Andmeteaduse seminarid
Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituut korraldab laiemale publikule mõeldud avalikke andmeteaduse seminare. Oma teadmisi annavad edasi andmeteaduse teemadega tegelevad teadlased, õppejõud, tudengid, vilistlased ja ettevõtete esindajad. Seminarid toimuvad inglise keeles. Salvestisi toimunud seminaridest on võimalik järele vaadata.
Tulevased seminarid
Andmeteaduse seminar „Agentne tehisaru: kes teeb mida?“ toimub 27. mail kell 16.15 Delta õppehoone auditooriumis 1037.
Agentse tehisaru kasutuselevõtuga nihkub fookus üksikutelt tööriistadelt süsteemidele, kus inimesed ja tehisaru agendid töötavad, teevad otsuseid ja tegutsevad koos. See tõstatab keskse küsimuse: kes teeb mida? Millised ülesanded jäävad inimestele, milliseid saab delegeerida tehisintellektile ning kuidas jagada töö erinevate agentide ja meeskondade vahel?
Seminar keskendub sellele, kuidas organisatsioonides neid küsimusi praktikas lahendada. Arutatakse, kuidas protsesse ümber kujundada, kes juhib uute lahenduste kasutuselevõttu, kuidas jaguneb vastutus ning millist koordineerimist on vaja inimeste ja tehisaru agentide koostöös.
Esinejad:
Kristjan Korjus, ettevõtte Pactum Ai kaasasutaja ja teadusjuht
Siim Vene, lektor ja IT süsteemide administreerimise programmijuht TalTechis
Ilja Livenson, ettevõtte OpenNode kaasasutaja ja tegevjuht
Marilin Moor, andmeteaduse nooremteadur Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudis
Stenver Jerkku, ettevõtte Soldera tegevjuht
Seminari akadeemiline korraldaja on Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi tehisintellekti professor ja Eesti tehisintellekti tippkeskuse juht Meelis Kull.
Üritust toetavad:
EXAI – Eesti tehisintellekti tippkeskus, mis arendab usaldusväärseid ja ühiskondlikult mõjukaid tehisintellekti lahendusi.
STACC – Eesti andmeteaduse ettevõte, mis keskendub teadus- ja arendustegevusele.
Toimunud seminarid
Andmeteaduse seminar „Kuidas luua väärtust päriselu terviseandmetest?“ toimub 18. märtsil kell 15.45 Delta suures auditooriumis 1037.
Päriselu terviseandmed (Real-World Health Data, RWD) kasvavad enneolematu kiirusega – neid tekib iga ravikontakti, diagnoosi, laborimõõtmise, retsepti, protseduuri ja tervisega seotud toimingu käigus. Need digitaalsed jäljed loovad detailse pildi sellest, kuidas tervishoiusüsteem tegelikkuses toimib – päris patsientide, päris raviteekondade ja ajas muutuvate otsuste kontekstis.
Nende andmete sihipärane kasutamine võimaldab kujundada tõenduspõhist teadmist, mis ei tugine üksnes kliinilistele uuringutele, vaid peegeldab igapäevase ravi tegelikkust ja keerukust.
Toorandmete muutmine rakendatavaks teadmiseks on aga väljakutse. Sisuline taaskasutus eeldab eri andmeallikate kvaliteetset sidumist, ühtlustatud terminoloogiaid ja andmeformaate, koostalitlusvõimelisi andmemudeleid, skaleeritavaid analüütilisi lahendusi ning ajakohaseid haldus- ja eetikanõudeid. Tehnoloogiline areng peab käima käsikäes regulatiivsete ja eetiliste protsesside arenguga.
Kui need eeldused on täidetud, võimaldavad suurandmed vastata ühiskondlikult olulistele küsimustele:
- Kus loob tervishoid mõõdetavat väärtust?
- Kuidas erinevad ravitulemused elanikkonna rühmade lõikes?
- Millised sekkumised toimivad tavapraktikas?
Koos tehisintellekti meetoditega avavad päriselu terviseandmed tee proaktiivsete ja õppivate tervishoiusüsteemideni – süsteemideni, mis võimaldavad varasemat avastamist, personaalsemat ennetust ja pidevat kvaliteediparandust rahvastiku tasandil.
Seminar toob kokku selle valdkonna osalised: teadlased, kes arendavad analüütikat ja tehisintellekti lahendusi; arstid ja kliinikujuhid, kes sõnastavad praktilised vajadused; juhid, kes vastutavad rakendamise eest; ning otsustajad ja rahastajad, kes kujundavad tervishoiu tulevikku.
Seminari ajakava
15.45 Kogunemine, tervituskohv ja postrisessiooni algus
16.15–17.30 I sessioon
16.15 Avasõnad ütleb Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi juhataja ja bioinformaatika professor Jaak Vilo
16.20 Alar Irs, Tartu Ülikooli Kliinikumi vanemarst-õppejõud, Ravimiameti meditsiininõunik, „Eesti arsti andmenälg“
16.45 Kerli Mooses, Tartu Ülikooli terviseinformaatika teadur, „Est-Health-30 andmebaas – infrastruktuur, koostöö arstidega ja analüütiline võimekus“
17.10 Tuomo Hartonen / Andrea Ganna, Helsingi Ülikool, „DelFI – teekond Soome tervise- ja registriandmetel põhineva alusmudeli suunas“
17.35–18.00 Postrisessioon ja suhtluspaus
18.00–19.15 II sessioon
18.00 Karl-Henrik Peterson, Eesti Tervisekassa juhatuse liige, „Tehisintellekti visioon Eesti tervishoius – süsteemne transformatsioon ja Delphi-2M mastaabis lahenduste potentsiaal“
18.25 Marten Juurik, Eesti Teadusagentuuri teaduseetika valdkonna juht, „Eetikareform Eestis – suurandmetel põhineva teadustöö uued kooskõlastusraamistikud“
18.50 Triin Laisk, Tartu Ülikooli genoomse epidemioloogia professor, „Varjatud pool – naiste terviseuuringute edendamine Eesti andmete abil“
19.15 Jätkub postrisessioon ja vabas vormis suhtlus
Seminari akadeemilised korraldajad on Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi juhataja ja bioinformaatika professor Jaak Vilo ja Tartu Ülikooli terviseinformaatika teadur Kerli Mooses. Seminar toimub inglise keeles.
