Mirosław Kordos

Misión

Entregar las mejores soluciones de inteligencia artificial - investigación e implementaciones en la industria.

Intereses profesionales

Inteligencia artificial - investigación en redes neuronales, reconocimiento de imágenes y algoritmos evolutivos
Desarrollo de software inteligente - sistemas para el análisis de datos y la optimización de procesos tecnológicos con métodos de inteligencia artificial

Educación e historia laboral

04.2019: "habilitacja" en Ingeniería Informática (un grado en Polonia, que equivale aproximadamente al puesto de profesor titular de universidad en España o profesor asociado en EE.UU.)
07.2011: MBA (Master of Business Administration)
06.2005: Doctorado en Ingeniería Informática
06.1994: Maestría en Ingeniería Eléctrica
06.1994-presente: certificados profesionales en el panel derecho
09.1999-presente: propietario de una startup de TI
10.2009-presente: profesor asociado, Universidad de Bielsko-Biała
10.2007-09.2009: profesor asistente, Silesian University of Technology
01.2006-09.2007: research fellow, CCHMC
11.1999-12.2005: ingeniero de sistemas, Techmex
08.1994-09.1999: desarrollador de software, Bielbit
06.1994-presente: actividades profesionales adicionales enumeradas más adelante en esta página

Publicaciones Seleccionadas

Soporte científico: 10 años para artículos de conferencias, 20 años para artículos de revistas, 30 años para libros y la tesis doctoral.

Selección de datos y optimización evolutiva

M. Kordos, R. Kulka, T. Steblik, R. Scherer, Local Search in Selected Crossover Operators, LNCS, vol. 13352, pp. 369–382, ICCS, June 2022
M. Kordos, M. Blachnik, R. Scherer, Fuzzy Clustering Decomposition of Genetic Algorithm-based Instance Selection for Regression Problems, Information Sciences, vol. 587, pp. 23-40, March 2022
Marcin Blachnik, M. Kordos, Comparison of Instance Selection and Construction Methods with Various Classifiers, Applied Sciences, 10(11), 3933, June 2020
M. Kordos, J. Boryczko, M. Blachnik, S. Golak Optimization of Warehouse Operations with Genetic Algorithms, Applied Sciences, 10(14), 4817, June 2020
M. Kordos, Á. Arnaiz-González, C. García-Osorio, Evolutionary prototype selection for multi-output regression, Neurocomputing, Vol. 358, pp. 309-320, May 2019
M. Kordos, Instance Selection in Machine Learning. New Directions in Similarity-based, Evolutionary and Embedded Methods, ATH, January, 2019
M. Kordos, Krystian Łapa, Multi-Objective Evolutionary Instance Selection for Regression Tasks, Entropy, 20(10), 746, September 2018
M. Blachnik, M. Kordos, S. Golak, Data Compression Measures for Meta-Learning Systems, Annals of Computer Science and Information Systems, vol. 15, p.25–28, FedCSIS, September 2018
M. Kordos, M. Wydrzyński, K.Łapa, Obtaining Pareto Front in Instance Selection with Ensembles and Populations, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 10841, pp. 438-448, ICAISC, June 2018
M. Kordos, A. Kłos-Witkowska, Increasing Speed of Genetic Algorithm-based Instance Selection, vol. 2, pp. 590-595, IDAACS, September 2017
M. Kordos, Optimization of Evolutionary Instance Selection, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 10245, pp. 359-369, ICAISC, June 2017
M. Kordos, Data Selection for Neural Networks, Schedae Informaticae, vol. 25, pp. 153–164, February 2017
Á. Arnaiz-González, M. Blachnik, M. Kordos, C. García-Osorio, Fusion of Instance Selection Methods in Regression Tasks, Information Fusion, vol. 30, Pages 69–79, July 2016
M. Kordos, A. Rusiecki, Reducing Noise Impact on MLP Training, Soft Computing, vol. 20, issue 1, pp. 49-65, January 2016
M. Blachnik, M. Kordos, Information Selection and Data Compression RapidMiner Library, in: Machine Intelligence and Big Data in Industry, Springer, June 2016
M. Kordos, Instance Selection Optimization for Neural Network Training, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 9692, pp. 610-620, ICAISC, June 2016
M. Kordos, A. Rusiecki, M. Blachnik, Noise Reduction in Regression Tasks with Distance, Instance, Attribute and Density Weighting, CYBCONF, June 2015
A. Rusiecki, M. Kordos, T. Kamiński, K. Greń, Training Neural Networks on Noisy Data, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 8467, pp. 131–142, ICAISC, June 2014
M. Blachnik, M. Kordos, Bagging of Instance Selection Algorithms, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 8468, pp. 40–51, ICAISC, June 2014
M. Kordos, A. Rusiecki, Improving MLP Neural Network Performance by Noise Reduction. Lecture Notes in Computer Science, vol. 8273, pp. 133-144, TPNC, December 2013
M. Kordos, M. Blachnik, S. Białka, Instance Selection in Logical Rule Extraction for Regression Problems, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7895, pp.167-175, ICAISC, June 2013
M. Kordos, M. Blachnik, S. Białka, Instance Selection for Prediction and Rule Extraction with Regression Trees, 4th Chilean Workshop on Pattern Recognition, pp. 20-23, November 2012
M. Kordos, M. Blachnik, Instance Selection with Neural Networks for Regression Problems, Lecture Notes in Computer Science, vol. 7553, pp. 263-270, ICANN, September 2012

