Prelekcja poświęcona będzie uczeniu maszynowemu, które wykorzystuje zaawansowane metody algorytmiczne do analizy danych oraz optymalizacji działania systemów. Uczenie maszynowe staje się standardowym narzędziem w ultraszybkiej fotonice nieliniowej, a szczególne zainteresowanie budzi możliwość wykorzystania nieliniowości optycznych w obliczeniach optycznych. Wykład przedstawi przegląd tej dynamicznie rozwijającej się dziedziny. Omówione zostaną m.in. sieci neuronowe wykorzystywane w analizie danych, algorytmy ewolucyjne służące do optymalizacji źródeł szerokopasmowych, techniki oparte na analizie danych umożliwiające odkrywanie modeli fizycznych oraz zastosowanie nieliniowości superkontinuum w optycznych sieciach neuronowych. Wykład będzie miał charakter wprowadzający i będzie odpowiedni również dla osób niebędących specjalistami w tej dziedzinie.