Kahe sisutiheda ettekandesessiooni kõrval toimub laiendatud võrgustumine suupistete ja jookidega ning postrisessioon, kus tutvustatakse käimasolevaid projekte ja koostööalgatusi.
Võimalus esitleda oma postrit.
Kui soovite osaleda postriga, palume kirjutada aadressil [email protected], et saaksime planeerida postrialuste arvu või vajadusel aidata printimise korraldamisel.
Üritus on suunatud teadlastele, arstidele, poliitikakujundajatele, rahastajatele ja innovaatoritele, kes tegutsevad terviseandmete, tehisintellekti ja tervishoiusüsteemi arendamise ristumiskohas.
Olete oodatud kaasa mõtlema ja arutama, kuidas Eesti ja partnerid kujundavad järgmise põlvkonna andmepõhist tervishoidu.
Seminari toetavad:
TeamPerMed – andmerikastatud personaalmeditsiini keskus, mis ühendab päriselu terviseandmed, tehisintellekti ja kliinilise innovatsiooni.
EXAI – Eesti tehisintellekti tippkeskus, mis arendab usaldusväärseid ja ühiskondlikult mõjukaid tehisintellekti lahendusi.
STACC – Eesti andmeteaduse ettevõte, mis keskendub teadus- ja arendustegevusele.
Andmeteaduse seminaril „Tehisintellekti kasutusvõimalused tarkvaratehnikas: kas sul on õige vibe?“ toimus sTARTUp Day kõrvalüritusena 28. jaanuaril kell 16.15 Delta õppehoone auditooriumis 1037.
Seminaril uuriti, kuidas kiiresti areneva generatiivse tehisintellekti (GenAI) tööriistade abil analüüsida ja parandada tarkvararakenduste kvaliteeti, olenemata sellest, kas need rakendused on loodud käsitsi, GenAI tööriistade, nt GitHub Copilot, Gemini või ChatGPT jne abil või nende kahe koostöös.
Ajakava:
15.45 Kogunemine ja tervituskohv
16.15 Avasõnad ütleb tarkvaratehnika professor Dietmar Pfahl
16.25 Nortali arendustiimi juhi Priit Liivaku ettekanne „You need to work to make AI work“
16.45 Swedbanki andmeteadlase Artem Mateushi ettekanne „Spare tire or steering wheel? How GenAI fits – and transforms – software team culture“
17.05 Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi informaatika kaasprofessor Marina Lepp ettekandega „The learning vibe with AI: How students perceive, use, and perform in programming“
17.30 Kohvipaus
18.00 Ettevõtte IndiGO Technologies tarkvaratehnika juht Hanna Tagen
18.20 Bolti tarkvaraarenduse juht Toomas Römer
18.40 Paneelarutelu
19.00 Vabas vormis suhtlus
Seminari peakorraldaja on tarkvaratehnika professor Dietmar Pfahl.
Andmeteaduse seminar „Autonoomsus tehisintellekti juhitud protsessides“ toimub 11. detsembril Tartu Ülikooli Delta õppehoone auditooriumis 1037. Seminar algab kell 16.15 ja tervituskohvile ootame alates kell 15.45.
Autonoomia on tehisintellekti ajastu tehnoloogia puhul väga oluline teema. Andurid, tehisintellekt ja automatiseerimine kokku annab meile võime füüsilist maailma juhtida. Just sellele detsembri andmeteaduse seminaril keskendumegi.
Juhtimissüsteem muudab killustunud osad ühtseks koordineeritud protsessiks, mis toimib reaalajas. Tänu sellele saavad organisatsioonid liikuda senise tagantjärele reageerimise asemel teenusteni, mis on ennustatavad ja lõpuks ka autonoomsed. Vähetähtis pole seegi, et sellised teenused on varasematest turvalisemad, kiiremad ja jätkusuutlikumad.
Seminaril uurime, kuidas autonoomiat luua, kuidas kaameratest ja anduritest tulevaid andmeid reaalajas töödelda ja edastada, kuidas hoida käigus kiireid arvutusmudeleid, kuidas ühildada otsuseid sõidukiparkide ja taristu vahel ning luua tagasisideahel, mis ühendab füüsilise maailma ja ärisüsteemid üheks tervikuks.
Ajakava:
15.45–16.15 Kogunemine ja tervituskohv
16.15 Avasõnad ütleb Amnir Hadachi, targa linna tehnoloogiate kaasprofessor
16.25 Olena Chornovol, ettevõtte GaiaHub kaasasutaja ja tegevjuht
16.45 Huber Flores, Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi lausandmetöötluse kaasprofessor
17.05 Eric Grono, ettevõtte Veriff juhtiv andmeanalüütik
17.25– 17.55 Kohvi- ja sirutuspaus
17.55 Agustin Zuniga, Helsingi Ülikooli arvutiteaduse instituudi teadlane
18.15 Jakob Mass, ettevõtte IndiGO teadusinsener
18.35 Paneelarutelu, mida juhib Amnir Hadachi
18.55 Vabas vormis suhtlus
Ürituse peakorraldajad on targa linna tehnoloogiate kaasprofessor Amnir Hadachi ja lausandmetöötluse kaasprofessor Huber Flores.