Redes neuronales

M. Kordos, A. Rusiecki,Effectiveness of Pretraining in Deep Neural Networks, TMFL, Schedae Informaticae, vol. 24, pp. 84-93, 2015
M. Kordos, A. Rusiecki, T. Kamiński, K. Greń, Weight Update Sequence in MLP Networks, IDEAL 2014
M. Kordos, P. Kania, P. Budzyna, M. Blachnik, T. Wieczorek, S. Golak, Combining the advantages of neural networks and decision trees for regression problems in a steel temperature prediction system, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7209, pp. 36-45, HAIS, March 2012
M. Kordos, A. Ćwiok, A New Approach to Neural Network based Stock Trading Strategy, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6936, pp. 429-436, IDEAL, September 2011
M. Kordos, W. Duch, Variable Step Search Algorithm for Feedforward Networks, Neurocomputing, vol. 71, issue 13-15, pp. 2470-2480, August 2008
M. Kordos, W. Duch, Variable Step Search MLP Training Method, Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing, Zakopane, June 2006
Mirosław Kordos, Search-based Algorithms for Multilayer Perceptrons, PhD Thesis, The Silesian University of Technology, Gliwice, June 2005
Mirosław Kordos, Algorytmy przeszukiwania w zastosowaniu do perceptrona wielowarstwowego, autoreferat rozprawy doktorskiej, Politechnika Śląska, Gliwice, Czerwiec 2005
Miroslaw Kordos, Search-based Approach to Multilayer Perceptron Training, Studia Informatica, vol. 26, no. 1(62), 2005
Miroslaw Kordos, Directions in Multilayer Perceptron Weight Space, 4th Warsaw International Seminar on Soft Computing, Warsaw, October 2004
M. Kordos, W. Duch, A Survey of Factors Influencing MLP Error Surface, Control and Cybernetics, vol. 33, no. 4, pp. 611-631, 2004
M. Kordos, W. Duch, Variable Step Search Algorithm for MLP Training, IASTED, pp. 215-220, Marbella, Spain, September 2004
M. Kordos, W. Duch, On Some Factors Influencing MLP Error Surface, Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing, pp. 217-222, Zakopane, June 2004
M. Kordos, W. Duch, Search-based Training for Logical Rule Extraction by Multilayer Perceptron, Int. Conf. On Artificial Neural Networks, pp. 86-89, Istanbul, June 2003
M. Kordos, W. Duch, Multilayer Perceptron Trained with Numerical Gradient, Int. Conf. On Artificial Neural Networks, pp. 106-109, Istanbul, June 2003

