studijní program

Informační technologie

Fakulta: FITZkratka: DITAk. rok: 2024/2025

Typ studijního programu: doktorský

Kód studijního programu: P0613D140028

Udělovaný titul: Ph.D.

Jazyk výuky: čeština

Akreditace: 8.12.2020 - 8.12.2030

Profil programu

Akademicky zaměřený

Forma studia

Prezenční studium

Standardní doba studia

4 roky

Garant programu

Oborová rada

Oblasti vzdělávání

Oblast Téma Podíl [%]
Informatika Bez tematického okruhu 100

Cíle studia

Cílem studijního programu je poskytnout vynikajícím absolventům magisterského studia specializované univerzitní vzdělání nejvyššího typu v informatice a výpočetní technice, zvláště pak v oblastech, ve kterých se profilují výzkumné skupiny FIT, a ve vztahu k výzkumným projektům řešeným na FIT:

  • akcelerované síťové technologie,
  • automatizovaná analýza, verifikace a syntéza,
  • efektivní techniky práce s automaty a logikami a jejich aplikace,
  • bezpečnost,
  • dolování dat z řečí,
  • evolvable hardware,
  • formální modely,
  • hardware-software codesign,
  • informační a databázové systémy,
  • inteligentní systémy,
  • management v softwarovém inženýrství,
  • modelování a optimalizace systémů,
  • nekonvenční číslicové obvody,
  • počítačová grafika,
  • počítačové sítě a vestavěné systémy,
  • robotika,
  • superpočítačové technologie,
  • systémy odolné proti poruchám, diagnostika a testování,
  • vysoce náročné výpočty,
  • znalostní technologie a
  • zpracování obrazu a videa.
Vzdělání získané v tomto studijním programu zahrnuje průpravu a atestaci k vědecké práci.

Profil absolventa

Absolventi doktorského studijního programu Information Technology jsou schopni samostatně provádět vědecko-výzkumnou činnost a tvůrčím způsobem řešit složité teoretické, návrhové, verifikační, testovací, implementační a inovační problémy v oblasti informatiky. Jsou vybaveni pokročilými znalostmi jak z teoretické informatiky, tak i z oblasti algoritmizace, tvorby software i hardware a zkušenostmi s jejich uplatněním v různých aplikacích. Hlavní důraz a cíl studia je směřován na vědeckou a tvůrčí činnost a představení výstupů této činnosti vědecké komunitě na mezinárodní úrovni, zejména ve formě publikačních výstupů. Další nedílnou součástí je získání zkušeností s prací v týmu a pravidelná prezentace dosažených výsledků, nejdříve pro kolegy na FIT a později na mezinárodních vědeckých konferencích. Absolventi doktorského studijního programu mají tedy nejen teoretické a specializované znalosti dle svého odborného zaměření, ale zároveň i zkušenosti s publikační činností a uplatněním a prezentací výsledků na mezinárodní úrovni. 

Charakteristika profesí

Absolventi FIT obecně a absolventi doktorského studia zejména nemají problém najít uplatnění jako vědečtí, pedagogičtí či řídicí pracovníci jak v ČR tak v zahraničí.

  • Absolvent doktorského studia je schopen samostatné vědecké, výzkumné a řídicí práce v oblasti informatiky, výpočetní techniky a informačních technologií. Je připraven řešit náročné koncepční, výzkumné a vývojové problémy. V praxi je schopen samostatně vést výzkum, vývoj a výrobu v oblasti moderních informačních technologií.
  • Nachází uplatnění jako tvůrčí pracovník na špičkových vědeckovýzkumných pracovištích, jako vedoucí výzkumných a vývojových týmů a též ve vědecké a pedagogické práci na vysokých školách. Absolventi tohoto programu se mohou také uplatnit při obsazování vyšších funkčních pozic v některých větších institucích a firmách, kde je vyžadována schopnost samostatně tvořivě pracovat, analyzovat složité problémy a navrhovat a realizovat nová, originální řešení.
  • Část absolventů typicky pokračuje jako tzv. "postdoc" v akademické kariéře v ČR nebo v zahraničí.

Podmínky splnění

Jsou vymezeny individuálním studijním plánem studenta, jenž specifikuje studijní předměty, které je student povinen úspěšně absolvovat, předpokládané stáže a účasti na odborných konferencích a minimální pedagogické působení v bakalářském nebo magisterském studijním programu fakulty. Úspěšné ukončení studia je podmíněno:

  • Složením státní doktorské zkoušky, při níž prokazuje student hluboké znalosti metodologických přístupů, teorií a jejích aplikací v souladu se současným stavem poznání v těch vědních disciplinách, které jsou vymezeny předměty individuálního studijního plánu studenta a tématem jeho disertační práce. Obsahem státní doktorské zkoušky je rovněž hodnocení předpokládaných cílů disertační práce, metod řešení a doposud dosažených vlastních výsledků.
  • Absolvováním části studia na zahraniční instituci v délce nejméně jednoho měsíce nebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu s výsledky publikovanými nebo prezentovanými v zahraničí nebo jiná forma přímé účasti studenta na mezinárodní spolupráci.
  • Doložením splnění požadavků na tvůrčí činnost.
  • Obhajobou doktorské disertační práce, která je napsána v angličtině.

Student je povinen úspěšně absolvovat zkoušku z anglického jazyka a alespoň 2 předměty ze seznamu nabízených předmětů. Alespoň jeden z nich musí být z kategorie "teoretických" předmětů, kterou tvoří následující předměty: Vybraná témata z analýzy a překladu jazyků, Statistika, stochastické procesy, operační výzkum, Moderní matematické metody v informatice, Optika, Regulované gramatiky a automaty, Moderní teoretická informatika, Matematická logika, Teorie a aplikace Petriho sítí, Teorie kategorií v informatice, Vysoce náročné výpočty. 

Vytváření studijních plánů

Jsou stanovena směrnicí děkana Pravidla o organizaci studia na FIT pro sestavovaní individuálního plánu studenta.  Individuální studijní plán vychází z tématu disertační práce a podléhá schválení oborovou radou.
Předepisuje:

  • obsahové zaměření samostatné vědecké, výzkumné, vývojové činnosti a vlastní vzdělávací činnosti s ohledem na oborovou specializaci a téma disertační práce,
  • studijní předměty, které je student doktorského studia povinen absolvovat, konkrétně celkový počet předmětů a jejich časové zařazení do semestrů,
  • přehled tvůrčí činnosti, zejména stáže a pobyty na jiných pracovištích, účast na konferencích, seminářích, letních školách atp.,
  • publikační plán,
  • pedagogické působení v souladu se směrnicí fakulty Pravidla o organizaci studia na FIT  a
  • časové rozvržení studia v kontextu všech výše uvedených bodů.

https://www.fit.vut.cz/fit/info/smernice/sm2018-13.pdf

Dostupnost pro zdravotně postižené

Vysoké učení technické v Brně umožňuje studium osobám se zdravotním postižením dle § 21, odst. 1 písm. e) zákona 111/1998 Sb. vysokých školách a o změně a doplnění dalších zákonů ve znění pozdějších předpisů a dle požadavků v této oblasti vyplývajících z nařízení vlády č. 274/2016 Sb., o standardech pro akreditace ve vysokém školství, poskytuje uchazečům o studium a studentům se specifickými potřebami služby v rozsahu a formou odpovídající specifikaci uvedené v Příloze č. 3 k Pravidlům pro poskytování příspěvku a dotací veřejným vysokým školám Ministerstvem školství, mládeže a tělovýchovy, specifikující financování zvýšených nákladů na studium studentů se specifickými potřebami.

Služby pro studenty se specifickými potřebami jsou na VUT v Brně realizovány prostřednictvím aktivit specializovaného pracoviště - poradenského centra Alfons, které je součástí Institutu celoživotního vzdělávání VUT v Brně - sekce Poradenství pro studenty.