Seminar „Andmeteadus ja tehisintellekt: teadus, praktika ja haridus“ toimus Tallinnas 2. oktoobril Tallinn Data Week raames.
Andmeteadus ja tehisintellekt on liikunud uurimislaboritest peavoolu, kujundades ümber terveid ärivaldkondi. Tartu Ülikooli üritusel sai kuulda erinevaid vaatenurki andmeteadusele ning tutvuda enesetäienduse ja koostöövõimalustega.
Ajakava
16.30 Kogunemine ja tervituskohv
17.00 „Andmeteaduse ja tehisaru alased koostöövõimalused“
Jaak Vilo, Tartu Ülikool arvutiteaduse instituut, andmeteaduse õppetooli juhataja
17.20 „Kuidas olla AI implementeerimisel edukas?“
Kristjan Jansons, MindTitan, kaasasutaja ja tegevjuht
17.40 „Andmeteadus SEB pangas“
Stefano Ciaci, SEB pank, andmeteadlane
18:00 „Masinõppe võistlustelt ärilise väärtuseni: teekond GenAI inseneriks“
Kea Kohv, Telia, GenAI insener
18.20 Paus
18.40 „Sanktsioonid ja tehisintellekt: võimaluste ja vastutuse tasakaal“
Kadri Pirn, Salv, äriüksuse juht
19.00 „Andmed ja oskused tehisaru ajastul“
Meelis Kull, Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituut, tehisintellekti professor
19.20 Paneelarutelu
20.00 Võrgustumine
Osa ürituse finantseeringust tuli Haridus- ja Teadusministeeriumi tippkeskuste toetusest TK213 Estonian Centre of Excellence in Artificial Intelligence (EXAI).
Andmeteaduse seminaril „Inimeste dekodeerimine: kuidas andmed juhivad inimkeskseid lahendusi“ uurime, kuidas kasvav andmemaastik muudab tootedisaini ja kasutajakogemust. Arutleme, kuidas võimaldavad uued tehnoloogiad luua mõistlikumaid, tundlikumaid ja tõeliselt inimkeskseid lahendusi ning milliseid uusi mõtteviise need inspireerivad.
Kõnelejad:
- Pipedrive tooteuuringute ja andmeanalüüsi direktor Agne Kinks, „Customer-Centric Innovation: Pipedrive’s Data-Driven Product Strategy“
- Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi interaktsioonidisaini kaasprofessor Grace Eden, „Quantified Life: the datafication of human activities in a data-driven world“
- Trinidad Wisemani innovatsioonijuht Hegle Sarapuu-Johanson, „From Clicks to Clarity: How Usability Metrics Make Digital Products More Human-Centric“
- lluminare OÜ UX/UI disainer Kristel Ots, „How data shaped app design: a journey toward human-centered design“
- Bitwebi disainijuht Elisabeth Raidma, „Good UX Starts With Lies (aka Mock Data)“
Üritust juhtis TÜ arvutiteaduse instituudi infosüsteemide professor Kuldar Taveter.
Keelemudelid nagu Le Chat, EuroLLM, Llama ja ChatGPT on pööranud tehisintellekti maailma pea peale ja mõjutavad üha enam ka ülejäänud maailma. Kuid need töötlevad ja genereerivad valdavalt ainult teksti.
Seminar „Keel ja mis veel? Küsimused tehisintellekti rakendamises“ keskendub lisaks tekstiandmetele ka teiste andmetüüpidega tehisintellekti rakendamisele. Näiteks: kui hästi õnnestub automaatselt aru saada viipekeelest ja seda ka viibelda? Kui kaugel oleme kõnest arusaamisega? Kas visuaalne sisend koos keele mõistmisega võib aidata robotitel ringi liikuda ning käituda nii, et neist oleks abi? Seminari juhtis Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi keeletehnoloogia professori Mark Fišel.
Kõnelejad:
Viipekeele masintõlkeprogrammi Sign.mt tehnoloogiajuht Amit Moryossef, „Tõketeta, piiranguteta: viipekeele tehisintellekti tulevik“
Tallina Tehnikaülikooli doktorant Joonas Kalda, „Kuidas mõista mitme rääkijaga kõnet“
Bolti masinõppe vaneminsener Joonas Puura, „LLM-ide kasutuselevõtu õppetunnid Bolt klienditoe automatiseerimisel“
Ettevõtte Feelingstreami andmeanalüütik ja tarkvaraarendaja Risto Hinno, „Transkriptsioonis kaduma läinud“
Austin Texase ülikooli külalislektor Agnes Luhtaru, „Robotid ebamäärases maailmas“
Andmeteaduse seminari toetatakse Haridus- ja Teadusministeeriumi tippkeskuste grandist TK213 (Eesti Tehisintellekti Tippkeskus (EXAI)).
Andmeteaduse seminar „Kolmikheeliksi koostöö andmete alal" oli sTARTUp Day 2025 kõrvalüritus ning keskendus akadeemia, ettevõtluse ja riigi vahelisele sünergiale, mida tuntakse „kolmikheeliksi" mudelina.