Reconocimiento de imágenes y otros temas

Un trabajo colectivo del que soy uno de los autores, Album de fotos "Pojezierze Drawskie - piękne i bezpieczne" (Distrito de los lagos de Drawsko: hermoso y seguro), February 2021
R. Grycuk, P. Najgebauer, M. Kordos, M.M. Scherer, A. Marchlewska, Fast Image Index for Database Management Engines, Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, vol. 10, No.2, pp. 113-123, 2020
M. Korytkowski, R. Senkerik, M. M. Scherer, R. A. Angryk, M. Kordos, A. Siwocha, Efficient Image Retrieval by Fuzzy Rules from Boosting and Metaheuristic, Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, vol. 10, No. 1, pp. 57-69, 2020
S. Golak, M. Kordos, Shaping inductor geometry for casting functionally graded composites, COMPEL: The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering, Vol. 35 Iss: 1, pp.16 - 26, 2016, 10.1108/COMPEL-10-2014-0288
M. Blachnik, M. Kordos, W. Duch, Extraction of Prototype-based Threshold Rules with Neural Training Procedure, Lecture Notes in Computer Science, vol. 7553, pp. 255-262, ICANN, September 2012
M. Blachnik, M. Kordos, T. Wieczorek, S. Golak, Selecting Representative Prototypes for Prediction of the Oxygen Activity in Electric Arc Furnace, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7267, ICAISC, April 2012
M. Blachnik, M. Kordos, Computational Complexity Reduction and Interpretability Improvement of Distance-based Decision Trees, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7208, pp. 288-297, HAIS, March 2012
M. Kordos, M. Blachnik, T. Wieczorek, S. Golak, S. Białka, J. Piotrowski, Evolutionary Optimized Forest of Regression Trees. Application in Metallurgy, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7208, pp. 409-420, HAIS, March 2012
E. Bosco, S. Kumar, F. Marchioni, J. Biesiada, M. Kordos, Rational Design of Small Molecule Inhibitors Targeting the Rac GTPase-p67phox Signaling Axis in Inflammation, Chemistry & Biology, Vol. 19, Issue 2, pp. 228-242, February 2012
M. Blachnik, M. Kordos, Simplifying SVM with Weighted LVQ Algorithm, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6936, pp. 212-219, IDEAL, September 2011
M. Kordos, M. Blachnik, T. Wieczorek, Evolutionary Optimization of Regression Model Ensembles in Steel-making Process, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6936, pp. 369-376, IDEAL, September 2011
M. Kordos, M. Blachnik, T. Wieczorek, S. Golak, Neural Network Committees Optimized with Evolutionary Methods for Steel Temperature Control, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6922, pp. 42-51, ICCCI, August 2011
M. Kordos, M. Blachnik, T. Wieczorek, Temperature Prediction in Electric Arc Furnace with Neural Network Tree, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6792, pp. 71-78, ICANN, June 2011
M. Kordos, M. Blachnik, J. Kozłowski, M. Perzyk, O. Bystrzycki, M. Gródek, A. Byrdziak, Z. Motyka A Hybrid System with Regression Trees in Steelmaking Process, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6678, pp. 222-229, HAIS, June 2011
M. Kordos, IT Project Management with System Thinking, KSW, September 2010
T. Wieczorek, M. Kordos, Neural Network-based Prediction of Additives in the Steel Refinement Process, Computer Methods in Materials Science, vol. 10, No. 1, pp. 16-24, March 2010
M. Blachnik, A. Bukowiec, M. Kordos, J. Biesiada Information Theory vs Correlation-based Feature Ranking Methods in Application to Metallurgical Problems, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6113, pp. 289-298, ICAISC, June 2010
M. Kordos, D. Strzempa, M. Blachnik, Do We Need Whatever More than k-NN?, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6113, pp. 414-421, ICAISC, June 2010
M. Kordos, Prediction of Additives in the Steelmaking Process, Symposium On Methods in Artificial Intelligence, Gliwice, November 2009
M. Kordos, Neural Network Regression for LHF Process Optimization, Lecture Notes in Computer Science, vol. 5506, pp. 453-460, ICONIP, April 2009
M. Kordos, A New Method Hybrid of Tag SNP Selection, Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing, Zakopane, June 2008

Actividades cientificas

Proyectos de investigación

Tecnología de múltiples etapas de la verificación, project NCBIR/EU, 2020-2022
Sistema adaptativo de planificación y programación avanzada con métodos de inteligencia artificial, project NCBIR/EU No. POIR.01.01.01-00-0861/17, 2017-2019
Métodos evolutivos en la selección de datos, project NCN No. 2017/01/X/ST6/00202, 2017-2018
Plataforma de transferencia de conocimiento, projekt NCBIR/EU No. POIG.02.03.03-00-091/10, 2014-2015
Análisis y modelado de la evaluación de la confiabilidad del inversores con técnicas de exploración de datos, project ABB No. PLCRC/50002993/02/2643/2012, 2012-2013
Extracción de reglas lógicas en problemas de regresión, grant ATH nr 2/IV/GW/2011, 2012
Sistema de predicción continua de temperatura y oxígeno en horno de arco eléctrico, project MNiSW No. 4866/B/T02/2010/38, 2010-2011
Sistemas de reglas basados en prototipos y su aplicación al análisis de datos experimentales, project MNiSW No. 4421/B/T02/2010/38, 2010-2012
Academia Virtual de Bioinformática, project EU No. POIG.02.03.02-00-044/09, 2009-2011
Implementación de métodos de inteligencia artificial para mejorar la economía de la fundición de acero, project MNiSW No. R07/001504 2008-2010
Construcción e implementación de un sistema experto inteligente para controlar el proceso de producción de acero en Ferrostal Łabędy, project MNiSW No. ZR9 2006 C/06742, 2006-2008
y otros dos, que no puedo enumerar aquí, debido a las condiciones del contrato.