Aktivity poradenského centra a pravidla zpřístupňování studia univerzita garantuje platnou Směrnicí rektora č. 11/2017 upravující postavení uchazečů o studium a studentů se specifickými potřebami na VUT v Brně. Tato vnitřní norma garantuje minimální standardy poskytovaných služeb.
Služby poradenského centra jsou nabízeny uchazečům o studium a studentům se všemi typy zdravotního znevýhodnění uvedených ve zmíněném Metodickém standardu Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy.

Návaznost na další typy studijních programů

Studijní program navazuje jak na dobíhající navazující magisterský program Informační technologie, tak na nový navazující magisterský program Informační technologie a umělá inteligence.
Studenti mohou dále, podle svých potřeb a mimo své formalizované studium, také absolvovat kurzy a školení týkající se metodologie vědecké práce, publikačních a citačních dovedností, etiky, pedagogiky a tzv. měkkých dovedností, které organizuje VUT či jiné instituce.

Vypsaná témata doktorského studijního programu

  1. Metody zpracování dat pomocí neuronových sítí

    Jádrem práce je vývoj nových metod zpracování dat pomocí neuronových sítí. Může jít o data získaná od uživatelů informačních systémů i o přímá senzorická data. Zvláštní pozornost bude věnována zpracování a predikci sekvenčních dat (prediktivní výroba a údržba). Předpokládá se spolupráce s průmyslovým partnerem rámci projektu TAČR. Školitelem specialistou a koordinátorem zapojení UITS do projektu je R. Kočí.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

  2. Nové přístupy v softwarovém inženýrství pro CPS a IoT

    Cílem práce je navázat na soudobé architektury a metody vývoje distribuovaných řidicích systémů, IoT a CPS (cyber-physical systems) a přinést nové architektury a metody, které zohlední potřebu analyzovatelnosti a verifikovatelnosti a přitom umožní adaptabilitu a dynamickou rekonfigurovatelnost systému v návaznosti na dynamicky se měnící požadavky a dostupnost zdrojů. 
    Téma zahrnuje problematiku transformace modelů, využití metod strojového učení a umělé inteligence v návrhu a realizaci inteligentních a distribuovaných řídicích systémů a moderní metody modelování, simulace, analýzy a verifikace, v souladu s průmyslovými standardy pro IoT, CPS a Průmysl 4.0.
    Jedním z východisek může být publikace 
    On the Model Continuity in Control Systems Design Using DEVS, UML, and IEC 61499 (http://personales.upv.es/thinkmind/dl/conferences/icsea/icsea_2021/icsea_2021_2_120_10075.pdf).

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

  3. Víceúrovňové modelování a koordinace akcí holonických systémů s využitím ROS

    Tato disertační práce je zaměřena na rozvoj prostředků pro víceúrovňové modelování a koordinaci akcí v kontextu holonických systémů s využitím Robot Operating System (ROS). Holonické systémy, představující autonomní entity nazývané holony, nabízejí flexibilní přístup k organizaci autonomních prvků v rámci vyšších organizačních úrovní. Koncept holonů nachází uplatnění v širokém spektru oblastí, včetně průmyslové robotiky, inteligentní dopravy, autonomních vozidel, senzorických systémů a obecně v oblastech kyberneticko-fyzikálních systémů (CPS), Průmyslu 4.0 a Internetu věcí (IoT). Robot Operating System (ROS) je framework pro vývoj distribuovaných inteligentních systémů a robotů, umožňující komunikaci a spolupráci mezi autonomními entitami. Cílem této práce je poskytnout nové metody a nástroje, které povedou k efektivní integraci holonických konceptů do prostředí ROS. Zároveň se očekává, že práce přinese inovativní přístupy ke koordinaci akcí mezi autonomními entitami na různých úrovních organizace systému. Experimentální ověření navržených prostředků proběhne v reálných i simulovaných prostředích, s důrazem na možné aplikace v průmyslu a rozvíjejících se technologiích.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

1. kolo (podání přihlášek od 26.02.2024 do 31.05.2024)

  1. Agentová továrna řízená komunitami inteligentních agentů a aktorů

    Náplní práce je návrh a praktické vyzkoušení nového typu digitálních agentů. Tito by měli být založeni na kombinaci aktorového přístupu s přístupy hlubokého strojového učení. Aktorový přístup je alternativou k objektovému přístupu. V tomto modelu je základní výpočetní jednotkou aktor, který realizuje čtyři základní operace: založ, pošli, přijmi a řiď; další operace jsou asynchroní, založené na posílání zpráv mezi aktory. Hluboké strojové učení je založeno na využití algoritmů (neuronových sítí) operujících s daty uspořádanými ve vrstvách. Předpokládáme, že agent nového typu bude složen z mnoha actorů a bude schopen se učit díky vytěžování toků zpráv, které si mezi sebou aktoři posílají. Výše uvedené hypotézy budou prakticky testovány v průmyslu v prostředí "agentové továrny"  u partnera projektu.

    Školitel: Zbořil František, doc. Ing., Ph.D.

  2. Aktivní monitorování cloudových aplikací

    Popis tématu:

    Současným trendem Internetu je přesun aplikací, dat a výpočtů do cloudového prostředí. Tento přesun se týká jak jednotlivců tak i firemního prostředí. S tím souvisí i změna způsobu monitorování aplikací a služeb, kdy tradiční monitorovací techniky typu Netflow či SNMP nemají možnost sledovat výkon, dostupnost a odezvu cloudových aplikací. Navíc dostupnost monitorovacích a diagnostických informací z cloudu je omezená a často závisí na typu cloudu a použití služeb.

    Výzkumné téma se zaměřuje na návrh metod aktivního monitorování pro cloudové aplikace pomocí sítě agentů, kteří monitorují pomocí modulárních testů dostupnost, výkonnost a bezpečnost aplikací v cloudu na vrstvách L3-L7. Pro zpracování monitorovacích dat se využijí metody strojového učení zaměřené na profilování chování, prediktivní analýzu a detekci chyb.

    Literatura:

    • Luuk Klaver, Thijs van der Knaap, Johan van der Geest, Edwin Harmsma, Bram van der Waaij, and Paolo Pileggi. 2021. Towards Independent Run-Time Cloud Monitoring. In Companion of the ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering (ICPE '21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 21–26.
    • Jacopo Soldani and Antonio Brogi. 2022. Anomaly Detection and Failure Root Cause Analysis in (Micro) Service-Based Cloud Applications: A Survey. ACM Comput. Surv. 55, 3, Article 59 (March 2023), 39 pages.
    • H. Won and Y. Kim, "Performance Analysis of Machine Learning Based Fault Detection for Cloud Infrastructure," 2021 International Conference on Information Networking (ICOIN), Jeju Island, Korea (South), 2021, pp. 877-880, doi: 10.1109/ICOIN50884.2021.9333875.

    Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.

  3. Analýza a využití mikroskopických detailů ve snímcích pořízených obyčejnou kamerou

    Cílem práce je vyhledávat a vytvářet algoritmy, které umožní vysoce kvalitní pořizování snímků pomocí obyčejné kamery chytrého telefonu (nebo ekvivalentní). Zároveň je cílem zpracovávat takto pořízené snímky a získávat z nich podrobné znalosti o materiálu a podrobnostech snímaného vzorku. Pořízení jednoho "vysoce kvalitního snímku" bude probíhat s použitím opakovaného fotografování téhož povrchu k dosažení invariance vůči osvětlení, dosažení "superresolution", eliminace šumu a nahodilých vlivů.
    Činnosti v rámci výzkumu a vývoje budou sestávat z těchto dílčích témat a zaměřovat se na ně:

    • Pořizování kvalitních obrázků mobilním telefonem a jinými kamerami
    • Složení více pořízených snímků do vysoce kvalitního snímku, s podrobnými charakteristikami materiálu
    • Komprese, uložení, přenášení vysoce kvalitních obrázků
    • Registrace, vyhledání, porovnání vysoce kvalitních obrázků
    • Analýza význačných bodů ve vysoce kvalitních snímcích
    • Porovnání vysoce kvalitních snímků: identifikace, verifikace
    • Vyhledání na základě rysů z vysce kvalitních snímků
    • Strojové učení nad vysoce kvalitními snímky

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  4. Analýza chování osob a detekce podezřelého chování v reálném čase

    Nasazování umělé inteligence v rámci bezpečnostních aplikací se stává moderním fenoménem. Veřejné kamerové systémy poskytují dostatek kvalitních dat pro analýzu a poskytování informací v reálném čase s cílem zvyšovat úroveň bezpečnosti. Cílem této práce je vytvořit řešení, které bude schopné rozlišovat jednotlivé osoby a analyzovat jejich chování v reálném čase. V případě nestandardního chování bude uživatel upozorněn.

