Organizace: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR

Umělá inteligence a různé formy automatizovaného řízení

Vývoj simulačních systémů založených na matematicko-fyzikálních modelech; metody učení aplikovatelné na kvantitativní a kvalitativní data, měření a vyhodnocování SW, např. Matlab, Simulink, IAR pro všechny řady procesorů ARM, různé HIL nástroje/zařízení/dataloggery pro testování komunikace na sběrnicích vozidel jako CAN, demonstrátory vozidel založené na platformě Škoda, různé SDK pro vestavěné systémy. Vývoj nové koncepce rozhraní člověk-stroj…

Stážist(k)a pro analýzu dezinformačních a konspiračních narativů pomocí bayesovských sítí

Jaké konspirační teorie a dezinformační narativy dnes nejvíce rezonují v české společnosti? Tato stáž nabízí možnost podílet se na výzkumu, který propojuje umělou inteligenci, statistiku a společenské vědy. Studenti se seznámí s daty z rozsáhlého průzkumu veřejného mínění zaměřeného na víru v konspirační teorie, důvěru v instituce, konzumaci médií a psychologické faktory. Cílem stáže je…

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…