Události

Neuronové sítě v analýze obrazu z elektronového mikroskopu

A113, Božetěchova 2, Brno 6.11.2017

[img]

Metody hlubokého učení (Deep Learning) přitahují v posledních letech velkou pozornost v mnoha oblastech spojených hlavně se zpracováním a vyhodnocováním obrazu. Jejich flexibilita, způsoby učení, závislost na datech dělají z tohoto oboru spíše umění závisející na zkušenostech, než exaktní nástroj. Výsledky, které poskytují a mohou poskytovat, ale svědčí o velkém potenciálu, který se řada pracovišť v mnoha oborech snaží v současnosti odhalit a využít. Tato přednáška se věnuje jak mírným základům teorie, tak hlavně několika praktickým ukázkám při snímání obrazu a jeho interpretaci. Jednotlivé příklady jsou vybrány tak, aby ukázaly jak motivaci, tak design i realizaci v oblastech spojených s elektronovou mikroskopií.

[img]

[img]

Přednášející

Potoček Pavel, RNDr., Thermo Fisher Scientific

Účastníci

Bartoš Martin, FIT VUT
Batěk Daniel, FIT VUT
Bažík Martin, FIT VUT
Buček Petr, FIT VUT
Čižmarik Roman, Bc., FIT VUT
Drevický Dušan, Bc., FIT VUT
Eršek Martin, FIT VUT
Fajčík Martin, Ing., FIT VUT
Gabonay Michal, Bc., FIT VUT
Hemza Petr, FIT VUT
Huták Lukáš, Bc., FIT VUT
Jelen Vilém, Bc., FIT VUT
Jon Josef, Bc., FIT VUT
Köteleš Dávid, FIT VUT
Kotyz Jan, Bc., FIT VUT
Longauer Jakub, FIT VUT
Marko Július, FIT VUT
Marušák Matej, Bc., FIT VUT
Mikeska Tomáš, FIT VUT
Mlynarič Tomáš, Bc., FIT VUT
Nodžák Petr, FIT VUT
Pazdiora Tomáš, FIT VUT
Perešíni Martin, Bc., FIT VUT
Pumr Martin, FIT VUT
Salvet Lukáš, Bc., FIT VUT
Skácel David, Bc., FIT VUT
Stehlík Petr, FIT VUT
Stojan Radomír, FIT VUT
Svoboda Jan, Bc., FIT VUT
Sýkora Tomáš, Bc., FIT VUT
Škandera Juraj, FIT VUT
Trávníčková Kateřina, Bc., FIT VUT
Tučková Martina, FIT VUT
Václavík Vojtěch, FIT VUT
Vagala Dominik, FIT VUT
Valešová Nikola, Bc., FIT VUT

Vaše IPv4 adresa: 54.80.211.135
Přepnout na IPv6 spojení

DNSSEC [dnssec]