     

    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Dále předpokládáme spolupráci se zástupci policie; nicméně pro plnění výzkumu to není nezbytná podmínka.

     

    Na vedení práce se bude podílet školitel specialista Dr. Filip Orság.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  5. Analýza programů s dynamickými datovými strukturami

    SW projekty, které využívají dynamické datové struktury v kombinaci s ukazateli, jsou velmi náchylné na chyby při práci s pamětí (null pointer dereference, memorz leaky, ...). Zároveň jde často o systémový kód používaný v jádrech operačních systémů, sdílených knihovnách, nebo interpreterech vyšších programovacích jazyků.

    Cílem této práce je navázat na současné techniky pro analýzu programů s dynamickou pamětí, zejména pak na techniky založené na Separační logice a tzv. bi-abdukci. Pr8ce m;6e b7t sm2rov8na na jazyk C/C++, nebo jiný vhodný programovací jazyk. Práce bude navazovat na práci členů skupiny VeriFIT a práci dr. F. Zullegera z TU Wien.

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT technikami pro verifikace programů se složitými datovými strukturami (zejména dr. L. Holík, prof. T. Vojnar, ing. T. Dacík, ing. V. Šoková). V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (včetně mezinárodních). Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT: TU Wien, Rakousko (dr. F. Zulleger); Uppsala University, Švédsko (prof. P.A. Abdulla, prof. B. Jonsson, dr. Rummer); Verimag, Grenoble, Francie (dr. R. Iosif); IRIF, Paříž, Francie (prof. A. Bouajjani, dr. M. Sighireanu, dr. C. Enea); Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen).

    V rámci tématu se student může také aktivně zapojit do různých grantových projektů, jako je např. projekt AIDE - Pokročilá analýza a verifikace pro pokročilý software, GAČR.

    Školitel: Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D.

  6. Analýza útoků na bezdrátové sítě

    Tematicky se tato disertační práce orientuje na bezpečnost bezdrátových lokálních sítí. V rámci řešení by mělo dojít k seznámení se s vybranými bezdrátovými sítěmi a jejich zabezpečením. Kroky práce by měly obsahovat: prostudování teorie bezdrátových sítí, jejich vlastností a možností provedení útoků, odzkoušení základních typů útoků, navržení nového způsobu ochrany, experimenty, zhodnocení výsledků a návrh směru dalšího výzkumu.

    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

    Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Kamil Malinka.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  7. Automatické optimalizace algoritmů v prostředí vysoce náročných výpočtů

    Cílem disertační práce je prozkoumat metody autotuning vysoce náročných aplikací.

    Výkon dané výpočetní aplikace i jednotlivých výpočetních funkcí je silně ovlivně architekturou požité výpočetní platformy, překladačem a charakterem vstupních dat. Manuálně odladit nepřeberné množství variant kódu je prakticky nemožné.

    Proto se tato práce zaměří na techniky automatické optimalizace kódu, které za běhu algoritmu vybírají různé implementace daných rutin, měří jejich výkon aby po nějaké době dospěly k optimálnímu nasazení daného algoritmu.

    Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.

  8. Automatické vyvažování zátěže na heterogenních architekturách

    Trendem poslední doby při stavbě superpočítačových systémů je využití heterogenních architektur pro dosažení vysoké výkonnosti a současně nízkého příkonu. Typickým představitelem takového systému je Tsubane-II nebo Salomon, jenž obsahují mimo běžných vícejádrových procesorů i akcelerátory Intel Xeon Phi, nebo systémy jako je Titan jenž sází na grafické karty firmy NVIDIA.

    Pokud chceme opravdu využít plný potenciál výpočetního systému je nutné úlohu rozdělit nejen na akcelerační karty, ale rovněž na procesorová jádra. Pokud bychom uvažovali systém Salomon umístěný v Ostravě, procesorová část představuje 1/3 výkonu, zatímco akcelerační karty 2/3.

    Cílem práce je navrhnout novou metodiku automatizované rozdělení výpočtu (dekompozice) a vyvážení pracovní zátěže tak, aby byly využity všechny dostupné prostředky a minimalizována komunikace.

    Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.

  9. Automatizovaná analýza složitosti programů (nejen) se složitými datovými strukturami

    U softwarových systémů očekáváme, že jednak nikdy nenastane žádná závažná chyba (deadlock, neoprávněný přístup do paměti, ...), ale také každá akce systému vždy úspěšně skončí v rozumném časovém intervalu. Problémem ověření ukončení v rozumném čase se zabývá analýza mezí (bound analysis). Problémem analýzy mezí je pro zadaný program (nebo funkci) nalézt (horní) odhad složitosti. Přes pokrok v posledních letech ale stále nejsou současné techniky dostatečné. Problémem jsou hlavně složité datové struktury a tzv. otevřený kód, kde analyzujeme pouze části kódu bez znalosti kontextu.

    Cílem této práce je navázat na současné techniky pro analýzu mezí s cílem analýzy mezí otevřeného kódu a/nebo kódu se složitými datovými strukturami. Práce bude navazovat na práci členů skupiny VeriFIT a práci dr. F. Zullegera z TU Wien a dr. M. Sinna z Fachhochschule St. Pölten.

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT technikami pro verifikace programů se složitými datovými strukturami (zejména dr. L. Holík, prof. T. Vojnar, ing. T. Dacík, ing. V. Šoková). V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (včetně mezinárodních). Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT: TU Wien, Rakousko (dr. F. Zulleger); Uppsala University, Švédsko (prof. P.A. Abdulla, prof. B. Jonsson, dr. Rummer); Verimag, Grenoble, Francie (dr. R. Iosif); IRIF, Paříž, Francie (prof. A. Bouajjani, dr. M. Sighireanu, dr. C. Enea); Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen).

    V rámci tématu se student může také aktivně zapojit do různých grantových projektů, jako je např. projekt AIDE - Pokročilá analýza a verifikace pro pokročilý software, GAČR.

     

    Školitel: Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D.

  10. Automatizovaný návrh neuronových sítí zohledňující výpočetní zdroje

    Umělé neuronové sítě (ANN) a tzv. hluboké neuronové sítě se v poslední době hojně používají ve výpočetně náročných úlohách klasifikace, predikce a rozpoznávání. Cílem disertační práce bude navrhnout škálovatelné metody automatizovaného návrhu ANN, které současně optimalizují konfiguraci platformy (GPU, FPGA, ASIC), kde bude výsledná síť nasazena. Předpokládá se i návrh náhradních modelů umožňujících predikovat přesnost a další parametry kandidátních ANN s cílem snížit dobu návrhu. Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.

  11. Autonomní inteligentní systémy řízené modely

    Tématem práce je propojení prostředí pro modelování inteligentních systémů s nástroji pro vytváření a provádění simulačních modelů. Doktorand by se měl orientovat zejména na otevřené otázky robotiky, jako jsou například společné plánování, řešení konfliktů a koordinace, a zkoumat jejich řešení právě s využitím simulačních nástrojů jako jsou PNtalk nebo TMass. Výsledkem by měla být analýza problematiky, řešení některých problémů a demonstrace přínosu modelování pro jejich řešení.

