Ivan Kasanický

SAS Slovakia

Ivan Kasanický získal doktorát z pravdepodobnosti a matematickej štatistiky na Karlovej Univerzite v Prahe. Počas svojej kariéry pôsobil v Akadémii Vied ČR, kde sa venoval modelovaniu dopravy, modelovaniu energetickej spotreby domácností, či modelovaniu výroby elektrickej energie z obnoviteľných zdrojov. Taktiež sa spolupodieľal na organizácií konferencie Modelling Smart Grids, ktorá sa každoročne koná v Prahe. Neskôr sa, v role vedúceho Data Science tímu startup spoločnosti, venoval vývoju pokročilých modelov potrebných pre modernú mestskú mobilitu, ako napríklad model obsadenosti parkovacích miest, alebo odhad doby počas ktorej bude zdieľaný automobil zaparkovaný na ulici. Aktuálne pôsobí ako Data Scientist v spoločnosti SAS, kde hľadá odpovede na biznisové otázky zákazníkov pomocou najmodernejších analytických metód.

Prihláste sa na Medzinárodný kongres ITAPA 2021: Ako sa stať najlepším?
  • Budúcnosť analytiky v cloude je už tu   |   Jarná ITAPA 2021

    Exponenciálne rastúce množstvo dostupných dát spolu so zvyšujúcou sa náročnosťou analytických algoritmov menia požiadavky dátových analytikov na IT infraštruktúru. Výkonný stolný počítač alebo dedikovaný server majú dve základné nevýhody: nemožnosť jednoduchej škálovateľnosti a dlhý update cyklus. Moderné analytické platformy, ako SAS Viya, tieto nedostatky odstraňujú tým, že využívajú modernú technológiu kontajnerov a sú vyvíjané  CI/CD prístupom. Vďaka týmto princípom SAS Viya podporuje analytický proces od začiatku do konca, od spracovania surových dát až po finálne rozhodnutie založené na pokročilej AI. Užívatelia si pritom môžu vybrať, či sa rozhodnú využívať privátny cloud, alebo sa radšej odbremenia od nutnosti administrácie hardvéru a využijú niektorú z rozsiahlej ponuky verejných cloudových služieb.
     
    Videozáznam
  • Reálne prípady transformácie priemyslu   |   Medzinárodný kongres ITAPA 2020

    Väčšina veľkých priemyselných podnikov dnes vytvára analytické tímy, ktorých cieľom je aplikovať moderné metódy umelej inteligencie na zvýšenie efektivity svojej výroby. Prax ale ukázala, že zavádzanie podobných metód do výrobných firiem prináša často úplne iné výzvy ako je to v prípade ich využívania napríklad vo finančných spoločnostiach. Okrem nevyhnutných investícií do infraštruktúry a softvérového vybavenie, je totiž často potrebné pozmeniť aj „filozofiu“ spoločnosti. Napriek náročnosti tohto procesu, veľa výrobných firiem už dnes úspešne využíva umelú inteligenciu na efektívnejšie riadenie a sú tak lepšie pripravené na takzvanú  štvrtú priemyselnú revolúciu.  V príspevku si ukážeme príklady práve takýchto spoločností a pozrieme sa na spoločné faktory ktoré pomohli úspešnej implementácii AI do reálnej výroby.

    Videozáznam
  • DISKUSIA (súčasťou prezentačných vstupov)   |   Medzinárodný kongres ITAPA 2020

    Diskusia pozvaných hostí:
    Peter Blaškovitš, SIEA 
    Lukáš Demovič, SAV
    Emil Fitoš, ITAS  
    Radovan Furmann, CEIT
    Ivan Kasanický, SAS Slovakia
    Peter Semančík, Resco
    Branislav Valach, Resco
     
Páčil sa ti článok? Zdieľaj ho a povedz o ňom aj ostatným