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 zlepšení přesnosti predikcí a pochopení chování sledovaných veličin.

Co bude náplní stáže?

  • Seznámení s bayesovskými rekurzivními algoritmy pro analýzu multimodálních dat
  • Práce s daty různého typu (spojitá, diskrétní i sčítací)
  • Implementace a testování algoritmů v prostředí Scilab
  • Účast na experimentech a vyhodnocování výsledků
  • Spolupráce s výzkumným týmem ÚTIA

Co potřebujeme:

  • Základní znalost pravděpodobnosti a statistiky
  • Zkušenosti s programováním (výhodou znalost Scilab či podobného prostředí)
  • Analytické myšlení a pečlivost při práci s daty
  • Ochotu učit se nové metody v oblasti bayesovského modelování

Co nabízíme:

  • Praktické zkušenosti s moderními metodami analýzy multimodálních dat
  • Prostor pro uplatnění vlastních nápadů při volbě a implementaci modelů
  • Přímé zapojení do výzkumných aktivit ÚTIA
  • Podporu zkušeného garanta a možnost dalšího rozvoje v oblasti matematického modelování

Chceš porozumět tomu, jak lze s pomocí bayesovských metod popisovat složitá a proměnlivá data z reálného světa? Přidej se k našemu týmu a získej zkušenosti s analýzou multimodálních dat, které mají široké využití od dopravy až po další dynamické systémy.

https://www.utia.cas.cz/cs


Organizace / Organization:
Počet volných míst pro téma / Number of vacancies:
Garant stáže / Responsible:
Obor / Subject:
Úroveň pokročilosti / Level:
Jazyk / Language:
Lokalita / Location: