doc. Ing. Pavel Ircing, Ph.D.

V přednášce si ve stručnosti představíme historický vývoj oboru umělá inteligence od jeho vzniku v 50. letech 20. století do současnosti. Věnovat se budeme především základním přístupům k umělé inteligenci a vysvětlíme, které z nich byly v různých obdobích preferovány a proč. Stručně bude představen také aktuálně jednoznačně nejpoužívanější přístup - strojové učení včetně tzv. hlubokého učení, které má své kořeny překvapivě hluboko v historii oboru. Povíme si také nejen o úspěších, ale i o limitech současných systémů využívajících umělou inteligenci.

doc. Ing. Pavel Ircing, Ph.D., Ing. Mgr. Josef Psutka, Ph.D.

V přednášce si představíme jednotlivé řečové technologie a podrobněji se budeme věnovat algoritmům pro rozpoznávání mluvené řeči, tj. automatický převod mluvené řeči na psaný text. Vysvětlíme obecné principy klíčových komponent systému rozpoznávání řeči, kterými jsou zpracování akustického signálu, modelování hlasového ústrojí pomocí tzv. akustických modelů a statistické zachycení vlastností přirozeného jazyka pomocí modelů jazykových. Součástí přednášky jsou praktické ukázky rozpoznávání řeči pomocí systémů vyvinutých na katedře kybernetiky.

doc. Ing. Jindřich Matoušek, Ph.D., Ing. Daniel Tihelka, Ph.D.

Úvodem stručně představíme řečové technologie – automatické rozpoznávání řeči, syntéza řeči z textu, zpracování přirozeného jazyka. V přednášce si přiblížíme postupy, pomocí nichž můžeme naučit počítač “mluvit”. Ukážeme si první pionýrské pokusy a samozřejmě také současné metody založené na strojovém učení a moderních neuronových sítích. Vysvětlíme, jakým způsobem se zpracovává vstupní text, jak reprezentovat jeho výslovnost a jak z této reprezentace získáme řečový výstup. Součástí prezentace jsou praktické ukázky reálných systémů syntézy řeči a aplikací řešených na katedře kybernetiky.

Ing. Luboš Šmídl, Ph.D., Ing. Jan Švec, Ph.D.

V přednášce si představíme základní řečové technologie - automatické rozpoznávání řeči, syntéza řeči z textu, zpracování přirozeného jazyka. Podrobně se budeme věnovat hlasovým dialogovým systémům, tj. případům, kdy uživatel komunikuje s počítačem mluvenou řečí. Součástí přednášky budou ukázky realizovaných systémů.

Ing. Luboš Šmídl, Ph.D.

Přednáška představuje základní principy zpracování mluvené řeči a jazyka počítačem s využitím metod umělé inteligence a strojového učení. Názorně vysvětluje celý proces zpracování, od digitalizace akustického signálu až po modelování jak na akustické, tak na jazykové úrovni. Součástí prezentace jsou praktické ukázky reálných systémů a aplikací řešených na katedře kybernetiky.

Ing. Jan Švec, Ph.D.

V přednášce si přiblížíme jak pracuje strojové učení, které je v současné době nejčastěji považováno za příklad umělé inteligence. Vysvětlíme si, co je potřeba pro natrénování neuronové sítě, jak taková neuronová síť vypadá, v jakých nástrojích se vytváří a co od ní můžeme očekávat. Na závěr si ukážeme použití natrénovaných modelů v aplikacích pro zpracování obrazu a řeči vyvíjených v rámci různorodých výzkumných projektů na Katedře kybernetiky FAV ZČU. Dozvíte se i jakým způsobem k výzkumu mohou přispět i studenti našich oborů.

Ing. Marek Hrúz, Ph.D.

V přednášce představíme standardní úlohy z oblasti počítačového vidění a metody založené na hlubokých neuronových sítích, které je řeší. Úlohy budou zaměřeny na komunikaci člověk-stroj, mezi které patří např. detekce a rozpoznávání obličejů, rozpoznávání gest, nebo odhad pózy ruky. Představíme reprezentaci vstupních dat, architektury nejúspěšnějších modelů a způsoby trénování a vyhodnocení těchto modelů. Zároveň budou popsány nedostatky těchto řešení, které jsou předmětem aktuálního výzkumu. V závěru budou tyto metody demonstrovány na konkrétních příkladech, v případě možností také na reálných datech získaných přímo na místě.

