[:pl]Mgr inż. Aleksandra Osowska-Kurczab z Wydziału Elektrycznego zajęła drugie miejsce w ogólnopolskim konkursie na najlepszą pracę magisterską dotyczącą uczenia maszynowego lub analizy danych. Jej praca magisterska pt. „Różnicowanie typów nowotworów nerek na podstawie analizy obrazów tomograficznych”» pod kierunkiem prof. dr hab. inż. Tomasza Markiewicza uzyskała tak wysoki wynik w kategorii Zastosowania.
Laureatka jest obecnie doktorantką w Szkole Doktorskiej nr 3 Politechniki Warszawskiej, a naukowo interesuje się Computer Vision, Natural Language Processing oraz zastosowaniem technik uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do zagadnień medycznych.
Ogólnopolski konkurs na najlepszą pracę magisterską dotyczącą uczenia maszynowego lub analizy danych odbył się po raz drugi. Został zorganizowany przez Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej.
W tym roku do konkursu zgłoszono 63 prace obronione w latach 2018–2019 na 20 polskich uczelniach (27 w kategorii Metody i algorytmy i 36 w kategorii Zastosowania). Najwięcej – po 12 prac – wpłynęło z Politechniki Warszawskiej i Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
[:pl]Absolwentka Wydziału Elektrycznego laureatką konkursu na pracę z uczenia maszynowego lub analizy danych[:]
[:pl]
Mgr inż. Aleksandra Osowska-Kurczab z Wydziału Elektrycznego zajęła drugie miejsce w ogólnopolskim konkursie na najlepszą pracę magisterską dotyczącą uczenia maszynowego lub analizy danych. Jej praca magisterska pt. „Różnicowanie typów nowotworów nerek na podstawie analizy obrazów tomograficznych”» pod kierunkiem prof. dr hab. inż. Tomasza Markiewicza uzyskała tak wysoki wynik w kategorii Zastosowania.
Laureatka jest obecnie doktorantką w Szkole Doktorskiej nr 3 Politechniki Warszawskiej, a naukowo interesuje się Computer Vision, Natural Language Processing oraz zastosowaniem technik uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do zagadnień medycznych.
W tym roku do konkursu zgłoszono 63 prace obronione w latach 2018–2019 na 20 polskich uczelniach (27 w kategorii Metody i algorytmy i 36 w kategorii Zastosowania). Najwięcej – po 12 prac – wpłynęło z Politechniki Warszawskiej i Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
Więcej informacji o wszystkich nagrodzonych pracach na stronie konkursu »
[:]
Archiwa
Kategorie
Archiwa
Categories
Recent Posts
Inauguracja Roku Akademickiego 2023/2024 Wydziału Elektrycznego
2023-10-10Międzyuczelniany Obóz Studenckich Kół Naukowych DYCHÓW 2023
2023-08-23Studia Podyplomowe na Wydziale Elektrycznym – rekrutacja 2023/2024
2023-08-02Meta