Wybrane Dyplomy
Mirosław Kordos
Misja
- Dostarczanie najlepszych rozwiązań w dziedzinie sztucznej inteligencji - badania naukowe i wdrożenia w przemyśle.
Zainteresowania zawodowe
- Sztuczna inteligencja - badania naukowe w zakresie sieci neuronowych, rozpoznawania obrazów i optymalizacji ewolucyjnej
- Inteligentne oprogramowanie - tworzenie systemów analizy danych i optymalizacji procesów technologicznych z zastosowaniem sztucznej inteligencji
Wykształcenie i przebieg kariery zawodowej
- 04.2019: habilitacja z informatyki
- 07.2011: MBA (Master of Business Administration)
- 06.2005: doktorat z informatyki
- 06.1994: mgr inż. elektryk
- od 06.1994: certyfikaty zawodowe widoczne w prawym panelu
- od 01.2006: prowadzenie projektów wdrożeniowo-naukowych w obszarze IT
- od 09.1999: własna działalność gospodarcza w obszarze IT
- od 10.2009: pracownik naukowy w Katedrze Informatyki i Automatyki, Uniwersytet Bielsko-Bialski (dawniej ATH)
- 10.2007-09.2009: pracownik naukowy w Katedrze Informatyki Przemysłowej, Politechnika Śląska
- 01.2006-09.2007: research fellow, CCHMC
- 11.1999-12.2005: inżynier systemowy, Techmex
- 08.1994-09.1999: programista, Bielbit
- od 06.1994: dodatkowe aktywności zawodowe przedstawione poniżej na tej stronie
Wybrane Publikacje
Wsparcie naukowe: 10 lat na artykuły konferencyjne, 20 lat na artykuły w czasopismach, 30 lat na książki i dysertację doktorską. Publikacje są posortowane wg tematyki, a nie chronologicznie.Selekcja Danych i Optymalizacja Ewolucyjna
- 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
- Álvar Arnaiz-González, Marcin Blachnik, Mirosław Kordos, César 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
Sieci Neuronowe
- 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
Rozpoznawane obrazów i pozostałe zagadnienia
- Praca zbiorowa, w której jestem jednym z autorów, Album fotograficzny "Pojezierze Drawskie - piękne i bezpieczne", 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
Działalność Naukowa
Projekty Naukowe i Wdrożeniowe
- System automatycznego planowania grafików pracy w oparciu o metody sztucznej inteligencji, projekt NCBIR/UE nr POIR.01.01.01-00-0302/22 (kierownik projektu), 2023-2024
- Technologia wieloetapowej weryfikacji pracowników i wykrywania nadużyć, projekt NCBIR/UE nr POIR.01.01.01-00-1144/19 (kierownik projektu), 2020-2022
- Adaptacyjny system planowania i harmonogramowania produkcji wykorzystujący narzędzia sztucznej inteligencji, projekt NCBIR/UE nr POIR.01.01.01-00-0861/17, 2017-2019
- Metody ewolucyjne w selekcji danych, projekt NCN nr 2017/01/X/ST6/00202 (kierownik projektu), 2017-2018
- Platforma trasferu wiedzy, projekt NCBIR/UE nr POIG.02.03.03-00-091/10, 2014-2015
- Analiza i modelowanie niezawodności falowników z zastosowaniem metod eksploracji danych, projekt firmy ABB nr PLCRC/50002993/02/2643/2012, 2012-2013
- Ekstrakcja reguł logicznych w systemach regresyjnych, projekt ATH nr 2/IV/GW/2011 (kierownik projektu), 2012
- System ciągłej predykcji temperatury i aktywności tlenu w elektrycznym piecu łukowym, projekt MNiSW nr 4866/B/T02/2010/38, 2010-2011
- Systemy oparte na prototypach i ich zastosowanie w analizie danych doświadczalnych, projekt MNiSW nr 4421/B/T02/2010/38, 2010-2012
- Wirtualna Akademia Bioinformatyki, projekt UE nr POIG.02.03.02-00-044/09, 2009-2011
- Zastosowanie metod eksploracji danych do poprawy jakości i ekonomiki produkcji odlewniczej, projekt MNiSW nr R07/001504, 2008-2010
- Budowa i wdrożenie inteligentnego systemu ekspertowego do kontroli procesu produkcji stali w Ferrostal Łabędy S.A, projekt MNiSW nr ZR9 2006 C/06742, 2006-2008
- oraz dwa inne, których nie mogę tu wymienić ze względu na warunki umowy.
Recenzje dla czasopism naukowych
- 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
Referaty na konferencjach naukowych
- Int. Conf. on Computer Science (ICCS), London, UK, June 2022
- Zjazd Polskiego Porozumienia na rzecz Rozwoju Sztucznej Inteligencji (PP-RAI), Wrocław, Poland, October 2019
- Int. Conf. on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), Madrid, Spain, November 2018
- Zjazd Polskiego Porozumienia na rzecz Rozwoju Sztucznej Inteligencji (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
- oraz kilka innych przed rokiem 2008
Współpraca naukowa
- 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
- Politechnika Częstochowska, Wydz. Inżynierii Mechanicznej i Informatyki
- Universidad de Burgos, Area de Lenguajes y Sistemas Informaticos
- University of Cincinnati, Department of Biomedical Informatics
- oraz wdrożenia prac naukowych w przemyśle
Osiągnięcia w Rozwoju Inteligentnego Oprogramowania
.NET, SQL, TensorFlow, OpenCV, RapidMiner, Python i różne inne technologie, najczęściej kilka w każdym systemie
- Systemy planowania i harmonogramowania produkcji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji(2017-2024).