Ing. Miroslav Jiřík, Ph.D.

Rozvoj metod strojového učení a počítačového vidění přináší nové možnosti do oblasti medicíny, kde umožňuje nové diagnostické a léčebné postupy, ale otevírá pole i pro novinky ve výzkumu. V přednášce prozradíme specifika vývoje softwaru pro potřeby výzkumu v medicíně a naznačíme zvláštnosti vývoje aplikací pro léčbu pacientů v klinické medicíně. Vysvětlíme, proč musí i programátor posuzovat histologické vzorky a navštěvovat operační sály. To vše bude dokumentováno obrázky ze sálů a z experimentů, ale i ukázkami aplikací, které byly vytvářeny pro potřeby výzkumu regeneračního potenciálu jater a pro počítačovou podporu jaterní chirurgie.

Aplikace představené v přednášce jsou zaměřeny na analýzu prokrvování jater. Základní motivací pro jejich tvorbu je rozšíření možností současné klinické péče o pacienty s nádorovým onemocněním jater a umožnění provádění operačních výkonů na hranici operability prostřednictvím modelování výsledku operačního výkonu a odhadu regeneračního potenciálu zbytku orgánu. Významný posun hranice poznání ve prospěch záchrany pacientů je možný díky propojování nejnovějších poznatků technického a medicínského výzkumu, který společně rozvíjí Lékařská fakulta v Plzni Univerzity Karlovy a Fakulta aplikovaných věd Západočeské univerzity.

Ing. Zdeněk Krňoul, Ph.D.

V přednášce představíme problémy a jejich možné řešení z oblasti zpracování digitalizovaného obrazu v počítači. Žákům bude prezentován přehled základních metod a algoritmů, které nám poskytují před- zpracování obrazu, popis částí obrazu a následné vyhodnocení. Výklad bude doplněn o příklady a názorné ukázky.

prof. Ing. Miloš Schlegel, CSc.

Pokročilé systémy jízdních asistentů (anglicky Advanced Driver Assistance Systems, zkráceně ADAS) jsou elektronické systémy, které pomocí různých senzorů (radar, kamera, ultrazvukový senzor, laser) sledují okolí vozu a řidiči ulehčují řízení, nebo přímo automaticky vozidlo řídí. Přednáška se zaměřuje především na pokročilé asistenty pro couvání vozidel s přívěsy (jedním až čtyřmi), které podstatným způsobem ulehčují jinak velmi obtížné couvání kloubových vozidel (viz https://www.rexcontrols.com/autonomous-reversing/). Na příkladech asistenčních systémů je dále ilustrován moderní způsob vývoje automatických systémů řízení využívající matematický model řízené soustavy.

Délka přednášky: 60 min

prof. Ing. Miloš Schlegel, CSc.

Indické zázračné lano, které záhadně bez opory stoupá k nebi, je kouzelný trik, který po staletí plodí
nespočet dohadů. Někteří tvrdí, že se jedná pouze o mýtus nebo iluzi, ke které dochází pod vlivem hypnózy. Přednáška se zabývá jedním racionálním (teoretickým) vysvětlením této záhady s pomocí moderní teorie automatického řízení. Princip tohoto vysvětlení je možné odhadnout z videa
https://www.rexcontrols.com/triple-inverted-pendulum-ipm-310/
představujícího řízení trojitého inverzního kyvadla vyvinutého na Fakultě aplikovaných věd Západočeské univerzity v Plzni. Pomocí tohoto příkladu je v přednášce ilustrováno, jak pomocí zpětné vazby lze „měnit“ fyzikální zákony reálného světa a jak takovou zpětnou vazbu navrhovat.

Délka přednášky: 60 min

Nabízíme vám i řadu dalších zajímavých přednášek...