenzowanych czasopismach, głównie dotyczących przypisywania nowych funkcji do wcześniej niescharakteryzowanych białek.
• dr Katarzyna Kulczycka-Mierzejewska – absolwentka Międzywydziałowych Studiów Doktoranckich w zakresie Nauk Matematyczno-Przyrodniczych. Doktorat obroniła na Wydziale Chemii UW. Jest chemikiem bez laboratorium, z komputerem jako głównym narzędziem pracy. Interesuje się modelowanie molekularnym, a w szczególności metodami dynamiki molekularnej oraz ab-initio. Jest autorką prac naukowych w czasopismach z listy filadelfijskiej. Chętnie angażuje się w projektu popularyzujące naukę wśród dzieci i młodzieży, m.in. jest wykładowcą Uniwersytetu Dzieci.
• dr Emma Oki – uzyskała doktorat w dziedzinie kulturoznawstwa na Uniwersytecie SWPS. Prowadzi zajęcia z kultury wizualnej oraz praktycznej nauki języka angielskiego. Jej zainteresowania badawcze obejmują literaturę graficzną autorstwa Amerykanów pochodzenia azjatyckiego, jak również obraz rasy i etniczności w kulturze popularnej.
• dr Magdalena Popielska – doktorat w zakresie fizyki otrzymała na Uniwersytecie Warszawskim (UW) w 2014 roku. Obecnie pracuje jako adiunkt badawczy w Instytucie Fizyki Teoretycznej na Wydziale Fizyki UW, gdzie kieruje projektem SONATA 12. Posiada doświadczenie w teoretycznym modelowaniu właściwości materiałów magnetycznych i struktur dwuwymiarowych (2D). Jest autorką i współautorką ponad 15 międzynarodowych publikacji naukowych. Jest także laureatką licznych stypendiów m.in: Stypendium Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego za wybitne osiągnięcia, które otrzymała w 2013 roku. W czasie swojej kariery naukowej wygłosiła wiele referatów ustnych na międzynarodowych konferencjach. Badania dr Magdaleny Popielskiej koncentrują się na materiałach warstwowych, heterostrukturach van der Waalsa, półprzewodnikach ferromagnetycznych. Obecnie do jej obszaru zainteresowań badawczych dochodzą magnetyczne materiały warstwowe z rodziny MPX₃ (zaproszony referat na konferencji E-MRS Fall Meeting 2019), które stanowią nową interesującą grupę materiałów 2D.
• dr Katarzyna Suski-Grabowski – absolwentka Uniwersytetu Paris-Sud, Wydział Genetyki Molekularnej, gdzie obroniła rozprawę doktorską na temat replikacji DNA. W latach 2003-2010 prowadziła badania w Memorial Sloan Kettering Cancer Center w Nowym Jorku, a następnie w Weatherall Institute of Molecular Medicine Cancer Research Oxford University. Badania te dotyczyły strukturalnych blokad w DNA przy użyciu metod genetycznych, biochemicznych oraz analiz bioinformatycznych. W latach 2011-2017 kierowała grupą badawczą w Instytucie Biochemii i Biofizyki Polskiej Akademii Nauk. Wraz z zespołem składającym się z studentów studiów magisterskich i studiów doktoranckich badała wpływ uszkodzenia niewiernej DNA-polymerazy na replikacje DNA używając metody sekwencjonowania oraz analizując wyniki dzięki składaniu i porównywaniu sekwencji in silico. Obecnie dr Katarzyna Suski-Grabowski jest kierownikiem kursu bioinformatycznego Omics Data Science prowadzonego przez ICM oraz koordynatorem Flagship 1 na europejskim Uniwersytecie 4EU+.
• dr Bartosz Wojtaś – absolwent Międzynarodowego Studium Biotechnologii w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego. Stypendysta programu Marie Curie, staż przed doktorski Marie Curie w Szpitalu Klinicznym (Hospital Clinic) w Barcelonie, Hiszpanii. Stypendysta programu Fundacji na Rzecz Nauki Polskiej Międzynarodowych Studiów Doktoranckich pt. „Molecular Genetics, Transcriptomics and Bioinformatics in Cancer”. Od 2013 pracuje w Laboratorium Neurobiologii Molekularnej Instytutu Biologii Doświadczalnej im. M. Nenckiego. Zajmuje się tematyką molekularnych, genetycznych i epigenetycznych podstaw nowotworzenia glejaków. Autor 35 prac naukowych w czasopismach z listy filadelfijskiej.
• mgr Maciej Marchwiany – od 10 lat zajmuje się obliczeniami naukowymi oraz programowanie równoległym. Współpracował z wieloma grupami badawczymi wspierając je jako ekspert od optymalizacji aplikacji oraz HPC. Od 4 lat zajmuje się zastosowaniem uczenia maszynowego w fizyce ciała stałego. Obecnie jest kierownikiem R&D w projektach związanych z stosowaniem sztucznej inteligencji w optymalizacji procesów biznesowych.
• mgr inż. Dominik Mierzejewski – absolwent Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. W latach 2009-2010 współpracował z eksperymentem TOTEM w CERN. Obecnie pracuje jako inżynier infrastruktury „chmurowej” w dużej korporacji. Od ponad 20 lat jest zwolennikiem wolnego oprogramowania i uczestniczy w wielu projektach open source. Jest długoletnim użytkownikiem Linuksa (w tym Fedory od początku jej istnienia), a od 2006 deweloperem Fedory, gdzie ma pod opieką ponad 100 pakietów oprogramowania. Ponadto jest ambasadorem Fedory, sponsorem oraz sprawdzonym opiekunem pakietów.

Kontakt

Wszelkie zapytania prosimy kierować drogą mailową na adres: szkola.letnia[at]icm.edu.pl

Szkoła lenia ICM jest organizowana w ramach Programu zintegrowanych działań na rzecz rozwoju Uniwersytetu Warszawskiego i finansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego. Celem programu ZIP, realizowanego na UW w latach 2018-2022, jest rozwój kompetencji studentów, doktorantów i pracowników oraz wprowadzenie narzędzi, które pozwolą usprawnić zarządzanie uczelnią. Dofinansowanie programu wynosi ponad 38 mln zł. Więcej informacji na www.zip.uw.edu.pl