    Školitel specialista: Ing. Radek Kočí, Ph.D.

    Školitel: Zbořil František, doc. Ing., Ph.D.

  12. Bezpečnostní dopady umělé inteligence v kybernetické bezpečnosti

    V posledních letech došlo obrovskému zvýšení kvality výstupů neuronových sítí generující syntetický obsah, které šlo ruku v ruce s výrazným zjednodušením použití nástrojů využívajících AI a také jejich vyšší dostupností. Rostoucí trend v používání umělé inteligence tak přináší nové výzvy oblasti kybernetické bezpečnosti. Nejvýznamnějšími příklady je použití tzv. "deepfakes" k útoku na biometrické systémy nebo využití technik hlubokého učení k detekci kybernetických útoků. Cílem této práce je ve vybrané oblasti kybernetické bezpečnosti analyzovat nové trendy, přístupy, reálné útoky, jejich vlastnosti, dopady a potenciální aplikace. Práce by poté měla na základě analýzy a výzkumu stavu bezpečnosti pro vybrané oblasti navrhnout nové metody ochrany založené na AI.

    Doporučené oblasti zaměření práce:
    Vliv generativní AI na bezpečnost kódu a aplikační bezpečnost
    Lidský faktor v útocích založené na AI - např. zvyšování schopnosti lidí rozpoznávat tento typ útoků
    Dopady generativní AI na bezpečnost biometrické autentizace (hlas, obličej, ...)


    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

    Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Kamil Malinka.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  13. Celostní modelování dialogů

    Na rozdíl od dialogových systémů postavených na komponentech (jako je rozpoznávání řeči, generování přirozeného jazyka, dialog management a syntéza řeči) se toto téma koncentruje na celostní (end-to-end) modelování hlasových dialogů. Cílem je reprezentace dialogů ve vektorovém prostoru, kde bude možné poloautomaticky nebo zcela automaticky navrhovat konverzační modely ve formě grafů konečných stavových automatů z neanotované sady hlasových nebo textových trénovacích dialogů. To povede k důvěryhodnému a vysvětlitelnému modelování konverzací.

    Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.

  14. Celostní systémy pro diarizaci mluvčích

    Diarizace mluvčích (SD, určení, kdo kdy mluvil) je důležitou součástí vytěžování řečových dat a umělé inteligence (AI). Je zásadní pro následné algoritmy, např. automatické rozpoznávání řeči (ASR). Současná SD funguje dobře za mnoha podmínek, ale nedokáže si poradit s překrývající se řečí. více než dvěma mluvčími a realistickými nahrávky (různé akustické podmínky a styly mluvy). Většina současných SD navíc charakterizuje mluvčí pouze na základě akustické informace. Budoucí SD bude pro zvýšení přesnosti využívat amalgám vstupů, a využívat všech dostupné informačních zdrojů. Toto PhD téma navrhuje významný posun směrem k tomuto cíli. Vyvineme nové architektury, které rozšíří end-to-end SD na různé scénáře s více úlohami. Navrhujeme také integraci zpracování signálů z několika vstupů (mikrofonů) využívající vzájemně se doplňující informace. Konečným cílem projektu je spojit všechny tyto systémy do jednotného rámce, který podstatně zlepší přesnost SD.

    Školitel: Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D.

  15. Detekce Alzheimerovy choroby (AD) před nástupem vyšetřování dynamiky mozku

    Výzkumný problém: Mezi všemi typy demence je Alzheimerova choroba (AD) nejběžnější formou, přičemž 70 % lidí postižených demencí má AD. Vzhledem k tomu, že prevalence AD se zvyšuje s věkem, očekává se, že počet lidí žijících s AD v příštích desetiletích poroste v důsledku lepší kvality života, která má za následek zvýšení věku v mnoha zemích. To vše vedlo ke zvýšenému zaměření na zajištění pre-start detekce AD a odpovídající intervenci, což může vést ke zpomalení progrese onemocnění poskytnutím adekvátní diagnostiky.

    Problémy se současnými řešeními: K preklinické AD dochází 10 až 15 let před vypuknutím nemoci, což má za následek změny v mozku, aniž by se projevily nějaké skutečné příznaky nemoci, jako je ztráta paměti atd. Pre-onset znamená detekci AD v preklinickém stádiu nebo před ním. Stávající nejmodernější metody se zaměřují především na detekci pozdějších stádií AD a detekce preklinické AD je stále otevřeným výzkumným problémem. Tento výzkum se proto zaměřuje na detekci AD před propuknutím (tj. včasnou detekci preklinické AD), protože to bude mít obrovský dopad na životy lidí. To může vést k včasnému zásahu a může vést k dalšímu zpomalení progrese onemocnění.

    Výzvy: Ve fázi preklinické AD nejsou související příznaky a symptomy jasné, a proto lidé v této fázi nevyhledávají žádnou pomoc. Proto by metoda pro detekci AD před nástupem měla být součástí pravidelného procesu zdravotního screeningu, a proto by měla být dostupná v malých klinických zařízeních.

    Téma práce: Způsob detekce preklinické AD bude zahrnovat zkoumání základních mozkových mechanismů pro sledování a sledování změn souvisejících s pre-propuknutím detekce AD. Zobrazování magnetickou rezonancí (MRI) bude použito jako reference pro zkoumání dynamiky mozku, ale v praxi jej nelze použít kvůli jeho vysoké ceně a specializovanému prostředí, které omezuje jeho použití ve fázi screeningu. V tomto výzkumu bude použit elektroencefalogram (EEG), který je široce dostupný, má nízkou cenu, má dobré časové rozlišení a má vysokou mobilitu. Proto si tento projekt klade za cíl prozkoumat změny v základních mozkových mechanismech pomocí EEG k vývoji neuromarkeru založeného na EEG pro detekci AD před propuknutím. Neuromarker bude zahrnovat extrakci funkcí a odpovídající vývoj modelu strojového učení.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy EEG signálů. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, doc., Ph.D.

  16. Detekce hlasových podvrhů

    Práce začne seznámením se základy problematiky detekce hlasů deepfakes (deepfake detection, DFD) - s terminologií, dostupnými technikami, daty a mezinárodními evaluacemi výzvami (zejména AVSpoof), s historií a současným stavem technik a nástrojů pro rozpoznávání mluvčích (wespeaker toolkit), se současným stavem technik a nástrojů pro personalizovanou syntézu textu na řeč (pTTS) a převod hlasu. Prvním úkolem bude reprodukovat jeden nebo dva systémy DFD z AVSpoof 2021 (nebo novější evaluace), zkontrolovat, zda čísla odpovídají tomu, co je uváděno, prostudovat, jak systémy fungují, a následně napadnout systém(y) DFD AVSpoof 2021 pomocí několika aktuálních technik generování DFD. Hlavním úkolem PhD práce je navrhnout a implementovat způsoby, jak detekovat DFD (nebo napomoci detekci DFD) například tím, že (1) systém DFD bude znát pravou řeč cílového mluvčího (2) bude pracovat s artefakty, které by mohly být špatně zpracovány systémy pTTS, jako jsou například nádechy. (3) návrhem a implementací technik využívajících poznatky psychoakustiky (4) návrhem a implementací technik využívajících textové informace dostupné od cílového mluvčího (např. sociální sítě)..

    Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.

  17. Efektivní práce s logikami a automaty (nejen) ve formální analýze a verifikaci -- společné vedení s dr. O. Lengálem

    Různé typy logik a automatů patří mezi nejzákladnější objekty studované a aplikované v oblasti informatiky již desítky let. Přesto v této oblasti existuje řada dosud neuspokojivě vyřešených problémů a neustále se objevují nové, vzrušující problémy související se stále novými aplikacemi logik a automatů (např. při formální verifikaci konečně i nekonečně stavových systémů s různými pokročilými řídicími či datovými strukturami, v rozhodovacích procedurách, při syntéze programů či hardware nebo i v metodách efektivního vyhledávání v různých typech dat či v síťovém provozu).

