Lewoniewski ← Strona Włodzimierza Lewoniewskiego

Konferencja BIS 2025

lip

26

2025

W dniach 25-27 czerwca 2025 r. na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu odbyła się dwudziesta piąta międzynarodowa konferencja naukowa BIS. Tegoroczne wydarzenie skoncentrowało się na kluczowych wyzwaniach i szansach, jakie niesie ze sobą gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji oraz cyfrowa transformacja biznesu. Tematem przewodnim stała się „Transformacja biznesowa napędzana przez AI: wyzwania i szanse” (ang. „AI-driven business ...

Granice neutralności: analiza wydźwięku artykułów Wikipedii o przedsiębiorstwach

lip

17

2025

Ukazała się nowa praca naukowa, która podejmuje wyzwanie oceny neutralności artykułów Wikipedii poświęconych firmom, wykorzystując zaawansowane narzędzia analizy wydźwięku. Publikacja ta stanowi ważny krok w kierunku monitorowania neutralności jednego z najbardziej wpływowych źródeł wiedzy w Internecie oraz może być przydatna dla wszystkich zainteresowanych badaniami nad jakością informacji.

Wiki Workshop 2025: indeks cytowań oraz syntetyczna miara jakości dla Wikipedii (wideo)

cze

28

2025

Na konferencji Wiki Workshop 2025 zaprezentowano wyniki badania naukowego, w ramach którego dokonano kompleksowej analizy artykułów Wikipedii w 55 wersjach językowych z podziałem na 18 kategorii tematycznych. W badaniu zastosowano autorskie podejście oparte na indeksie cytowań oraz syntetycznej mierze jakości artykułów.

Wprowadzenie do zmiennych w Pythonie (wideo)

maj

12

2025

Na platformie YouTube została opublikowana lekcja wideo na temat podstawowych typów zmiennych w Pythonie oraz operacjach na nich. To są fundamentalne elementy każdej aplikacji. Zmienne można traktować jak pojemniki, które przechowują różnego rodzaju dane, takie jak liczby, teksty czy kolekcje.

Narzędzia IT wspierające proces weryfikacji informacji

mar

23

2025

Artykuł naukowy dotyczący procesów fact-checkingu oraz narzędzi IT wspierających weryfikację informacji został opublikowany w otwartym dostępie. Badanie naukowe pogłębia wiedzę na temat przeciwdziałania dezinformacji w Internecie poprzez wprowadzenie uporządkowanego modelu fact-checkingu oraz praktycznych rozwiązań technologicznych.

Sztuczna inteligencja w wykrywaniu fake news

mar

16

2025

Czwarte seminarium poświęcone sztucznej inteligencji (AI) oraz transformacji cyfrowej skoncentrowało się na istotnym problemie automatycznego wykrywania fałszywych informacji (fake news). Podczas spotkania zespół naukowców z Katedry Informatyki Ekonomicznej zaprezentował najnowsze rezultaty realizowanego projektu OpenFact, którego celem jest opracowanie nowatorskich rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, umożliwiających identyfikację nieprawdziwych treści zamieszczanych w przestrzeni internetowej.

Eksploracja wyzwań i potencjału generatywnej sztucznej inteligencji: wnioski z badania empirycznego

mar

8

2025

Praca naukowa pt. „Exploring the Challenges and Potential of Generative AI: Insights from an Empirical Study” została opublikowana w otwartym dostępie. Badanie, zrealizowane w ramach projektu OpenFact, wskazuje na znaczący potencjał narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (AI), takich jak ChatGPT, ale także podkreśla istotne ograniczenia związane z ich praktycznym zastosowaniem.

Zbiór danych z oceną jakości 47 mln artykułów Wikipedii

mar

5

2025

Na platformie Hugging Face opublikowano obszerny zbiór danych zawierający wyniki automatycznej oceny jakości dla 47 milionów artykułów Wikipedii w 55 wersjach językowych. Oceny tych artykułów zostały przeprowadzone według algorytmów stosowanych w serwisie WikiRank.net – narzędziu, które porównuje jakość haseł Wikipedii w różnych językach.

Nauka o Danych z Excelem, Pythonem, Transport Tycoonem (wideo)

gru

30

2024

Wykład z analizy danych, podczas którego omówimy działanie funkcji „JEŻELI” w Excelu oraz instrukcje warunkowe w Pythonie. Przeanalizujemy te koncepty na przykładzie z gry Transport Tycoon, znanej również jako OpenTTD.

Semantyczne mapowanie dezinformacji: identyfikacja tematów fałszywych wiadomości

lis

9

2024

Artykuł naukowy pt. „Sentence Embeddings and Semantic Entity Extraction for Identification of Topics of Short Fact-Checked Claims” został opublikowany w otwartym dostępie. Praca opisuje podejście do przypisywania tematów do twierdzeń weryfikowanych przez agencje fact-checkingowe.