Kõnelejad:
- Ott Velsberg, Justiits- ja digiministeeriumi tehisintellekti ja andmete talituse juhataja, "Government perspective on collaboration with academia and industry: Achieving the goals of the data and AI strategy"
- Märt Ridala, Solita tegevjuht, ”Why companies sometimes spend time and money on co-operation with the universities and the state”
- Kaido Paabusk, Statistikaamet, peadirektori asetäitja andmeteenuste alal, "The role of Statistics Estonia in triple-helix: experience so far and unused potential"
- Priit Kongo, NetGroup tegevjuht, "AI for Mental Health: A Collaborative Model between Net Group, Heba Clinic and University of Tartu"
- Jaak Vilo, TÜ Andmeteaduse õppetooli juhataja, "Collaboration models and opportunities"
- Elena Sügis ja Ardi Tampuu tutvustasid kõrgkooli digiõpikut „Praktiline andmeteadus", mille autorid on Elena Sügis, Ardi Tampuu, Anna Aljanaki, Mark Fišel ja Meelis Kull
Andmeteaduse seminari toetas Haridus- ja Teadusministeeriumi tippkeskuste grant TK213 (Eesti Tehisintellekti Tippkeskus (EXAI)).
TÜ arvutiteaduse instituut ja Eesti Teadusarvutuste infrastruktuur (ETAIS) tutvustasid superarvutite ja kõrgjõudlusega andmetöötluse põnevat maailma ning kasutusvõimalusi.
Suur arvutusjõudlus võimaldab teadlastel kiiresti lahendada kõige keerulisemaid küsimusi ja isegi uurida valdkondi, kus eksperimentide tegemine pole mõeldav. Ettevõtted vajavad superarvuteid innovaatiliseks arendustegevuseks, kulude vähendamiseks ja konkurentsieelise saavutamiseks.
Seminaril kuulsime, kuidas erinevate valdkondade eksperdid superarvuteid kasutavad ja millist tulu nad sellest saavad.
Kõnelejad:
- Avasõnad Ivar Koppel, teadusarvutuste keskuse juhataja, Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituut, „ETAIS: Pioneering the Future of Technology and Innovation“
- Riigi Infosüsteemi Ameti vestlusroboti Bürokratt IT-arhitekt Rainer Türner, „How Real-Time Government Data Will Disrupt AI Investments“
- Celvia CC andmevaldkonna juht Priit Paluoja, „Honey bulk DNA metagenomic analysis using University of Tartu High-Performance Computing Centre“
- TÜ populatsioonigeneetika kaasprofessor Alena Kushniarevich, „Interdisciplinary studies of human past: a genomic data perspective“
- TÜ keeletehnoloogia nooremteadur Taido Purason, „Training and Applying LLMs on LUMI Supercomputer“
- Formula Student Team Tallinn, aerodünaamika tiimi juht Hardi Hakk, „HPC usage in engineering practices for Formula Student”
- Üritust juhtis TÜ teadusarvutuste keskuse nõunik Martin Eessalu.
Arvutiteaduse instituut ja Eesti tehisintellekti tippkeskus EXAI korraldasid andmeteaduse seminari tehisintellekti teemal.
Tehisintellekt saavutab muljetavaldavaid tulemusi, kuid tee eduni ei ole sageli sirgjooneline. Kuidas otsustada, kus ja kuidas tehisintellekti rakendada ning millised tehnilised väljakutsed võivad tekkida? Sellel seminaril jagavad tehisintellekti teadlased ning eksperdid ettevõtetest oma teadmisi ja kogemusi.
Kõnelejad:
- Tanel Alumäe, Tallinna Tehnikaülikool
- Paula Etti, Cybernetica AS
- Kristjan Eljand
- Martti Praks, AS LHV Pank
- Elena Sügis, Tartu Ülikool, Nortal AS
- Dmytro Fishman, Tartu Ülikool, Better Medicine OÜ
- Üritust juhtis masinõppe kaasprofessor ja Eesti tehisintellekti tippkeskuse juht Meelis Kull
Seminari toetas Eesti tehisintellekti tippkeskus (EXAI), rahastajaks Haridus- ja Teadusministeerium. Eesti tehisintellekti tippkeskuse liikmed on Tartu Ülikool, Tallinna Tehnikaülikool ja Cybernetica AS.
Andmed ja tehisintellekt muudavad praegu kiiresti kõiki teadus- ja eluvaldkondi. Seminaril „Kultuur ja andmed“ arutasime eesti kultuuri ja andmeteaduse kokkupuutepunktide üle: millised andmed välja näevad, kuidas neid analüüsitakse ja kasutatakse uues loomingus.
Kõnelejad:
- Indrek Ibrus, „Kultuuriandmete analüüsi arendamine Tallinna Ülikoolis ning alustatud teekond Eesti kultuuri teadmusgraafi suunas“
- Mari Sarv, „Koostöökogemus: tehted folklooriandmetega“
- Anna Aljanaki, „Väikeste andmestike põhjal muusika loomine“
- Vahur Puik, „Ajaloolised fotod kui andmeallikas – mis on olemas, mis puudu? Ühisloomest ja Ajapaiga kogemusest, masinõppest ka“
- Jaan Naaber, „Andmed ja erakordne kultuurikogemus“
19. märtsil andmeteaduse seminar toimus teemal „Terviseandmete teisene kasutus". Seminari korraldas ja modereeris andmeteaduse õppetooli juhataja Jaak Vilo.
Tänapäevane tõenduspõhine meditsiin vajab haiguste ja ravimeetodite uurimiseks mitmesuguseid andmeid. Pärismaailma andmete teisene kasutus tähendab, et meditsiinisüsteemis igapäevase ravi käigus tekkinud andmeid kasutatakse teadus- ja arendustegevuse eesmärgil. Seminaril tutvume erinevate osapoolte kasutusjuhtude ja visioonidega ning arutame Euroopa ja Eesti ees seisvate strateegiliste valikute üle terviseandmete teiseses kasutuses.
