Human-centered neural reasoning for subjective content processing: hate speech, emotions, and humor
P Kazienko, J Bielaniewicz, M Gruza, K Kanclerz, K Karanowski, PD Miłkowski, J Kocoń
Information Fusion · Cytowane przez 36
2023
Konrad Karanowski
Doktorant
Konrad Karanowski jest doktorantem w grupie badawczej genwro.AI na Politechnice Wrocławskiej. Jego zainteresowania badawcze koncentrują się na zastosowaniu sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych, ze szczególnym uwzględnieniem metod uczenia maszynowego w kriomikroskopii elektronowej (cryo-EM).
Zainteresowania badawcze
- ai w naukach przyrodniczych
- modele generatywne
- biologia strukturalna
- wizja komputerowa
Grupy badawcze
Wykształcenie
- 2023
Informatyka Stosowana, Studia Inżynierskie
Politechnika Wrocławska
- 2024
Sztuczna Inteligencja, Studia Magisterskie
Politechnika Wrocławska
Publikacje9
Modeling uncertainty in personalized emotion prediction with normalizing flows
PD Miłkowski, K Karanowski, PE Wielopolski, J Kocoń, P Kazienko, MM Zięba
IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW
2023
The general framework for few-shot learning by kernel HyperNetworks
K Karanowski, MM Zięba, M Sendera, M Przewięźlikowski, J Miksa, M Rajski, …
Machine Vision and Applications · Cytowane przez 11
2023
HyperShot: few-shot learning by kernel Hypernetworks
K Karanowski, MM Zięba, M Sendera, M Przewięźlikowski, J Tabor, P Spurek
2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision · Cytowane przez 29
2023
Continual learning on 3D point clouds with random compressed rehearsal
M Zamorski, K Karanowski, MM Zięba, M Stypułkowski, T Trzciński
Computer Vision and Image Understanding 228, 1–8 · Cytowane przez 11
2023
What if Ground Truth is Subjective? Personalized Deep Neural Hate Speech Detection
K Kanclerz, M Gruza, K Karanowski, J Bielaniewicz, PD Miłkowski, J Kocoń, P Kazienko
1st Workshop on Perspectivist Approaches to Disagreement in NLP, NLPerspectives 2022 as part of Language Resources and Evaluation Conference, LREC 2022 Workshop
2022
Deep-SHEEP: sense of humor extraction from embeddings in the personalized context
J Bielaniewicz, K Kanclerz, PD Miłkowski, M Gruza, K Karanowski, P Kazienko, J Kocoń
2022 IEEE International Conference on Data Mining Workshops · Cytowane przez 9
2022
Data augmentation for morphological analysis of histopathological images using deep learning
M Tabakow, K Karanowski, A Chłopowiec, A Chłopowiec, M Kasperek
Materiały konferencyjne
2022
Morphological analysis of histopathological images using deep learning
A Zawisza, M Tabakow, K Karanowski, KJ Galus
Materiały konferencyjne · Cytowane przez 3
2021