Ústav teorie informace a automatizace

Jste zde

Prof. Ing. Václav Šmídl, Ph.D.

Pozice: 
Vedoucí vědecký pracovník
Mail: 
Místnost: 
Telefon: 
266052420
Odborné zájmy: 
bayesovská filtrace, vícerozměrná analýza, rekurzivní odhadování, adaptivní řízení
Publikace ÚTIA: 

Vzdělání: 2001-2004  PhD student  in Trinity College Dublin, department of Electronics and electrical engineering. Obhájená práce: The Variational Bayes approach in Signal Processing.


1994-1999  Západočeská univerzita. Defended Thesis: The balance models of thermodynamical systems.

Zaměstnání: 2004 - nyní  ÚTIA, oddělení Adaptivních systemů, vedoucí vědecký pracovník  

2010-nyní  ZČU, Regionální inovační centrum elektrotechniky, senior researcher

2018-nyní  ČVUT, Fakulta elektrotechnická, docent

2001-2004 Trinity College Dublin, PhD by research, EU projects MOUMIR and ProDacTool.

1999-2000 Sidat Praha, implementation of industrial control systems

Hobbies: Aikido, member of Aikido Klub Praha.

19.12.2023 - 14:05

Podrobnosti

Období: 2020 - 2022
Blind inverse problems (i.e. inverse problems with unknown parameters of the forward model) are well studied for models with uniform grids, such as blind image deconvolution or blind signal separation. Recently, new methods of learning of non-linear problems with differentiable nonlinearities (i.e.
Období: 2018 - 2020
Detekce anomálií je důležitým nástrojem automatického zpracování dat v případech, kdy není u žádných dat známé, do jaké třídy patří (učení bez učitele). Detekce anomálií se snaží nalézt vzorky, které se výrazně liší od většiny a proto jsou potenciálně zajímavé pro další analýzu. V současné době je většina metod založena na jednoduchých mělkých modelech bez jakékoliv složitější hierarchie.
Období: 2014 - 2017
Předložený projekt je založen na spolupráci expertů z oblastí teorie informace a atmosférického disperzního modelování v rámci řešení obtížného a vysoce aktuálního tématu. Hlavním cílem projektu je vývoj metod určení zdrojového členu úniku radioaktivní látky nebo jiné nebezpečné látky do atmosféry z dostupných měření. Metoda může být použita v reálném čase (např.
Období: 2011 - 2014
Cílem projektu je výzkum nových směrů v metodách diagnostiky, řízení a identifikace parametrů střídavých elektrických pohonů v kritických provozních stavech. Hlavní pozornost bude věnována bezsenzorovému řízení a identifikaci parametrů pohonu v nulových a malých otáčkách. Navrhujeme prozkoumat vhodnost teorií Bayesovské identifikace a stochastického řízení v této oblasti.
Období: 2008 - 2010
Stochastic decentralized control of distributed systems is studied from theoretical and algorithmic point of view. Decentralization is formalized by imposing conditional independence assumptions in the centralized control problem. However, local models and aims are in general incompatible with this structure and a suitable projections must be found.

Aktuální

Absolventi

Ing. Antonie Brožová
Ing. Zdenek Junek
Ing. Vít Škvára
Ing. Ondřej Tichý Ph.D.