- System rozpoznawania obrazów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (2020-2022).
- Audio player i edytor - na razie projekt hobbystyczny, używany tylko przez kilku znajomych z branży muzyczno-rozrywkowej, lecz z potencjałem wzrostowym (2015-).
- System selekcji informacji (2013-2017). Kilka osób pracowało nad tym systemem rozwijając poszczególne moduły w heterogenicznym środowisku - byłem pomysłodawcą i koordynatorem.
- System optymalizacji procesów metalurgicznych i odlewniczych (2007-2013), różne moduły wdrożone w kilku zakładach w Polsce.
- System transakcyjny na giełdzie z modułem automatycznego uczenia inkorporujący analizę techniczną z modułami sztucznej inteligencji (2004-2008).
- System analizy danych biomedycznych (2008-2009), różne technologie.
- System selekcji informacji (2012-2014). Marcin Blachnik was the principal ivestigator and did most work. download
- System analizy niezawodności układów elektronicznych (2012-2014).
Matlab
- Kilka niedużych projektów:
- Sieci neuronowe (2003-2007)
- Analiza danych biomedycznych (2007-2009)
- Modele testowe do wdrożeń przemysłowych (2007-2010), modele produkcyjne były w C# lub C++.
Delphi
- Sieci neuronowe - cała praca doktorska (2000-2005) - więcej szczegółów tutaj.
- System ekspertowy w branży motoryzacyjnej (1996-2000).
Połączenie Pascal, dBase, Clipper
- Moduły programu dla ZUS (1994-1995).
- Aplikacja dla Izb Lekarskich (1995-1997).
- Aplikacja dla przemysłu tekstylnego (1994-1997).
Dodatkowa działalność: Specjalista od serwerów i sieci komputerowych
Doświadczenie zdobyte w tym obszarze dało mi całościowy obraz środowiska IT w firmach, tak od strony technologii, jak i zarządzania, co pozwala mi teraz znacznie lepiej dostosować prace w głównym obszarze kompetencji do współpracy z resztą środowiska - zarówno technologicznie, jak i organizacyjnie.Microsoft
- Projekty, serwis i wsparcie techniczne sieci Microsoft, SQL Server, Exchange dla różnych firm (FIAT, Philips, Befama, Apena, Weldoro, i inne), 1996-2005
Novell
- Projekty, serwis i wsparcie techniczne sieci Novell dla różnych firm (FIAT, Philips, Befama, Apena, Weldoro i inne), 1996-2003
HP
- Projekty, serwis i wsparcie techniczne technologii serwerowych HP (co się także wiązało z dwoma powyższymi punktami) dla różnych firm (FIAT, Philips, CityBank, BRE Bank, Kredyt Bank, Fortis Bank, Zywiec Trade, Makro i inne), 1998-2005
Dodatkowa działalność: Wykładowca i instruktor
Wykłady i laboratoria dla studentów
- Metody sztucznej inteligencji
- Programowanie w C#
- Programowanie aplikacji baz danych
- Zaawansowane techniki programowania
- W poprzednich latach również inne przedmioty z zakresu programowania
Inne formy zajęć
- Prowadzenie różnych seminariów i szkoleń IT (od 1996)
- Wdrażanie do pracy studentów na stażu i praktykach w firmie (1998-2005)
- Promotorstwo kilkudziesięciu prac inżynierskich i magisterskich z zakresu tworzenia aplikacji i sztucznej inteligencji (od 2008)
- Wykłady w ramach programu Erasmus w Polsce i za granicą (od 2013)
- Przygotowanie uczestników do Kangura Matematycznego i zajęcia z programowania na Uniwersytecie Dziecięcym Unikids (2009-2011).
- Różne wykłady popularyzujące naukę.
- Wodzirej na balach i zabawach tanecznych (z powodu pandemii działalność chwilowo zawieszona).
Wychowanie następnego pokolenia
- Mój syn Witold aktualnie studiuje na AWF
- Mój syn Szczepan właśnie ukończył technikum ogrodnicze
Zainteresowania Hobbystyczne
Zwiększanie efektywności pracy badawczno-naukowej przez zgłębianie i stosowanie wiedzy jak działa mózg i jak z niego efektywnie korzystać
|
|
Zwiększanie efektywności pracy badawczno-naukowej poprzez ruch dotleniający mózg
|
|
Licencja Creative Commons. Możesz kopiować, udostępniać i dostosowywać wszystkie artykuły i oprogramowanie z mojej strony internetowej, pod warunkiem, że przypiszesz moje prace i umieścisz link do mojej strony głównej. To, co opierasz na moich pracach, może być rozpowszechniane tylko na tej samej lub podobnej licencji i nie możesz zniekształcać znaczenia moich oryginalnych tekstów.