Kõnelejad:
- Jaanika Merilo, Sotsiaalministeerium, e-tervise strateegia juht
- Liisa Loog, Metrosert, terviseandmete valdkonna juht
- Raivo Kolde, TÜ terviseinformaatika kaasprofessor
- Lenne-Triin Kõrgvee, TÜ Kliinikumi vähikeskuse direktor
- Peter Rijnbeek, Prof., Chair of the Department of Medical Informatics of the Erasmus MC, The Netherlands
Üritust toetas tehisintellekti tippkeskus (EXAI), rahastajaks Haridus- ja Teadusministeerium.
11. märtsil toimunud andmeteaduse seminari teemaks oli „Usaldusväärne ning vastutustundlik tehisaru".
Tehisaru omab usaldusväärse tehnoloogia arendamisel kandvat rolli, nagu on majandusliku ja regulatoorse süsteemina tunnistanud Euroopa Liit. Uued regulatoorsed nõuded tagamaks tehisaru usaldusväärsuse ja vastutustundlikkuse muudavad inimeste ning tehisaru omavahelist suhet. Selle tulemusena loob tehisaru uusi võimalusi ning turgusid viisil, mis säilitab indiviidide põhiõiguseid ning vabadusi.
Seminari akadeemiline korraldaja oli Huber Flores, moderaatorid Abdul-Rasheed Ottun ja M.M. Rasingthe Marasinghe.
Kõnelejad
- Huber Flores, Tartu Ülikooli lausandmetöötluse kaasprofessor
- Michell Boerger, teadur, Fraunhofer Institute for Open Communications Systems FOKUS
- Sonia Sousa, interaktsioonidisaini dotsent, Tallinna Ülikool/vanemteadur, TalTech
- Manh Nguyen, teadusinsener, Montimage, France
- David Solans, teadur, Telefonica Research I + D
- Bart Siniarski, teadur, University College Dublin
Üritus sai rahastust Euroopa Liidu Horizon 2020 programmi raames.
Seminar toimus sTARTUp Day raames. Üritust korraldas ja modereeris arvutiteaduse instituudi kaasprof Jaan Aru.
Suurandmed ning tehisaru muudavad haridusmaailma. Kuid milliseid muutuseid me vajame? Seminar tõi kokku avaliku sektori, akadeemia ning EdTech valdkonna. Seminaril nägime mis andmed on olemas, kuidas EdTech ettevõtted andmeid käsitlevad ning mis lisaväärtust pakub tehisaru.
Seminari käigus ka ilmnes, et tulevikus ei ole haridus vaid koolide ja ülikoolide pärusmaa, vaid aina enam osa elukestvast õppest.
Kõnelejad:
- Margus Püüa, personaalse õpiraja tootejuht, Tallinna Tehnikaülikool
- Kairit Tammets, Tallinna Ülikooli haridustehnoloogiate professor
- Kristjan-Julius Laak, Tartu Ülikool
- Margus Pedaste, Tartu Ülikooli haridustehnoloogia professor
- Triin Kask, Metatelluse asutaja ning CEO
- Kadri Tuisk, Clanbeat ja Sage OS asutaja ning CEO
28. novembril toimunud seminari keskseks teemaks oli „Smart Sustainable Mobility and Communities”. Üritust korraldas ning modereeris arvutiteaduse instituudi hajussüsteemide õppetooli juhataja kaasprofessor Amnir Hadachi.
Esinesid järgmised kõnelejad:
- Age Poom, Head of Mobility Lab and Associate Professor in Urban Environment, University of Tartu, Institute of Human Geography, “How can spatial data science support healthy and sustainable urban mobility?”
- Taavi Tammiste, Co-Founder & CTO of Fyma, “Practical usage of computer vision data in physical spaces”
- Peeter Vassiljev, Lecturer in Social Geography, Estonian University of Life Sciences, "How do Landscape Architects collect park usage data?"
- Naveed Muhammad, Associate Professor of Autonomous Driving, University of Tartu, Institute of Computer Science, "Autonomous driving: developments and challenges"
- Andres Sevtšuk, Head of the City Design and Development Group and Associate professor of Urban Science and Planning, Massachusetts Institute of Technology (MIT), "NYC Walks: A model of sidewalk-level pedestrian mobility for peak traffic periods."
Juttu tuli uudsetest tehnoloogiatest, keskkonnaalaste andmete kogumisest ja efektiivsest analüüsist ning loomulikult ka andmete täpsusest. Kliimamuutuste vastu võitlemisel on olulised nii energiatarbe optimeerimine kui ka süsiniku sidumine: metsastamise ja integreeritud taastuvenergeetika lahendused.
Oma ettekannetega esinesid teadlased ja eksperdid nii Tartu Ülikoolist kui ka tuntud Eesti ettevõtetest:
Aveliina Helm, Professor of Restoration Ecology, University of Tartu, Institute of Ecology and Earth Sciences, „Data for nature conservation and restoration: new tools and opportunities“
Kalev Pärna, Professor Emeritus, University of Tartu, Institute of Mathematics and Statistics, „Uncertainty estimation in Estonian forest inventory”
Kristjan Lepik, CEO & Co-Founder of Arbonics, „The new forest economy“
Tauri Tampuu, Research and development manager, SAR expert, and Kaupo Voormansik, SAR expert, CEO of KappaZeta Ltd, „Wonderful Radar – Rich View Through Clouds"
Kirill Grjaznov, Data Scientist, and Arko Kesküla, Data Scientist, STACC, „Personalized optimization in electric power system"
Huber Flores, Associate Professor of Pervasive Computing, University of Tartu, Institute of Computer Science, „Low-cost sensing for environmental sustainability”
IT Academy Research Summit oli kahepäevane teaduskonverents, mille käigus peeti ettekandeid ning korraldati postrisessioone, vabu arutelusid ning kiirkohtumisi teadlaste ja ettevõtjate vahel. IT Akadeemia programmis osalenud teadlased tutvustasid oma teadustöö tulemusi. Ürituse plenaarsessiooni ettekandeid on võimalik järele vaadata.
