dr inż. Michał Malinowski

bazy grafowe, sztuczna inteligencja, cyberbezpieczeństwo

Dr inż. Michał Malinowski pełni funkcję Szefa Oddziału w Dowództwie Komponentu Wojsk Obrony Cyberprzestrzeni, ponadto to jest wykładowcą w:
Do jego wcześniejszych doświadczeń zawodowych należą stanowiska między innymi w Centrum Projektów Informatycznych, Inspektoracie Systemów Informatycznych, Departamencie Informatyki i Telekomunikacji MON, Generalnym Zarządzie Dowodzenia i Łączności – P6 SG WP oraz Centrum Informacyjnym MON.

Specjalizuje się w projektowaniu zaawansowanych systemów teleinformatycznych, programowaniu portali intranetowych i tworzeniu referencyjnych baz danych, które służą potrzebom Sił Zbrojnych RP.

Dr inż. Michał Malinowski uczestniczy w projektach z zakresu systemów baz danych, zarówno relacyjnych, jak i grafowych, systemów rekomendacji (RS), cyberbezpieczeństwa oraz gamifikacji.

Jest absolwentem Wojskowej Akademii Technicznej (Wydział Cybernetyki) oraz Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie.

Prywatnie, od ponad dwóch dekad, zajmuje się projektowaniem i tworzeniem rozwiązań w obszarze e-commerce (np.: sklep z grami planszowymi AM76) oraz gier (np.: gra MMORPG Arena Albion , gra planszowa Korona Piastów, gra paragrafowa Sarmatia)

Kontakt


płk dr inż. Michał Malinowski


Warszawa (Polska)

Warsaw (Poland)

michal.malinowski@uth.edu.pl michal.malinowski@warszawa.merito.pl
mmalinowski@mon.gov.pl


Czy wiesz, że...


Dec 10, 2024

Ataki bocznokanałowe AI

Ataki bocznokanałowe (ang. side-channel attacks) to techniki, które wykorzystują niezamierzone informacje generowane przez systemy obliczeniowe podczas ich działania. W kontekście sztucznej inteligencji (AI), takie ataki koncentrują się na eksploatacji...


Read more

Dec 9, 2024

Stres wpływający na wydajność zespołu

Stres jest nieodłącznym elementem życia zawodowego i osobistego. Jego poziom może w znaczący sposób wpływać na wydajność zespołu, zarówno pozytywnie, jak i negatywnie. Kluczową kwestią jest zrozumienie, że istnieje optymalny poziom stresu, który wspier...


Read more

Dec 8, 2024

QwQ-32B-Preview rywal dla OpenAI

Alibaba wprowadziła model QwQ-32B-Preview, który wykorzystuje 32,5 miliarda parametrów, jako bezpośredniego konkurenta dla systemu o1 od OpenAI. Model ten oferuje wyjątkowe możliwości w zakresie rozwiązywania złożonych problemów logicznych i matematycz...


Read more

View all
Share



Follow this website


You need to create an Owlstown account to follow this website.


Sign up

Already an Owlstown member?

Log in