Revisor para revistas científicas

Neural Networks
Neural Network World
IEEE Transaction on Industrial Electronic
IEEE Transactions on Cybernetics
Computational Statistics
Computer Methods and Programs in Biomedicine
LNCS Transactions on Computational Collective Intelligence
Knowledge-Based Systems
Entropy
Energies
Applied Sciences
LNCS and LNAI

Presentaciones en conferencias científicas

Int. Conf. on Computer Science (ICCS), London, UK, June 2022
Congress of the Polish Agreement for the Development of Artificial Intelligence (PP-RAI), Wrocław, Poland, October 2019
Int. Conf. on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), Madrid, Spain, November 2018
Congress of the Polish Agreement for the Development of Artificial Intelligence (PP-RAI), Poznań, Poland, October 2018
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2018
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2017
Int. Conf. on Theoretical Foundations of Machine Learning (TFML), Kraków, Poland, February 2017
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2016
Int. Conf. on Cybernetics (CYBCONF), Gdynia, Poland, June 2015
Int. Conf. on Theoretical Foundationr on Machine Learning (TFML), Będlewo, Poland, February 2015
Int. Conf. on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), Salamanca, Spain, September 2014
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2014
Int. Conf. on Theory and Practice of Natural Computing (TPNC), Cáceres, Spain, December 2013
Int. Conf. on Trends in Interdisciplinary Studies, Toruń, Poland, November 2013
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2013
Int. Conf. on Artificial Neural Networks (ICANN), Lousanne, Switzerland, September 2012
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, April 2012
Int. Conf. on Hybrid Intelligent Systems (HAIS), Salamanca, Spain, March 2012
Int. Conf. on Computational Collective Intelligence (ICCCI), Gdynia, Poland, September 2011
Int. Conf. on Intelligent Data Engineering and Automated Learning, Norwich, UK, September 2011
Int. Conf. on Artificial Neural Networks (ICANN), Helsinki, Finland, April 2011
Int. Conf. on Hybrid Intelligent Systems(HAIS), Wrocław, Poland, June 2011
Int. Conf. on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC), Zakopane, Poland, June 2010
Symposium On Methods in Artificial Intelligence, Gliwice, Poland, November 2009
Int. Conf. on Neural Information Processing, Auckland, New Zealand, November 2008
Y algunas otras antes de 2008

Cooperación científica

Politechnika Śląska, Wydz. Inżynierii Materiałowej i Metalurgii
Politechnika Wrocławska, Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki
Politechnika Warszawska, Wydz. Technologii Procesowych
Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, Wydz. Fizyki, Astronomii i Informatyki
Częstochowa University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering and Computer Science
Universidad de Burgos, Area de Lenguajes y Sistemas Informaticos
University of Cincinnati, Department of Biomedical Informatics
e implementaciones en la industria

Logros de desarrollo de software inteligente

.NET, SQL, TensorFlow, OpenCV, RapidMiner, Python y otras

Optimización de procesos de producción con sistemas avanzadas de IA (2020-2022).
Sistema Planificación y Programación Avanzada basado en inteligencia artificial (2017-2020).
Producción y edición de audio: Este proyecto actualmente es un pasatiempo que está siendo utilizado por algunos de mis amigos en la industria de la música y el entretenimiento, pero este tiene potencial de crecimiento (2015-2020)
Sistema de reconocimiento de patrones (2013-2017). El proyecto desarrollado en varias tecnologías por un equipo, donde fui el desarrollador principal.
Sistema para la optimización de procesos metalúrgicos (2007-2013), implementada en varias acerías en Polonia
Sistema de negociación para bolsas de valores con módulo de aprendizaje automático, que incorpora análisis técnico y módulo de inteligencia artificial (2004-2008).
Sistema de análisis de datos biomédicos (2007-2009), usando múltiples tecnologías.

RapidMiner

Biblioteca de selección de instancias (2012-2014). Marcin Blachnik was the principal ivestigator and did most work. descargar
Un sistema de análisis de confiabilidad de componentes electrónicos (2012-2014).