- Recording of Day 1
- Prof Jaak Vilo, Ülevaade ITA programmist ja programmi mõju
- Kaasprof Jaan Aru, Loomuliku ja tehisliku mõistuse labor
- Kaasprof Huber Flores, Hajutatud ja pervasiivsete süsteemide uurimisrühm
- Kaasprof Raivo Kolde, Terviseinformaatika uurimisrühm
- Küberkaitse lektor Arnis Paršovs, Rakendusliku küberturvalisuse uurimisrühm
- Recording of Day 2
- Kaasprof Arun Kumar Singh, Koostöörobootika ja robotarvutuse uurimisrühm
- Kaasprof Eduard Ševtšenko, Digitaalse tarneahela uurimisrühm
- Assoc Prof Naveed Muhammad, Isejuhtivate sõidukite labor
- Mart Toots, Ettevõtluse ja innovatsiooni sihtasutus
- Dan Bogdanov, Cybernetica, ITA nõuandva kogu liige
- Prof Petteri Nurmi, Helsingi Ülikool, ITA nõuandva kogu liige
Seminari modereeris prof Jaak Vilo. Seekord kõnelesid:
- Liron Friend-Saadon, NVIDIA, Director of Developer Relations
- Kairit Sirts, University of Tartu, Associate Professor
- Zenodia Charpy, NVIDIA, Senior Deep Learning Data Scientist
- Fabian Weiss, NVIDIA, Senior Deep Learning SW Engineer
- Omar Ahmad, University of Iowa, Deputy Director, Driving Safety Research Institute
- Tambet Matiisen, University of Tartu Autonomous Driving Lab Lead Engineer
Seminarilindistust saab järele vaadata siit. Fotosid näeb siit.
Seminari moderaator oli prof Marlon Dumas. Seminaril esinesid järgmised kõnelejad:
- Mohamad Gharib (UT) - Data/Information Quality Requirements– What is it and Why Does it Matter?
- Anastasija Nikiforova (UT) - Data lake or data warehouse? Data cleaning or data wrangling? How to ensure the quality of your data?
- Jürgen Koitsalu (Chief Product Owner, Swedbank Group Business Intelligence Product Management & Agile Guild)
- Igor Artemtšuk (Architect, Swedbank Group Business Intelligence Architecture Guild)
Seminarilindistust saad järele vaadata siit.
Anastasija Nikiforova teadustööd rahastab Euroopa Sotsiaalfond.
Seminaril kõnelesid:
- Taavi Tillmann, Tartu Ülikool, Integrating big health and social data, to better predict heart attacks, and reduce its socioeconomic inequality.
- Abdulrahman Azab, Oslo Ülikool, Towards federation of cross-border sensitive data access and processing
- Liina Kamm, Cybernetica AS, Is usable privacy-preserving data analysis an oxymoron?
- Raivo Kolde, Tartu Ülikool, Adopting common data model for Estonian health data
- Stefan Negru, CSC, Soome, Developing Technologies And Standards for Enabling Sensitive Data Archiving, Sharing and Reuse
Seminarilindistust saad järele vaadata siit.
Kõneleja Raivo Kolde tööd on toetatud Euroopa Sotsiaalfondist "ICT programme" meetmega.
2021/22 õppeaasta viimane seminar võttis aset 30. mail. Seminari teemaks oli "Semantic Segmentation In The Wild" ning toimus koostöös KappaZeta ekspertidega. Kõnelejateks olid
- Dmytro Fishman, Tartu Ülikool - Biomedical segmentation: holy grail and remaining mysteries
- Tanya Shtym, KappaZeta - KappaMask: AI-Based Cloud Mask Processor for Sentinel 2
- Markus Kängsepp, Tartu Ülikool - Calibration of Bird's-Eye-View Semantic Segmentation
- Kaupo Voormansik, KappaZeta, CEO - Data Science and Machine Learning in KappaZeta
Seminarilindistust saad järele vaadata siit.
Tehisintellektist (AI) tulenev kasu ennustustäpsuse, automatiseerimise, uute toodete ja teenuste või kulude vähendamise osas on märkimisväärne. Ettevõtted peavad aga suurendama tehisintellektisüsteemides kasutatavate andmete ja algoritmide usaldust ja läbipaistvust. Vaikimisi toodavad AI-süsteemid nagu masinõpe või süvaõpe väljundeid ilma selgituste või kontekstita. Kuna prognoositud tulemused muutuvad soovitusteks, otsusteks või otsesteks tegevusteks, kipuvad inimesed otsima õigustust. Enamik valdkonna eksperte nõustub, et AI-süsteemid peaksid olema lõppkasutajate ja algoritmiliste otsuste subjektide jaoks vähem mitmetähenduslikud. Seminaril arutlevad neli esinejat Tartu Ülikoolist ja Wise’ist tehisintellekti seletatavuse ja läbipaistvuse ning masinõppesüsteemi ehitamise nõuete ja väljakutsete üle.
Esinejad ja ettekanded:
- Meelis Kull, masinõppe kaasprofessor, UniTartuCS: Understanding the decisions of an AI system
- Radwa El Shawi, suurandmete kaasprofessor, UniTartuCS: Towards automatic concept-based explanations
- Luca Traverso, vanemandmeteadlane, Wise: Building robust and defensible machine learning systems in Fincrime
- Rain Vagel, andmeteadlane, Wise: Why did the model decide X?
