Jakub Tomasz Gnyp – naukowiec obliczeniowy, pracuje w Zakładzie Spektroskopii Fazy Skondensowanej Uniwersytetu Gdańskiego, a także grupie badawczej cyberbezpieczeństwa i komunikacji w Międzynarodowym Centrum Teorii Technologii Kwantowych. Prowadził badania nad optymalizacją protokołów kryptografii kwantowej w ramach współpracy pomiędzy ICTQT a ETRI. Wykonawca w projektach finansowanych przez NCN (CHIST-ERA, OPUS), związanych z kryptografią niezależną od urządzeń, jak również własności i zastosowań podwójnych perowskitów halogenkowych. Pierwotnie matematyk z wykształcenia (modelowanie matematyczne i analiza danych), specjalizuje się w metodach numerycznych i sztucznej inteligencji ze szczególnym naciskiem na zastosowanie w fizyce. Obecnie głównie modeluje struktury elektronowe i procesy transferu energii, pracuje nad zastosowaniami procesów stochastycznych w fizyce i ekonomii, tworzy bibliotekę do symulacji i optymalizacji protokołów kryptografii kwantowej w Pythonie. Przed rozpoczęciem kariery naukowej pracował między innymi jako analityk przy budowie morskich farm wiatrowych. Kontynuuje edukację w zakresie fizyki na Uniwersytecie Gdańskim. Po godzinach zapalony gracz – od szachów, przez planszówki, po gry komputerowe. Pasjonat pieszych wędrówek i historii, miłośnik książek, które kupuje szybciej, niż czyta. Pod przykrywką przyszłej zabawy z dziećmi powiększa kolekcję klocków Lego.
Jakub Tomasz Gnyp - kursy video
Tytuły autora: Jakub Tomasz Gnyp dostępne w księgarni Ebookpoint
-
Inteligencja obliczeniowa w machine learning (ML) to zbiór zaawansowanych technik, za sprawą których komputery mogą rozwiązywać złożone problemy, ucząc się z danych, zamiast polegać na regułach programowania. Dzięki algorytmom genetycznym, inspirowanym naturalną ewolucją, można optymalizować procesy w różnych branżach – od inżynierii, przez b- Videokurs 209 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
209.30 zł
299.00 zł (-30%)
