Dr inż. Mariusz Wrzesień

Dziekan Kolegium Informatyki Stosowanej.

Adiunkt w Katedrze Sztucznej Inteligencji.

Zatrudniony w Wyższej Szkole Informatyki i Zarządzania od 1999 roku.

Doktor nauk technicznych w dyscyplinie informatyka, dyplom w specjalności sztuczne systemy decyzyjne (Politechnika Gdańska, rok 2008), magister inżynier w dziedzinie informatyka i automatyka (Politechnika Rzeszowska, 1999), studia na Kierunku Komputertechnik (Uniwersytet Techniczny we Wiedniu, 1996).

W lipcu 1999 r. podjął pracę w charakterze asystenta w Katedrze Podstaw Informatyki, następnie w Katedrze Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji, a obecnie w Katedrze Sztucznej Inteligencji Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie. Od początku 2000 roku prowadził badania pod opieką naukową prof. dr hab. inż. Zdzisława S. Hippe. Jest autorem/współautorem kilkunastu opublikowanych, oryginalnych prac naukowych, prezentowanych na krajowych i międzynarodowych konferencjach naukowych. Od lutego 2009 prodziekan Wydziału Administracyjno-Informatycznego WSIiZ – Kierunek Informatyka, od 2013 do 2019 dziekan Wydziału Informatyki Stosowanej, obecnie dziekan Kolegium Informatyki Stosowanej.
W trakcie pracy na WSIiZ został wyróżniony kilkoma nagrodami Rektora i Kanclerza, oraz uzyskał kilka certyfikatów informatycznych m.in.: Cisco Certified Network Associate, Microsoft Certified Database Administrator, Professional Scrum Master, Professional Scrum Product Owner.

 

https://orcid.org/0000-0002-1413-6748

  1. M. Wrzesień, W. Treder, K. Klamkowski, W.R. Rudnicki: Prediction of the apple scab using machine learning and simple weather stations – Computers and Electronics in Agriculture, 2018 (link)
  2. D.P. Noren, B.L. Long, R. Norel, K. Rrhissorrakrai, K. Hess, C.W. Hu, et al.: A Crowdsourcing Approach to Developing and Assessing Prediction Algorithms for AML Prognosis. PLoS Comput Biol 12(6): e1004890. doi:10.1371/journal.pcbi.1004890, 2016 (link).
  3. W. Paja, M. Wrzesień, R. Niemiec, and W. R. Rudnicki: Application of all relevant feature selection for failure analysis of parameter-induced simulation crashes in climate models, Geoscientific Model Development, 9, 1065–1072, 2016 (link).
  4. W. R. Rudnicki, M. Wrzesien, W. Paja: All Relevant Feature Selection Methods and Applications, Feature Selection for Data and Pattern Recognition 2015: 11-28.
  5. A. Podsiadlo, M. Wrzesien, W. Paja, W. Rudnicki and B. Wilczynski: Active enhancer positions can be accurately predicted from chromatin marks and collective sequence motif data, BMC Systems Biology 2013, 7(Suppl 6):S16, ISSN: 1752-0509 (http://www.biomedcentral.com/1752-0509/7/S6/S16). 
  6. W. Paja, M. Wrzesień: Decision Rules Development Using Set of Generic Operations Approach. In: Perner, P. (Ed.) ICDM2012, LNAI, vol. 7377, pp. 236-242, Springer, Heidelberg (2012).
  7. P. Cudek, W. Paja, M. Wrzesień: Image Recognition System for Diagnosis Support of Melanoma Skin Lesion, In: P. Bouvry, M. Kłopotek, F. Leprevost, M. Marciniak, A. Mykowiecka, H. Rybiński (Eds), Security and Intelligent Information Systems, LNCS 7053, ISBN 978-3-642-25260-0, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2012, pp. 217-225. 
  8. W. Paja, K. Pancerz, T. Mroczek, J. Gomuła, M. Wrzesień: Melanoma Diagnosis and Classification Web Center System. The Non-Invasive Diagnosis Support Subsystem, In: P. Perner (Ed.) Advances in Data Mining, LNAI 6870, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011, pp. 96-105.
  9. W. Paja, M. Wrzesień: Experiments with Hybridization and Optimization of Rules Knowledge Base for Classification of MMPI Profiles, In: P. Perner (Ed.) Advances in Data Mining. Applications and Theoretical Aspects, LNAI 6870, Springer-Verlag Ber-lin Heidelberg 2011, pp. 121-133. 
  10. W. Paja, K. Pancerz, M. Wrzesień: A Constructive Feature Induction Mechanism Founded on Evolutionary Strategies with Fitness Functions Generated on the Basis of Decision Trees, In: J.T. Yao, S. Ramanna, G. Wang, Z. Suraj (Eds), Rough Sets and Knowledge Technology, LNCS 6954, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011, pp. 89-94.
  11. P. Cudek, W. Paja, M. Wrzesień: Automatic System for Classification of Melanocytic Skin Lesions Based on Images Recognition, In: T. Czachórski, S. Kozielski, U. Stanczyk (Eds), Man-Machine Interactions 2, Advances in Intelligent and Soft Computing, (AISC 103), Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011, pp. 189-196.

Prowadzone przedmioty:

Eksploracja danych, Narzędzia sztucznej inteligencji, Metodyki zarządzania projektami programistycznymi, Proseminarium, Seminarium dyplomowe,
Sztuczna inteligencja.

Materiały z prowadzonych przedmiotów znajdują się na dysku K:MW

Materiały dla studentów dostępne są na platformie BlackBoard.

 

DANE KONTAKTOWE

Dr inż. Mariusz Wrzesień
Kolegium Informatyki Stosowanej
e-mail: mwrzesien@wsiz.rzeszow.pl
36-020 Tyczyn, Kielnarowa 386m
p. KM103
tel.: 0 17/866 11 79


KONSULTACJE

W związku z panującym stanem zagrożenia epidemicznego spowodowanego pandemią wirusa COVID-19 i obostrzeniami dotyczącymi szkolnictwa wyższego, konsultacje w semestrze zimowym 2020/2021 prowadzone są za pośrednictwem poczty mailowej.

Czwartki 10:00 – 11:30

lub inny termin proszę pisać na em.

https://wsiz.webex.com/meet/mwrzesien

 

 

 

 

Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania z siedzibą w Rzeszowie

ul. Sucharskiego 2,
35-225 Rzeszów

tel.: 17 866 11 11
fax: +48 17 866 12 22
e-mail: wsiz@wsiz.rzeszow.pl

Wszelkie Prawa Zastrzeżone, Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie © 2008-2020