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaatorid:
- Ahmed Awad, Professor of Data Systems @ University of Tartu, Estonia
- Feras M. Awaysheh, Assistant Professor of Data Analytics @ University of Tartu, Estonia
Esinejad:
- Andreas Hellander (Uppsala Ülikool): Scalable Federated Machine Learning with FEDn
- Peter Richtarik (KAUST): EF21: A new, simpler, theoretically better, and practically faster error feedback
- Aaron Ardiri (RIoT Secure): The Internet of Disconnected Things
- Essam Mansour (Concordia Ülikool): A Data Discovery Platform Empowered by Knowledge Graph Technologies: Challenges and Opportunities
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Mark Fišel (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Anna Mischenko (AI_NORN): AI_NORN – programming robots as an art
- Eduard Barbu (UniTartuCS): Devices to compute human creativity
- Anna Aljanaki (UniTartuCS): Let there be music: when AI learns to compose
- Jaanus Jaggo (UniTartuCS): The secret of making an endless world for a video game
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Riccardo Tommasini (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Emanuele Della Valle (Politecnico di Milano; Quantia Consulting): Taming velocity: A tale of four streams
- Matteo Ferroni (Bottega52): Fight data gravity with event-driven architectures
- Niccolò Raspa (SIGHUP): Accelerating data science with MLOps and cloud native technologies
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Ülar Allas (Tartu Ülikooli teadusarvutuste keskus)
Esinejad ja ettekanded:
- Ott Oopkaup (TÜ teadusarvutuste keskus): High performance computing: A look into how large-scale data storage and processing is done
- Reedik Mägi (TÜ Geenivaramu): Computational challenges in genomics: association studies, genetic risk scores and AI
- Kaur Alasoo (TÜ arvutiteaduse instituut): Automating the processing of terabyte-scale data with software containers and workflow engines
- Velle Toll (TÜ füüsikainstituut): HPC for weather, climate and Earth system prediction
- Pekka Manninen (LUMI superarvuti): LUMI: the European flagship supercomputer of the North
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Elena Sügis (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Markus Lippus (MindTitan): Delivering on 85% of your AI projects
- Kalev Koppel (STACC): Hired or fired by AI
- Marlon Dumas (TÜ arvutiteaduse instituut): Process mining in action
- Jaak Vilo (TÜ arvutiteaduse instituut): Supply chain for data scientists
- Elena Sügis (TÜ arvutiteaduse instituut): Data science 101 for your business
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Sissejuhatus teemasse: Kaur Alasoo & Riccardo Tommasini (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Łukasz Grądzki (Bolt): Data Platform at Bolt: Lessons from scaling data infrastructure in a hyper growth company
- Kristjan Eljand (Eesti Energia): Labelling the labelled
- Rao Pärnpuu (Starship Technologies): Using datasets to develop and globally operate self-driving robots
- Taivo Pungas: Datasets: the source code of Software 2.0.
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Jaak Vilo (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Krista Fischer (TÜ, Geenivaramu): Nowcasting and forecasting of COVID-19 in Estonia: experiences from spring 2020
- Hedi Peterson (TÜ arvutiteaduse instituut): COVID-19 and us. Let the data speak.
- Raivo Kolde (TÜ arvutiteaduse instituut): Creating (inter)national COVID-19 evidence base through health data standardisation
- Dan Bogdanov (Cybernetica, HOIA.me): COVID-19 contact tracing apps in Estonia and abroad
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Tambet Matiisen (TÜ isejuhtivate sõidukite labor)
Esinejad ja ettekanded:
- Naveed Muhammad (TÜ arvutiteaduse instituut): Autonomous driving – past, present and future
- Martin Appo (Cleveron): Cleveron’s journey towards driverless delivery vehicle
- Sergey Kharagorgiev (Starship Technologies): Computer vision for obstacle avoidance in the wild
- Alex Kendall (Wayve): Creating an artificial driving intelligence
Moderaator: Alexander Nolte (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Marlon Dumas (TÜ arvutiteaduse instituut): Data science and AI for business process improvement
- Markus Lippus (MindTitan): The unexpected use cases for a machine that can listen
- Sven Laur (STACC): Health insurance analytics: A case study at the Estonian Health Insurance Fund
- Lauri Antalainen (CoreGrow): Optimizing production processes: how can data science help?
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Meelis Kull (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Lauri Sokk (Tark Tartu): Smart City Tartu – why we do what we do?
- Hans Leis (Bercman Technologies): The Smart Pedestrian Crosswalk
- Anti Gruno (Datel): Metallica concert through SAR eye, using Datel’s Early Warning system SILLE
- Roman Meeksa (Tartu Linnavalitsus): Tartu Smart Bike Share – how and what do we see?
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Meelis Kull (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Ando Saabas (Taxify/Bolt): Interpreting tree-based models
- Anna Aljanaki (Mooncascade): What music information retrieval can tell us about Eurovision?
- Kairit Sirts (Tartu Ülikool): Understanding neural models for text analysis
- Markus Lippus (MindTitan): Trust the machine, or do you really need to know what your algorithm is doing?
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Sherif Sakr (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Mohamed Maher (TÜ): SmartML: Towards Optimized Automated Machine Learning Pipelines in the Big Data Era
- Felix Mohr (Paderborni Ülikool): ML-Plan: Automated machine learning via hierarchical planning
- Martin Strohbach: IoTCrawler – Building a Search Engine for the Internet of Things
- Mihkel Solvak (TÜ): Anonymized i-voting log data: how can it be used or abused to understand voter behavior?
