Institute of Information Theory and Automation

You are here

AS

Podány 4 grantové návrhy do GAČR

Naše oddělení podalo 4 grantové návrhy do GAČR (3 standardní a jeden je spolupráce s Koreí): 

  • M.Kárný - Probabilistic description of beliefs and wishes for prescriptive dynamic decision making 
  • O.Tichý - Bayesian non-linear source quantification of spatio-temporal atmospheric emissions
  • K.Belda - Predictive control design under bounded uncertainties and disturbances in estimated states and parameters of robotic systems
  • K.Belda (spolunavrhovatel) - Controllable gripping mechanics: Modelling, control and experiments

Držíme palce!

2022-04-08 13:05

M. Ruman složil SDZ s vyznamenáním

Marko Ruman složil státní doktorskou zkoušku s vyznamenáním (obor: Matematické inženýrství, FJFI ČVUT) a úspešně představil teze své práce na téma "Transfer Learning in Reinforcement Learning".

Blahopřejeme!

2022-04-03 18:40

Seminar User‘s feedback in Preference elicitation

Speaker will be Tereza Siváková.

The research studies optimal decision-making with the focus on preferences quantified for fully probabilistic design (FPD). FPD models the closed DM loop and the agent’s preferences by joint probability densities (pds). There is a preference-elicitation (PE) principle, which maps the agent’s model of the state transitions and its incompletely expressed wishes on an ideal pd quantifying them. This research also studies preferences targeting actions and contradicting preferences.

2022-04-26 14:21

Seminar Transfer learning in Reinforcement learning tasks

 

Speaker will be Marko Ruman.

Deep reinforcement learning has shown an ability to achieve super-human performance in solving complex reinforcement learning tasks only from raw-pixels. However, it fails to reuse knowledge from previously learnt tasks to solve new, unseen ones. To generalize and reuse knowledge is one of the fundamental requirements for creating a truly intelligent agent. The work summarizes the problem of transfer learning in reinforcement learning tasks and offers a method for one-to-one task transfer learning.

2022-09-13 14:40

Job offer - Help Ukraine

Department of Adaptive Systems, Institute of Information Theory and Automation, Czech Academy of Sciences is looking for researchers/postdocs/PhD students in one of the areas:
• - Cybernetics
• - Artificial intelligence
• - Informatics
• - Applied mathematics
• - Control theory
• - other related fields

Good professional knowledge of English is essential, no knowledge of Czech is needed.

If you are interested please contact Mrs Neuner neuner@utia.cas.cz for further details. Those who have started PhD in Ukraine are also welcome.

2022-06-28 10:57

Ing. Tereza Siváková

Position: 
Doktorand
Kontakty
Room: 
Mail: 
Research interests: 
preference elicitation, decision making
Podrobnosti o doktorském studiu
Name of Work: 
Decision making under uncertainty
Name of Work (CS): 
Rozhodování za neurčitosti
Faculty: 
Fakulta jaderná a fyzikálně-inženýrská ČVUT
Thema of Study (CS): 
Matematické inženýrství
Beginning of Study: 
2022-02-20
2023-10-24 08:42

Seminar Course on Dynamic Decision Making

Faculty: 
Fakulta jaderná a fyzikálně-inženýrská ČVUT
Course type: 
magisterský
Semester: 
letní
Current: 
Ano
Web: 

Course objectives:

  • to support understanding how to design elements and methods inevitable for optimised decision making
  • to describe actual topics and trends in DM, ML and AI
  • to introduce a number of practical applications, for instance practical introduction into ML and business intelligence.




2022-01-04 14:26

Dynamic Decision Making under Uncertainty 1

Faculty: 
Fakulta jaderná a fyzikálně-inženýrská ČVUT
Course type: 
magisterský
doktorandský
Semester: 
letní
Current: 
Ano

This course will introduce the basic ideas underlying modelling dynamic decision problems and the methods used to solve them. The course will focus on probabilistic inference, decision making under uncertainty, and multi-agent interaction.

2022-01-04 14:26

Laboratoř statistického modelování

Faculty: 
Fakulta informačních technologií ČVUT
Semester: 
oba
Current: 
Ano

Předmět je orientován na nízkoúrovňový přístup k především bayesovskému statistickému a informačně-teoretickému modelování, kdy se student nejen seznamuje s existujícími metodami (regresní modely, Kalmanův filtr, fůze modelů aj.), ale sám si je i zkouší implementovat. Odpadá tedy využívání „vysokoúrovňových“ knihoven typu pandas, scikit-learn či statsmodels, důraz bude kladen naopak na využití numpy a scipy a nízkoúrovňovou algebru a kalkulus. Druhá polovina semestru je zaměřena na vlastní návrh metod a algoritmů, analýzu a ověřování jejich vlastností.

2023-10-11 13:53

Pravděpodobnost a statistika

Faculty: 
Fakulta informačních technologií ČVUT
Semester: 
zimní
Current: 
Ano

Studenti získají základy pravděpodobnostního uvažování, schopnost syntézy apriorní a aposteriorní informace a naučí se pracovat s náhodnými veličinami. Budou schopni správně aplikovat základní modely rozdělení náhodných veličin a řešit aplikační pravděpodobnostní úlohy v oblasti informatiky a počítačových věd. Pomocí metod statistické indukce budou schopni provádět odhady neznámých parametrů základního souboru na základě výběrových charakteristik. Seznámí se se základními metodami určování statistické závislosti dvou nebo více náhodných veličin.

2022-09-15 09:23

Pages

Subscribe to RSS - AS