Bejelentkezés
 Fórum
 
 
Témakiírás
 
Vizuális értésben alkalmazható reprezentációs és tanulási modellek

TÉMAKIÍRÁS

Intézmény: Pázmány Péter Katolikus Egyetem
informatikai tudományok
Roska Tamás Műszaki és Természettudományi Doktori Iskola

témavezető: Erőss Loránd
társ-témavezető: Karacs Kristóf
helyszín: PPKE-ITK
helyszín rövidítés: ITK


A kutatási téma leírása:

A vizuális értés folyamatait ma még sok szempontból nem ismerjük. A legfontosabb nyitott kérdések a bottom-up és top-down feldolgozás egymáshoz való viszonyával kapcsolatosak. Nem tuddjuk, hogy a kognitív és a geometriai szintek között hány absztrakciós réteg helyezkedik el, és ezeken milyen reprezentációban tárolódik az információ.
Az utóbbi években jelentős előrelépések történtek a gépi látás és a gépi tanulás kapcsolódó területein, pl. a felügyelt és felügyeletlen deep-learning (óriási adathalmazokon), illetve a hierarchikus objektumreprezentációs modellek terén.
A témakörbe tartozik az új modellek megértése és továbbfejlesztése egyrészt elméleti szempontok és biológiai motiváció alapján, másrészt azok gyakorlati alkalmazásokban történő mérnöki validációjából származó tapasztalatok alapján.

előírt nyelvtudás: angol
további elvárások: 
jó modellezési képesség, irodalomfeldolgozáshoz való kedv, jó programozási készség. Előny: biológiai érdeklődés, funkcionális / deklaratív programozási képesség, Matlab, Python, C, C++, ObjectC ismerete

felvehető hallgatók száma: 1

Jelentkezési határidő: 2016-10-31

 
Minden jog fenntartva © 2007, Országos Doktori Tanács - a doktori adatbázis nyilvántartási száma az adatvédelmi biztosnál: 02003/0001. Program verzió: 1.2318 ( 2016. XI. 26. )