    Předmětem disertační práce bude primárně rozvoj současného stavu v oblasti efektivní práce s různými logikami (např. nad ukazatelovými strukturami, řetězci, různými aritmetikami, temporálními logikami apod.). Za tím účelem budou zkoumány přístupy založené na různých typech rozhodovacích diagramů, automatů, ale také např. přístupy založené na existenci modelu omezené velikosti či na efektivních redukcích mezi různými typy logických teorií. V souvislosti s tím pak budou rozvíjeny i metody efektivní práce s rozhodovacími diagramy a různými typy automatů (automaty nad slovy, stromy, nekonečnými slovy, automaty s čítači apod.). Práce zahrne jak teoretický výzkum, tak také prototypovou implementaci navržených technik a jejich experimentální vyhodnocení.

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT rozvojem technik pro práci s logikami a automaty a jejich aplikacemi. Jedná se zejména o dr. O. Lengála, jež bude působit v roli školitele specialisty, nebo také doc. L. Holíka či doc. A. Rogalewicze. V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (včetně mezinárodních). Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT: Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen); TU Vienna, Rakousko (doc. F. Zuleger); LSV, ENS Paris-Saclay (prof. M. Sighireanu); IRIF, Paříž, Francie (prof. A. Bouajjani, doc. P. Habermehl, doc. C. Enea), Verimag, Grenoble, Francie (doc. R. Iosif); Uppsala University, Švédsko (prof. P.A. Abdulla, prof. B. Jonsson); či School of Informatics, University of Edinburgh, Velká Británie (prof. R. Mayr).

    V rámci tématu se student může také aktivně zapojit do různých grantových projektů, jako jsou např. projekty GA ČR GA23-07565S "ROULETTE - Reprezentace Booleovských funkcí pomocí adaptabilní datové struktury", GA23-06506S "AIDE - Pokročilá analýza a verifikace pro pokročilý software", ERC.CZ projekt LL1908 "Efektivní konečné automaty pro automatické usuzování" či některý z aktuálně připravovaných Horizon Europe projektů.

    Školitel: Vojnar Tomáš, prof. Ing., Ph.D.

  18. Embedded systémy pro zpracování videa/signálu

    Téma je zaměřeno na algoritmy embedded zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat možnosti "chytrých" a "malých" zařízení, která by měla nové vlastnosti, a  bylo možné je efektivně nasadit do aplikací vyžadujících malé, skryté, distribuované, nízkopříkonové, mechanicky nebo klimaticky namáhané jednotky schopné zpracovávat signálové vstupy. Nasazení takových jednotek je perspektivní a široké a předpokládá se i propojení do klient/server a/nebo cloud systémů. Samotné jednotky mohou být založeny na efektivním CPU/GPU/DSP, na programovatelném hardware, případně na kombinaci těchto technologií. Může se jednat i o smart kamery. Aplikace, které jsou v oblasti zájmu tohoto tématu:

    • klasifikace obrazu nebo objektů s využitím strojového učení (AI) klasicky nebo prostřednictvím hlubokých konvolučních neuronových sítí nebo podobných přístupů (například pro kontrolu kvality výrobků apod.),
    • současná analýza jednorozměrného signálu (signálů) a obrazu (například pro robustní zjištění nějakého objektu například v dopravních nebo průmyslových aplikacích),
    • moderní algoritmy zpracování videa, obrazu a/nebo signálu  s využitím "klient/server", případně "cloudu" (se zaměřením na aspekty client/server a/nebo cloud) vhodné například pro mobilní techniku a/nebo embedded systémy,
    • po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale v principu sem patří.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

  19. Evoluční optimalizace logických obvodů

    Ukazuje se, že metody syntézy číslicových obvodů využívající evolučních algoritmů, zejména kartézského genetického programování pracujícího přímo nad reprezentací na úrovni hradel, jsou schopny produkovat implementace, které jsou v řadě případů mnohem efektivnější (typicky kompaktnější) nežli implementace získané pomocí současných syntézních technik využívajících interní reprezentace (např. AIG) a iterativní aplikace deterministických přepisovacích pravidel. Typickým cílem optimalizace je redukovat počet hradel optimalizovaného obvodu. V praxi se však vyskytuje požadavek optimalizovat obvod z hlediska více kriterií (např. zpoždění, plocha na čipu). V případě využití systému pro účely resyntézy je multikriteriální optimalizace nutností z důvodu zachování zpoždění obvodu, jehož část je předmětem optimalizace. 

    Cílem disertační práce je navázat na předchozí výzkum a zabývat se možnostmi multikriteriální optimalizace číslicových obvodů s ohledem na dobrou škálovatelnost. Dále se předpokládá využití alternativních reprezentací jako je např. majority uzel, které lépe odrážejí principy nových technologií.

    Výzkum spadá do témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D.

  20. Extrakce informací z WWW

    Problematika identifikace a extrakce konkrétních informací z dokumentů na WWW je již delší dobu předmětem intenzivního výzkumu. Mezi základní překážky, které je třeba překonat, patří nedostatečná strukturovanost HTML dokumentů a absence metainformací (anotací) využitelných pro rozpoznání významu jednotlivých částí obsahu. Tyto chybějící informace jsou proto nahrazovány analýzou různých aspektů webových dokumentů, zejména následujících:

    • HTML kód dokumentu (DOM)
    • Text dokumentu (hledání klíčových slov, statistická analýza textu, metody zpracování přirozeného jazyka)
    • Vizuální organizaci (rozložení obsahu na stránce, vizuální vlastnosti)

    Pro úspěšnou extrakci konkrétní informace z dokumentů je rovněž nezbytná doménová znalost zahrnující očekávanou strukturu extrahované informace (vztahy mezi jednotlivými extrahovanými položkami) a způsob zápisu jednotlivých položek. Tato znalost umožňuje přesnější rozpoznání jednotlivých částí informace v textu dokumentu.

    Současné přístupy k extrakci informací z webových dokumentů se soustřeďují zejména na modelování a analýzu dokumentů samotných; modelování extrahované informace za účelem jejího přesnějšího rozpoznání nebylo dosud podrobněji zkoumáno v tomto kontextu. Předpokládaným cílem disertační práce jsou proto následující:

    • Studium existujících doménových modelů jako např. UML diagramy tříd, E-R diagramy nebo ontologie.
    • Rozšíření těchto modelů o konkrétní metody rozpoznání konkrétních údajů v dokumentech (např. regulární výrazy, pokročilá klasifikace textu).
    • Návrh metod extrakce informací založených na srovnání struktury informace prezentované v dokumentu a očekávané struktury cílových informací.

    Nedílnou součástí je rovněž experimentální implementace navržených metod s využitím existujících nástrojů a experimentální ověření na reálných dokumentech dostupných na WWW.

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

  21. Formální modely distribuovaného výpočtu

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních systémech distribuovaného výpočtu. Cílem je konstrukce a výzkum nových automatových a gramatických systémů, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a překladačích.

    Výsledky prvního roku řešení problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

  22. Formální modely paralelního výpočtu

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních systémech paralelního výpočtu. Cílem je konstrukce a výzkum nových automatových a gramatických systémů, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a překladačích.

    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

  23. Generativní AI a metody zpracování obrazu pomocí neuronových sítí

    Tématem disertační práce jsou zejména pokročilé metody zpracování a editace obrazu a generativní metody umělé inteligence pro syntézu obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod s využitím strojového učení, zejména hlubokých neuronových sítí.

    • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
    • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (Adobe Research, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie)

     

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  24. Genetické programování pro interpretovatelné strojové učení

    Genetické programování je považováno za jednu z metod v oblasti strojového učení, která umožňuje automatizovaně vytvářet interpretovatelné modely. Oproti hlubokým neuronovým sítím je nevýhodou horší škálovatelnost. Cílem projektu je navrhnout a implementovat systém genetického programování, který bude produkovat interpretovatelné modely a současně zlepší škálovatelnost stávajících přístupů. Na úlohách zejména z oblasti symbolické regrese, návrhu obvodů a aproximativního počítání bude experimentálně vyhodnocována účinnost navržených řešení. Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.

