INICIJATIVA Zagreb Legal Hackers 6. 2. 2019. u 18 sati organizira meetup s temom Machine learning – strojno učenje. Ovo je već šesti meetup inicijative za razmjenu znanja i iskustava pravnika i inženjera o tehnološkim temama – Zagreb Legal Hackers (ZLH).

Nakon obrađenih tema ZLH meetupa kao što su autonomna vozila, dronovi, big data, kriptovalute i blockchain na red je došlo i strojno učenje. Strojno učenje kao grana umjetne inteligencije bavi se oblikovanjem algoritama koji svoju učinkovitost poboljšavaju na temelju empirijskih podataka. Sigurno mislite kakve to ima veze s pravom? Trenutno ne baš puno, ali vrlo skoro taj trend će se promijeniti. McKinsey Global Institute otkrio je u svojoj studiji iz 2018. godine da, iako se gotovo polovica svih zadataka može automatizirati s trenutnom tehnologijom, samo 5% radnih mjesta može biti u potpunosti automatizirano, procjenjujući pritom da 23% odvjetničkog posla može biti automatizirano.

Što donosi strojno učenje?

U prostorijama tvrtke Apis IT u Paljetkovoj ul. 18. pravnici i tehnološki stručnjaci proučit će tematiku strojnog učenja s tehnološkog aspekta i omogućiti njeno razumijevanje na razini višoj od običnog buzzworda. Kroz panel i diskusiju s publikom raspravi će pravne izazove koje strojno učenje donosi.

U temu će goste uvesti odlični stručnjaci u području strojnog učenja Saša Kendjel i Sandro Skansi.

Saša je voditelj odjela razvoja u tvrtki MojPosao (Tau on-line d.o.o.), s iskustvom u razvoju i implementaciji retail sustava, loyalty sustava, CRM sustava, relacijskih baza podataka, BI / DWH sustava i primjeni metoda strojnog učenja na velike setove podataka. Radio je na sustavu za prediktivnu analizu podataka prikupljenih s društvenih mreža u odnosu s kupcima.

Sandro Skansi je docent iz logike na odsjeku za filozofiju Hrvatskih studija Sveučilišta u Zagrebu i predavač iz strojnog učenja na Visokom Učilištu Algebra. Trenutno mu je najvažniji rad knjiga Introduction to Deep Learning (Springer). Centar njegovog znanstvenog interesa je formalizacija i obrada jezika, nekad uz pomoć logičkih formalizama (substrukturne logike), a sada isključivo kroz neuralne formalizme (deep learning). Radio je također kao softverski inženjer za Infigo i In2data, i kao voditelj analitike u A1, te je sad senior research engineer za Logikka.ai

Za kraj odvjetnici Marko i Luka Porobija iz odvjetničkog društva Porobija&Špoljarić predstavit će svoje strateško partnerstvo s kompanijom LegalSifter. LegalSifter je softverski alat baziran na umjetnoj inteligenciji koji omogućava brz, pouzdan i predvidiv pregled ugovora. LegalSifter čita tekst ugovora, u njemu prepoznaje pravne koncepte, sugerira njihovo unaprjeđenje i što je najbolje - uči tijekom vremena koje se koristi tako da konstantno postaje sve pametniji.

Ulaz je besplatan, a razmjena znanja neprocjenjiva, stoga svakako navratite.