Matlab

Varios pequeños proyectos científicos que incluyen:
Modelo de regresión basada en redes neuronales y aprendizaje incremental (2003-2007)
Análisis de datos biomédicos (2006-2008)
Modelos para sistemas de minería de datos por metalurgia (2007-2008). Después de realizar los experimentos con Matlab, las versiones de producción fueron creados en C# o C++.

Delphi

Software para entrenamiento y visualización de redes neuronales (2000-2005), en él incluí muchas de mis propias ideas y en base a él escribí mi tesis doctoral. Para más detalles ver aquí y aquí.
Sistema de apoyo a la decisión para expertos en automóviles (1996-2000).

Pascal, dBase, Clipper

Módulos seleccionados del software utilizado por ZUS (Departamento de Seguridad Social en Polonia) (1994-1995)
Sistema para la Cámara de Médicos de Polonia (1995-1997)
Software para la optimización de procesos tecnológicos en la industria textil (1994-1997)

Actividades adicionales: Especialista en redes de computadoras e infraestructura de servidores

La experiencia adquirida en esta área me dio una visión integral del entorno de TI en las empresas, incluida la tecnología y la gestión. Actualmente, esto me permite ajustar bien mi trabajo con el entorno de producción, tanto tecnológicamente como organizativamente.

Microsoft

Proyectos, servicio y soporte de redes Microsoft (también SQL Server, Exchange) para varias empresas (FIAT, Philips, Befama, Apena, Weldoro y otros), 1996-2005

Novell

Proyectos, servicio y soporte de redes Novell para varias empresas (FIAT, Philips, Befama, Apena, Weldoro y otros), 1996-2003

HP

Proyectos, servicio y soporte de tecnologías de servidores HP para varias empresas (FIAT, Philips, CityBank, BRE Bank, Kredyt Bank, Fortis Bank, Zywiec Trade, Makro y otros), 1998-2005

Actividades adicionales: profesor e instructor

Cursos para estudiantes

Métodos de inteligencia artificial
Programación en C#
Programación de aplicaciones de bases de datos
Técnicas Avanzadas de Programación
En años anteriores también otros cursos en programación

Otros cursos y seminarios de TI

Fui instructor en varios cursos y seminarios de TI (1996-presente)
Fui supervisor de varias tesis de maestría en desarrollo de software e inteligencia artificial (2008-presente)
Conducía conferencias en el programa Erasmus, en Polonia y en el extranjero (2013-presente)
Preparaba a los estudiantes para el concurso Canguro Matemático y daba cursos de programación en la universidad de los niños Unikids (2009-2011)
Animador de baile y maestro de ceremonias

Crianza de la próxima generación

Mi hijo Witold actualmente es estudiante de electrónica en la Universidad de Ciencia y Tecnología de AGH.
Mi hijo Szczepan actualmente es estudiante de escuela secundaria

otros intereses

Aplicación del conocimiento de cómo funciona el cerebro y cómo usarlo para mejorar la eficiencia de mi trabajo

Modelos computacionales de actividad cerebral.
Técnicas de aprendizaje, memorización, razonamiento y resolución de problemas.
Participar en conferencias y cursos relacionados.
No utilizar técnicas contraproducentes. Un ejemplo es el alcohol, que daña las dendritas del cerebro. Aunque la mayor parte del daño es reversible, algunos daños son permanentes. Cada cerveza que bebes hace que tu cerebro para siempre funciona con menos eficacia. Beber alcohol es ilógico no solo por los impactos en el funcionamiento del cuerpo y el cerebro, sino también por la devastación social y económica que causa. Por eso, como persona que quiere actuar con lógica, nunca bebo cerveza, ni champán en la fiesta de Año Nuevo, ni ningún otro alcohol.

Aumento de la eficiencia de mi trabajo mediante ejercicios deportivos para mejor oxigenación cerebral

Numerosos estudios han demostrado que el ejercicio mejora las habilidades cognitivas, especialmente la velocidad de los procesos mentales y la capacidad de pensar de forma creativa.
fotos de un viaje en bicicleta por Eurovelo 5
fotos de un viaje en bicicleta por Suiza
fotos de un viaje en bicicleta por Austria (junto con mis hijos Witold y Szczepan)
fotos de un viaje en bicicleta por Republica Checa (junto con Witold)
fotos de un viaje en bicicleta por Italia y Eslovenia
fotos de un viaje en bicicleta en Greenways (junto con Witold y Szczepan)
fotos de un viaje en bicicleta en vacaciones 2019
otros metodos para aumentar de la eficiencia de mi trabajo

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