  25. Genetické programování využívající hluboké učení

    Využití hlubokého učení v oblasti genetického programování (GP) nabývá důležitosti, protože umožňuje alespoň částečně eliminovat problémy spojené se škálovatelností GP. Jednou z možností je automatizace návrhu reprezentace problému, které používá GP pro řešení dané úlohy. Cílem výzkumu bude využití hlubokých neuronových sítí pro konstrukci efektivní reprezentace kandidátních řešení, návrh účinných genetických operátorů pomocí DNN a další možnosti využití DNN pro potřeby GP. Součástí projektu bude tvorba a evaluace vhodných datových sad pro potřebu těchto metod.  Na úlohách zejména z oblasti symbolické regrese, návrhu obvodů, návrhu architektur DNN a aproximativního počítání bude experimentálně vyhodnocována účinnost navržených řešení. Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.

  26. Hardwarová akcelerace modelů strojového učení

    Modely strojového učení nabívají v posledních letech stále větší popularity, jelikož jsou schopny řešit složité problémy a dosáhnout lepších výsledků ve srovnání s tradičními přístupy. Trénování i inference ML modelů dnes probíhá často na úrovni software s využitím výkonných více-jádrových CPU nebo GPU. Stále častěji se však tyto nástroje stávají součástí elektronických a vestavěných systémů s cílem dosáhnout vysoké výkonnosti nebo nízké latence a spotřeby. Jedná se nejčastěji o aplikace z oblasti image processing, data mining, robotics, ambient inteligent and others.

    Cílem této disertační práce je proto návrh nových technik pro automatizovaný převod vybraných modelů strojového učení (např. konvolučních neuronových sítí, rozhodovacích stromů apod.) na úroveň hardware. Jako cílová technologie se předpokládá použití programovatelných FPGA čipů, které jsou oblíbené pro svou vysokou flexibilitu a výkonnost. 

    Vytvořené nástroje pro převod ML modelů by měly zohlednit požadavky cílové aplikace např. na výkonost klasifikace, latenci nebo spotřebu a vybrat nejvhodnější řešení. 

    Školitel: Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D.

  27. Hodnocení psychického stresu, úzkosti a deprese z analýzy mozkových signálů

    Prohlášení o problému: Duševní stres, úzkost a deprese jsou stavy duševního zdraví, které se často vyskytují společně. V takovém případě je člověk ve stresu a není schopen obavy ovládat, a to odpovídajícím způsobem ovlivňuje jeho sociální a pracovní aktivity. Proto je nutné řádné posouzení a diagnostika duševního stresu, úzkosti a deprese, aby se člověk mohl efektivně podílet na svých běžných denních úkolech a činnostech.

    Problémy se současnými řešeními: Bohužel konvenční hodnotící a diagnostická opatření jsou subjektivní povahy a používají se pouze tehdy, jsou-li symptomy již zjevné v důsledku pokročilého stádia duševního stresu, úzkosti a deprese. Psychický stres, úzkost a deprese však nevznikají přes noc, spíše jde o dlouhodobý proces. Detekce příznaků je tedy vyžadována v raných fázích duševního stresu, úzkosti a deprese, protože to může vést k vyléčení nebo alespoň oddálit nástup vážných duševních problémů s nimi spojených.

    Výzvy: Na rozdíl od jiných nemocí, kde příznaky jako horečka a kašel umožňují lidem vyhledat pomoc, příznaky v raných fázích duševního stresu a úzkosti nejsou snadno identifikovatelné. Proto je třeba, aby byl mozek neustále sledován, zda se u něj neobjevují žádné známky změny nebo zhoršení, aby se příznaky odhalily v raném stádiu.

    Řešení: Řešení spočívá ve vývoji objektivní a kvantitativní metody, která dokáže odhalit duševní stres, úzkost a depresi v raném stadiu. Vnímání duševního stresu, úzkosti a deprese má původ v mozku; proto tento výzkum zkoumá neurofyziologické rysy extrahované ze signálu mozkového elektroencefalogramu (EEG) k měření duševního stresu, úzkosti a deprese v raném stádiu. To bude vyžadovat vývoj metody pro extrakci prvků a také přístup k rozpoznávání vzorů, aby bylo možné poskytnout řešení. Pro tento projekt je již k dispozici datový soubor EEG.

    Pár slov o supervizi: Mám rozsáhlé zkušenosti s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuroobrazu a v současné době jsem vedoucím výzkumné skupiny v této oblasti. Jedná se o multidisciplinární projekt a bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT z hlediska vývoje nové metody. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, doc., Ph.D.

  28. Jazykové modely moderního výpočtu: definice, transformace, aplikace

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o moderních formálních modelech, které se používají v teorii jazyků. Teoretický výzkum těchto modelů bude diskutovat užitečné transformace těchto modelů, jako např. eliminace vymazávajících pravidel či redukce velikosti jejich komponent. Výzkum aplikací takto transformovaných modelů se bude soustředit na oblasti informatiky související s překladači, matematickou lingvistikou a molekulární biologií.

    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2024.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

  29. Konverzační agenti, propojující strukturovanou znalost a učení z textu

    Konverzační agenti se pomalu stávají běžnou součástí rozhraní pro (prvotní) komunikaci se zákazníkem a odpovídání na jeho otázky. Výzkum v oblasti počítačového zpracování přirozeného jazyka se zaměřuje na vytvoření automatické klasifikace prvotní komunikace a, zejména, otázky uživatele, do předem daných tříd, k nimž existují konkrétní texty. Není však uspokojivě vyřešeno rozšiřování "znalostí" komunikačních agentů při aktualizaci strukturovaných dat, případně při přidání dalších textových materiálů.

    Cílem disertační práce je rozvinout existující přístupy využívající obrovské kolekce neanotovaných textových dat a způsoby kombinování strukturované a nestrukturované znalosti a optimalizace procesů při rozšiřování funkcionality stávajících i nových konverzačních agentů. Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci evropských projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.

    Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

  30. Kyberbezpečnostní aspekty internetu věcí

    Tématicky se tato disertační práce orientuje na bezpečnost IoT systémů. Práce by měla obsahovat:

    • Prostudování teorie IoT systémů, jejich vlastností a možností provedení útoků.
    • Odzkoušení základních typů útoků.
    • Navržení nového způsobu ochrany.
    • Experimenty, zhodnocení výsledků a návrh směru dalšího výzkumu.

    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

    Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Kamil Malinka.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  31. Kybernetická bezpečnost kritické infrastruktury

    Popis tématu:

    Kritickou infrastrukturu tvoří systémy a prvky, jejichž výpadek má závažný dopad na zajištění základních potřeb obyvatel jako jsou například distribuce vody, elektrické energie, plynu a další. Příkladem zařízení kritické infrastruktury jsou elektrárny, rozvodny, vodárenská zařízení, distribuční zařízení plynu, řízení dopravy a podobně. Tyto systému používají pro komunikaci průmyslové řídicí protokoly ICS jako jsou například Modbus, IEC 104, MMS.

    Součástí výzkumu je analýza kybernetických hrozeb v průmyslové komunikaci podle dělení MITRE ATT&CK for ICS a návrh automatizované detekce anomálií. Na základě analýzy běžného provozu je potřeba vybrat automatizovaným způsobem atributy reprezentující komunikaci ICS.Tyto modely lze vytvořit pomocí formálních jazyků, statistických metod, metod strojového učení či neuronových sítí. Tyto modely popisují očekávané chování systému a slouží k detekci anomálií. Při zjištění odchylky navržený systém vyhodnotí závažnost anomálie a za pomoci báze znalostí určí její příčinu, případně způsob eliminace.

