Onderwerpen

Tijdens het seminarie zullen Bart Van Rompaye (KPMG Lighthouse) en professor Seppe vanden Broucke (UGent & KU Leuven) ingaan op de relatie tussen machine learning, artificiële intelligentie en statistiek.

Bart Van Rompaye (KPMG Lighthouse) zal het in zijn presentatie “From statistics to machine learning: driving actions with data” hebben over de belangrijke rol die statistiek speelt bij machine learning. In de wereld van vandaag worden grote hoeveelheden gegevens geproduceerd die verder worden gebruikt in vele datagestuurde technologieën. Statistiek dient daarbij als basis bij het omgaan met gegevens en de analyse daarvan in data science. Er zijn bepaalde kernbegrippen en basisprincipes die grondig moeten worden begrepen voordat men zich stort op geavanceerde algoritmen van kunstmatige intelligentie. Deze systemen komen steeds vaker voor en worden vaak gebruikt om de menselijke besluitvorming te ondersteunen, maar een grootschalige toepassing van AI-systemen vereist dat mensen op hun output vertrouwen.

Download de presentatie “From statistics to machine learning: driving actions with data”(PDF bestand opent in nieuw venster)

Professor Seppe vanden Broucke zal in zijn presentatie “Trusted AI: Managing and Governing the Risks of AI” stilstaan bij de risico’s van artificiële intelligentie (AI). Hij zal ingaan op de voorwaarden waaraan AI moet voldoen om betrouwbaar te zijn.

Download de presentatie “Trusted AI: Managing and Governing the Risks of AI”(PDF bestand opent in nieuw venster)

Bekijk een video-opname van het hele seminarie op het Youtube-kanaal van Statistiek Vlaanderen(opent in nieuw venster)

Praktisch

Datum: donderdag 17 november van 10u tot 12u30 (gevolgd door broodjeslunch)

Plaats: Herman Teirlinck-gebouw, Havenlaan 88, 1000 Brussel

Bio

Bart Van Rompaye started his career at KPMG Advisory in 2021 as head of Advanced Analytics and Machine Learning. At this point he already had 6 years of experience in creating and delivering AI projects, managing a team of data scientists, and developing the data and AI strategy at a large Belgian bank-insurer. Prior to that, he held post-doctoral positions in Statistics at Ghent University (Belgium) and Umeå University (Zweden). His expertise includes organizing AI efforts and in translating the hardest business problems into practical client-facing AI solutions. Finally, he also enjoys teaching about Machine Learning, among others at the continuous education program of Ghent University (IPVW-ICES), and FLAMES, the interuniversity Flanders’ Training Network for Methodology and Statistics.

Seppe vanden Broucke received a PhD in Applied Economics at KU Leuven, Belgium in 2014. Currently, Seppe is working as an assistant professor at the department of Business Informatics at UGent (Belgium) and is a lecturer at KU Leuven (Belgium). Seppe’s research interests include business data mining and analytics, machine learning, process management, process mining. His work has been published in well-known international journals and presented at top conferences.