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…

Metody analýzy multimodálních dat

Naměřená data často vykazují multimodální povahu. Typickým příkladem takových dat mohou být údaje získané během dopravní špičky, které se liší mezi ranními hodinami, kdy všichni jedou do práce či školy, poledním útlumem, odpolední špičkou a nočním provozem. Při analýze takových dat tedy nestačí použít jeden model, ale je zapotřebí směsi modelů, které popisují jednotlivé fáze…

Analýza dat z dotazníků

Dotazníky jsou významným prostředkem k získávání dat. Jako typický příklad můžeme uvést oblast medicíny návrhy při budování nových projektů chytrých měst, dopravních řešení a podobně. Dotazníky poskytují diskrétní nebo diskretizovaná data. Jejich analýza je založena na modelu. Běžným modelem diskrétních data je kategorický model. Ten ale v případě více veličin s více hodnotami selhává v…

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…

Vysvětlitelné modely pro interaktivní vývoj vědeckých teorií

Metody strojového učení jsou již dnes běžnou součástí vědecké praxe. Aktuálně nejpřesnější modely jsou však typu black-box, pro něž není snadné určit jak daný model funguje. Je tedy možné, že i přesné predikce jsou založeny na chybné interpretaci dat, například kvůli neúplnosti trénovacích dat. Vysvětlitelné modely strojového učení se snaží tento problém řešit. Jejich primárním…

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…