    Literatura:

    • HAVLENA Vojtěch, MATOUŠEK Petr, RYŠAVÝ Ondřej and HOLÍK Lukáš. Accurate Automata-Based Detection of Cyber Threats in Smart Grid Communication. IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 2023, no. 14, pp. 2352-2366. ISSN 1949-3053.
    • BURGETOVÁ Ivana, MATOUŠEK Petr and RYŠAVÝ Ondřej. Anomaly Detection of ICS Communication Using Statistical Models. In: Proceedings of the 17th International Conference on Network Service Management (CNSM 2021). Izmir: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2021, pp. 166-172. ISBN 978-3-903176-36-2.
    • MATOUŠEK Petr, HAVLENA Vojtěch and HOLÍK Lukáš. Efficient Modelling of ICS Communication For Anomaly Detection Using Probabilistic Automata. In: Proceedings of IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management. Bordeaux: International Federation for Information Processing, 2021, pp. 81-89. ISBN 978-3-903176-32-4.

     

    Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.

  32. Metody zpracování dat pomocí neuronových sítí

    Jádrem práce je vývoj nových metod zpracování dat pomocí neuronových sítí. Může jít o data získaná od uživatelů informačních systémů i o přímá senzorická data. Zvláštní pozornost bude věnována zpracování a predikci sekvenčních dat (prediktivní výroba a údržba). Předpokládá se spolupráce s průmyslovým partnerem rámci projektu TAČR. Školitelem specialistou a koordinátorem zapojení UITS do projektu je R. Kočí.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

  33. Mitigace útoků směřujících k odepření služby s využitím technik strojového učení

    Cílem disertační práce je výzkum nových metod pro mitigaci útoků směřujících k odepření služby. Obsahem práce je výzkum využití technik strojového učení za účelem vývoje nových způsobů identifikace nelegitimního provozu, nových mitigačních postupů a automatizace řízení mitigace. Předpokládá se optimalizace a přizpůsobení metod strojového učení pro potřeby detekce samotného útoku, jeho typu, odvozování vzorů pro blokování nelegitimní části provozu, odvozování parametrů mitigačních metod a výběr vhodné mitigační metody dle typu útoku. Současný výpočetní výkon umožňuje trénovat komplexní modely strojového učení, které jsou schopny odvodit znalosti a souvislosti skryté v síťovém provozu, přímo na živém provozu v síti. Tato oblast nebyla doposud důsledně zkoumána a představuje tak vhodné téma pro disertační práci. Výsledky disertační práce lze aplikovat při podpoře a automatizaci činností členů Security Operation Centre, Network Operation Centre, CSIRT či CERT týmů či administrátora sítě.

    Při řešení práce se předpokládá úzká spolupráce s výzkumným týmem Liberouter (www.liberouter.org) a získávání zpětné vazby od správců výzkumné infrastruktury sdružení CESNET. V případě zodpovědného přístupu k řešení zadaného tématu může být student zapojen do řešení projektu AdaptDDoS a DOSIX, který je a bude řešen v rámci bezpečnostního výzkumu MV ČR. Školitelem specialistou k tématu disertační práce je dr. Martin Žádník.

    Relevantní publikace pro toto téma jsou:

    • Soodeh Hosseini, Mehrdad Azizi: The hybrid technique for DDoS detection with supervised learning algorithms, Computer Networks, Volume 158, 2019, Pages 35-45, ISSN 1389-1286.
    • Y. Gu, K. Li, Z. Guo and Y. Wang, Semi-Supervised K-Means DDoS Detection Method Using Hybrid Feature Selection Algorithm, in IEEE Access, vol. 7, pp. 64351-64365, 2019.
    • Subbulakshmi, Dr., Shalinie, S., Reddy, C., Ramamoorthi, A.: Detection and Classification of DDoS Attacks Using Fuzzy Inference System. Communications in Computer and Information Science. 89. 242-252.

    Školitel: Kořenek Jan, doc. Ing., Ph.D.

  34. Modely strojového učení, které uvažují

    V poslední době se stává čím dál patrnější, že k překlenutí propasti mezi současnými nejlepšími modely strojového učení a lidským učením nestačí jen zvyšovat počty parametrů a čekat na výkonnější hardware, který zvládne zpracování bilionů parametrů. Zdá se, že je třeba hledat nové modely, schopné objevovat a uvažovat na úrovni vysokoúrovňových pojmů a vztahů mezi nimi.



    Cílem disertační práce je výzkum nových modelů strojového učení, které překonají potřebu enormního množství příkladů, které jsou potřeba pro naučení chování, zvládnutelného lidmi velmi rychle (například počítač potřebuje sehrát velké množství her ke zvládnutí jednoduché videohry, zatímco člověk to zvládne velmi rychle, lidé ze sady proměnných rychle určí, jaká je příčinná souvislost mezi nimi, dokáží argumentovat sledem úvah atd.), a omezí problém sebejistého chybování (overconfident incorrectness) současných modelů. Budou zkoumány postupy učení, přidávající iterativně nové relevantní informace a také metody, podporující přímé pravděpodobnostní odvozování. Výsledky budou demonstrovány na vybraných problémech, zahrnujících mj. vysvětlování videa či tvorbu inferenčních grafů, operujících nad pojmy a vztahy mezi nimi.

    Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

  35. Moderní algoritmy počítačové grafiky

    Tématem jsou algoritmy počítačové grafiky a syntézy obrazu. Hlavním cílem je zkoumat nové a moderní algoritmy počítačové grafiky, související datové struktury, související otázky získávání a zpracování 3D modelů a další aspekty algoritmů tak, aby bylo lépe rozumět jejich vlastnostem a možnostem, zlepšovat a připravovat nové. Je možno pracovat na různých platformách, včetně paralelních CPU jáder x86/64, ARM, Xeon PHI, GPU apod. v OpenCL, CUDA, v FPGA ve VHDL, případně i jinak. Možné algoritmy zahrnují:

    • zobrazování pomocí vybraných grafických metod (ray tracing, photon mapping, přímé zobrazování "point cloud" apod.),
    • modelování scény a zobrazování s využitím metod umělé inteligence včetně syntézy obrazu s využitím neuronových sítí (zejména CNN),
    • zpracování a zobrazování "lightfield" obrazů, jejich pořizování, případně komprese, rekonstrukce 3D scény z obrazů a/nebo videa, případně fúzí s jinými senzory, jako je například LIDAR nebo i RADAR,
    • moderní algoritmy geometrie vhodné pro aplikaci v oblasti počítačové grafiky, případně i 3D tisku, 
    • nastupující algoritmy syntézy 3D obrazu, holografie, aplikace algoritmů vlnkové, frekvenční a/nebo obdobné transformace.

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané algoritmy, které ve výše uvedeném seznamu nejsou, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

  36. Moderní metody počítačového vidění

    Cílem práce je seznámit se s aktuálními problémy počítačového vidění a používaného strojového učení (hluboké konvoluční neuronové sítě) a identifikovat zajímavé problémy k rozvinutí a dalšímu výzkumu. Řešitel má získat nadhled v problematice a experimentovat s populárními algoritmy a identifikovat jejich vhodné okrajové případy, na kterých bude možné dosáhnout zajímavých výsledků a pokroků.
    Konkrétně se řešitel má zaměřit na následující:

    • Použití moderních a slibných přístupů v počítačovém vidění, zejména metody strojového učení a konvolučních neuronových sítí
    • Identifikace zajímavých otevřených problémů
    • Návrh netradičních modifikací existujících přístupů
    • Experimentální vyhodnocení, využití existujících datových sad a pořizování nových

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  37. Moderní přístup k překladu jazyků: teorie, metody a aplikace

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o metodách překladu jazyků a poznatků o systémech formálních modelů, zejména překladových gramatik a automatů. Cílem je konstrukce a výzkum metod překladů založených na takovýchto systémech a to tak, aby nové metody adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních kompilátorů. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na překladače.

