Jazyk: Čeština

Stážist(k)a pro pokročilé zpracování skla a jeho funkční úpravy

Tato stáž nabízí studujícím příležitost nahlédnout do výzkumu pokročilých optických metod a laserových procesů, které nacházejí uplatnění při výrobě mikro- a nanostruktur s unikátními funkčními vlastnostmi. Centrum HiLASE, součást Fyzikálního ústavu Akademie věd ČR, se dlouhodobě zaměřuje na rozvoj laserových technologií s přesahem do vědy, průmyslu i každodenního života, a tato stáž umožní nahlédnout do…

Laserové strukturování pro medicínské aplikace

Centrum HiLASE, součást Fyzikálního ústavu AV ČR, je lídrem v oblasti aplikovaného výzkumu laserů a svými aktivitami přispívá k udržitelné budoucnosti, rozvoji české i evropské ekonomiky a inspiraci nové generace vědců, inženýrů a inovátorů. Tato stáž nabízí studujícím příležitost zapojit se do výzkumu špičkových laserových technologií zaměřených na tvorbu struktur s biofunkčními vlastnostmi. Pomocí nejmodernějších…

Stážist(k)a pro analýzu multimodálních dat

Naměřená data často vykazují multimodální charakter – například dopravní údaje během dne, které se výrazně liší mezi ranní špičkou, poledním útlumem, odpolední špičkou a nočním provozem. Pro jejich analýzu proto nestačí jeden model, ale je potřeba kombinace více modelů, které zachycují jednotlivé fáze zvlášť a umí se dynamicky přepínat. Správná volba modelu je klíčová pro…

Stážist(k)a pro analýzu dat z dotazníků

Dotazníky představují významný zdroj informací v celé řadě oblastí – od medicíny, přes rozvoj chytrých měst, až po návrhy dopravních řešení. Poskytují však převážně diskrétní či diskretizovaná data, jejichž analýza může být složitá. Tradiční kategorické modely často selhávají při práci s více proměnnými a jejich hodnotami, protože dimenze modelu roste exponenciálně. Proto je nutné hledat…

Segmentace biologických 2D objektů

Navrhovaná práce se zaměřuje na rozvoj metod počítačového vidění s důrazem na segmentaci objektů ve 2D datech. Ve spolupráci s mikrobiology budou analyzována data s konkrétními úlohami. Součástí studie bude výběr vhodných metrik pro porovnání účinnosti různých segmentačních metod. Na základě těchto srovnání bude navržen systém schopný sledovat proces změn v čase. https://www.utia.cas.cz/cs

AI metody v elektronové a fluorescenční mikroskopii

Nové generace elektronových a superrezolučních fluorescenčních mikroskopů v kombinaci s metodami hlubokého učení dávají bezprecedentní možnosti analyzovat materiálové a biologické vzorky. Během stáže se studenti seznámí s rekonstrukčními metodami, jako je dekonvoluce a superrozlišení, a získají vhled do metod automatické segmentace, detekce a trekování velkého množství malých objektů. Vyzkouší si použití těchto metod na problémy…

Regularita zobrazení v numerických metodách

Tato stáž poskytne studentovi příležitost seznámit se s teoretickými základy metrické (sub)regularity pro jednoznačná a mnohoznačná zobrazení. Důraz bude kladen na propojení těchto teoretických konceptů s numerickými metodami, zejména s Newtonovou metodou a jejími variantami. Cílem je, aby student porozuměl tomu, jak regularita ovlivňuje konvergenci a stabilitu těchto metod, a naučil se využívat tyto poznatky…

Stážist(k)a pro výzkum vysvětlitelných AI modelů vědeckých teorií

Tato stáž nabízí studentům možnost zapojit se do rozvoje vysvětlitelných modelů strojového učení (Explainable AI), které představují rychle se rozvíjející oblast s cílem zpřístupnit fungování modelů typu black-box. Tyto metody umožňují odhalit, jakým způsobem se modely – například neuronové sítě – učí a jak dospívají ke svým predikcím. Zvláštní pozornost je věnována tomu, jak volit…

Stážist(k)a pro využívání metod hlubokého učení a vyhodnocování dat

Nastartuj kariéru v oblasti AI a strojového učení na Ústavu informatiky Akademie věd ČR – špičkovém výzkumném pracovištěm, které se věnuje základnímu i aplikovanému výzkumu v oblasti informatiky. Hledáme motivovaného/ motivovanou stážistu/ku se zájmem o umělou inteligenci a výpočty na moderních multiprocesorových platformách. Během stáže se ponoříš do světa hlubokého učení a získáš zkušenosti s…

Využití 4D STEM pro mapování lokálních deformací

4D STEM je pokročilá metoda transmisní elektronové mikroskopie, při níž se pro každý jednotlivý obrazový bod současně zaznamenává 2D difrakční obrazec. Analýzou těchto obrazců je pak možné získat velké množství informací o fázovém složení, krystalografické orientaci i prostorovém rozložení mikroskopických deformací. Během stáže se student/ka seznámí se základy sběru dat pro 4D STEM a následně…