- Lauri Sokk (Tartu Linnavalitsus): Smart City since 1632
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Amnir Hadachi (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Margus Tiru (Positium): Mobile Positioning Data for Human Spatio-Temporal Behavioural Analysis
- Toivo Vajakas (Reach-U): Some thoughts on making use of passive mobile positioning data
- Kalev Koppel (KappaZeta): Deep learning for satellites based grasslands monitoring. Lessons learned
- Mikhail Iljin (Taxify): Real-time rebalancing of demand and supply at Taxify
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Leopold Parts (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Krista Fischer (TÜ, Geenivaramu): Disentangling causes and effects - how can genetics help?
- Taavi Tamkivi (dataminer.ee): Being a good cop of the data world - how to find criminals behind the lakes of data
- Maris Alver (TÜ, Geenivaramu): Implications of big data for clinical management of cardiovascular disease
- Andrei Tsõmbaljuk (Transferwise): Machine Learning at TransferWise
- Andres Võrk (Tni Tartu, CITIS): Examples of data-driven policy impact evaluation in Estonia
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Mark Fišel (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Tanel Alumäe (TTÜ): Speech Recognition
- Silver Traat (TEXTA): Use cases from TEXTA
- Sven Laur (STACC, TÜ arvutiteaduse instituut): EstNLTK libraries for NLP
- Risto Hinno (FeelingStream): Daily challenges with text mining
- Kairit Sirts (TÜ arvutiteaduse instituut): Clinical text Classification
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Leopold Parts (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Marek Rei (Cambridge'i Ülikool): Human Interpretability of Machine Learning Models
- Mihkel Solvak (TÜ): Real-Time Predictive Economics
- Toomas Kirt (Eesti Statistikaamet): Big Data in Statistics
- Kaspar Märtens (Oxfordi Ülikool): Modern Frameworks for Automated Inference
- Krista Fischer (TÜ): Disentangling Correlation and Causality in the Big Data Era
- Alex Graves (DeepMind): Associative Compression Networks For Representation Learning
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Tambet Matiisen (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Raivo Sell (TalTech): ISEAUTO - the first Estonian self-driving car project with Silberauto
- Lindsay Roberts (Starship Technologies): Visual Localisation in Urban Environments
- Lauri Tammeveski (Milrem Robotics): How to recognize different types of trees from quite a long way away
- Allan Aksiim (Foundation for Future Technologies): Laws, Regulations and Ignorance
- Andrej Karpathy (Tesla): The Challenges of Applying Machine Learning for Autonomous Vehicles (videoülekanne)
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Dmytro Fishman (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Kaupo Palo (PerkinElmer): Microcopy image analysis
- Karl Kruusamäe (TÜ): Opening Machine's Eyes: Why We Need Image Analysis on Robotics?
- Kaupo Voormansik (KappaZeta): Satellite Imagery Time Series Processing
- Gholamreza Abarjafari (TÜ): DeepVision for Human Behaviour Analysis
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Raul Vicente (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Jaan Aru (TÜ arvutiteaduse instituut): Deep Learning and the Brain
- Robert Roosalu (MindTitan): Enterprise Deep Learning
- Tambet Matiisen (TÜ arvutiteaduse instituut): Keras Advanced Tips & Tricks
- Hendrik Luuk (AlphaBlues): Automating customer service chat with AI
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Meelis Kull (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Kaur Alasoo (TÜ arvutiteaduse instituut): Uncovering Hidden Biases in Data with Visualisation
- Tormi Reinson (Pipedrive): Communicating Data with D3.js
- Anto Aasa (TÜ): Visualizing Data: Space & Time
- Mirko Känd (IxD.ma): Everyone is a Data Scientist
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Leopold Parts (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Ilya Kuzovkin (TÜ arvutiteaduse instituut): Deep Learning Zoo
- Mark Fišel (TÜ arvutiteaduse instituut): Neural Machine Translation
- Tanel Pärnamaa (Fits.me): A Neural Knowledge Language Model
- Tambet Matiisen (TÜ arvutiteaduse instituut): Life in OpenAI
Moderaator: Leopold Parts (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Jaak Vilo (TÜ arvutiteaduse instituut): Data for Health
- Eneli Oitmaa (Asper Biotech): Applying Bioinformatics Analysis in the Genetic Laboratory Settings
- Dmytro Fishman (TÜ arvutiteaduse instituut): Deep Learning in Health Care
- Lili Milani (Eesti Geenivaramu): Electronic Health Records and Genomes for Research
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Kristjan Eljand (STACC)
Esinejad ja ettekanded:
- Fredrik Milani (TÜ arvutiteaduse instituut): Business Process Mining
- Martin Märss (Swedbank): BI Concept in a Bank
- Marlon Dumas (TÜ arvutiteaduse instituut): Predictive Business Process Monitoring
- Ester Eggert (TransferWise): Applying ML to Create Money without Borders
- Nicola Vitucci (Open Data Day): Linked Data: A Quick Introduction
Seminari salvestist saab järele vaadata siit.
Moderaator: Leopold Parts (TÜ arvutiteaduse instituut)
Esinejad ja ettekanded:
- Leopold Parts (TÜ arvutiteaduse instituut): Sissejuhatus
- Raul Vicente (TÜ arvutiteaduse instituut): Machine Learning in the Lab
- André Karpištšenko (Proekspert, PlanetOS): Machine Learning in Production
- Vladimir Šor (Plumbr): Java Performance Monitoring at Plumbr
- Mark Fišel (TÜ arvutiteaduse instituut): Natural language Processing
- Taavi Tammiste (Mooncascade): Finding Real World Use-cases for Data Science
- Amnir Hadachi (TÜ arvutiteaduse instituut): Urban Sensing: From Mobility to Localization