    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2024.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

  38. Multimodální analýza pro hodnocení duševního zdraví

    Výzkumný problém: Význam duševního zdraví v posledním desetiletí výrazně vzrostl. Metody pro hodnocení problémů duševního zdraví v raných stádiích jsou však stále v plenkách ve srovnání s dostupností odpovídajících metod pro včasné hodnocení problémů fyzického zdraví. Je tedy nutné, aby byl proveden patřičný výzkum s cílem vyvinout metody pro včasné hodnocení abnormalit vedoucích k problémům duševního zdraví.

    Problémy se současnými řešeními: Na rozdíl od fyzického zdraví se duševní zdraví posuzuje prostřednictvím řady subjektivních parametrů. Proto chybí objektivní a kvantitativní metody pro hodnocení duševního zdraví. Navíc pacienti vyhledávají pomoc, až když je jejich duševní problém v pokročilé fázi. Chybí tedy nepřetržité sledování jejich duševního zdraví.

    Výzvy: Mnoho abnormalit souvisejících s problémy duševního zdraví se jen nepatrně projevuje a souvisí s chováním a dalšími změnami ve výrazech obličeje, řeči a rukopisu. Kromě toho dochází ke změnám hladiny kortizolu, kožní vodivosti, variability srdeční frekvence a frekvence dýchání. Existuje tedy několik modalit, které by měly být zahrnuty pro měření a kvantifikaci jakýchkoli abnormalit souvisejících s duševním zdravím.

    Téma práce: Každá modalita má své pro a proti. Například v neurozobrazování má funkční magnetická rezonance vysoké prostorové rozlišení (v mm) a nízké časové rozlišení (v sekundách), zatímco elektroencefalogram má nízké prostorové rozlišení (v cm) a vysoké časové rozlišení (v milisekundách). Kombinace obou povede k vysokému prostorovému i vysokému časovému rozlišení. Výzkum se bude  zabývat hodnocením abnormalit vedoucích k problémům duševního zdraví pomocí multimodálního přístupu. Různé modality mohou mimo jiné zahrnovat mozkové signály elektroencefalogramu (EEG), obličejová videa, zvuk řeči, rukopis a text ze sociálních médií. Mezi fyziologické parametry z různých modalit patří mimo jiné srdeční frekvence, frekvence dýchání, dominantní emoce, únava a stres. Dominantní emoce mohou být klasifikovány jako pozitivní nebo negativní a poté podřazeny jako smutné, šťastné, naštvané atd. Pro tuto multimodální analýzu budou vyvinuty techniky dolování dat a fúze dat. Pro tento projekt jsou k dispozici odpovídající multimodální data.

    Pár slov o školiteli: Mám rozsáhlé zkušenosti s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuroobrazu a v současné době jsem vedoucím výzkumné skupiny v této oblasti. Jedná se o multidisciplinární projekt a bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT z hlediska vývoje nové metody. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, doc., Ph.D.

  39. Netradiční "Visual Computing" algoritmy

    Tématem jsou algoritmy grafiky, zpracování obrazu a videa, tedy "Visual Computing", například HDR (High Dynamic Range) obrazu, multispektrálního obrazu, stereoobrazu, případně obrazu doplněného o vlastnosti materiálu, teplotě, apod. Cílem je lépe porozumět jejich vlastnostem a možnostem, ale i aplikacim, algoritmy do hloubky analyzovat, zlepšovat a připravovat nové. Možné algoritmy zahrnují: 

    • Pořizování HDR obrazu a videa, jeho komprese, skládání z několika standardních obrazů/videí, apod. 
    • pořizování, zpracování a vizualizace multispektrálního obrazu (obrazu s více než třemi spektrálními složkami),
    • zpracování stereosnímků a jiných snímků s hloubkovou informací pořízení ať už s nebo bez strukturálního osvětelní,
    • algoritmy vhodné pro mobilní techniku nebo embedded systémy zaměřené na výše zmíněné druhy obrazu, případně snímání obrazu z dronů,
    • metody vizualizace HDR obrazu a videa, tone-mapping, real-time tone mapping,
    • algoritmy a aplikace využívající vlnkové, frekvenční a/nebo obdobné transformace.

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané algoritmy, které ve výše uvedeném seznamu nejsou, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména TAČR, MPO, H2020, ECSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

  40. Nové metody a nástroje pro návrh distribuovaných řídicích systémů

    Cílem práce je navázat na soudobé techniky návrhu a realizace distribuovaných inteligentních systémů na a přinést nové metody modelování inteligentních systémů a generování kódu.
    Téma zahrnuje problematiku řídicích systémů, autonomních robotů a CPS, včetně koordinace multirobotických systémů.

    Aplikační zaměření případových studií lze vhodně zvolit ve spolupráci se školitelem.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

  41. Nové modely pro formální jazyky

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků teorie formálních jazyků o modelech definující jazyky. Projekt se zaměří na automaty a gramatiky. Cílem je konstrukce a výzkum nových verzí těchto modelů a to tak, aby adekvátním způsobem odrážely potřeby moderní informatiky. Řešení projektu bude rovněž zahrnovat diskuzi aplikací těchto systémů např. v oblasti bezpečnosti.

    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2024.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

  42. Nové přístupy v softwarovém inženýrství pro CPS a IoT

    Cílem práce je navázat na soudobé architektury a metody vývoje distribuovaných řidicích systémů, IoT a CPS (cyber-physical systems) a přinést nové architektury a metody, které zohlední potřebu analyzovatelnosti a verifikovatelnosti a přitom umožní adaptabilitu a dynamickou rekonfigurovatelnost systému v návaznosti na dynamicky se měnící požadavky a dostupnost zdrojů. 
    Téma zahrnuje využití metod strojového učení a umělé inteligence v návrhu a realizaci inteligentních a distribuovaných řídicích systémů v návaznosti na moderní metody modelování, simulace, analýzy a verifikace, v souladu s průmyslovými standardy pro IoT, CPS a Průmysl 4.0.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

  43. Ochrana proti hardwarovým trojským koním s využitím prostředků pro autentizaci číslicových obvodů

    Zvyšující se náklady na výrobu čipů a tlak na technologický vývoj spočívající zejména v neustálém zmenšování prvků vedou ve stále větší míře a u většího počtu producentů k přesunu výroby do levnějších lokalit, zpravidla k externím subjektům. Jen málokterý výrobce si může dovolit mít vlastní výrobu polovodičů. Odvrácenou stranou úspor prostřednictvím outsourcingu jsou zvýšená rizika modifikací návrhu s cílem zajistit přístup (k datům, k řízení), vypnutí či možnosti ovlivnění funkce cizích vyrobených čipů nasazených do aplikací, aniž by to zákazník poznal. Již jsou známy případy úspěšného využití takových technik. V této souvislosti se mluví o tzv. hardwarových trojských koních. Vyvíjí se proto techniky detekce takových modifikací, případně obrany proti nim. Jednou z možností detekce hardwarových trojských koní je například tzv. IP watermarking.

    Cílem práce bude

    • experimentovat s technikami nekonvenční implementace číslicových obvodů, zejména na úrovni hradel a v takovém provedení, aby mohly být integrovány na křemíkové čipy,
    • nalézt vhodná řešení a aplikace, kde by využití nekonvenční implementace vedlo ke zvýšení odolnosti číslicových obvodů vůči záměrným modifikacím třetí stranou,
    • nalézt techniky umožňující detekci takových modifikací obvodu s využitím nekonvenční implementace číslicových prvků.

    Školitel: Růžička Richard, doc. Ing., Ph.D., MBA

  44. Optimalizace zpracování síťového provozu pomocí technik strojového učení

    V závislosti na nasazení síťových zařízení se liší konfigurace, pravidla a další parametry síťových zařízení. Aby byla zařízení obecně použitelná, jsou v dnešních síťových zařízeních používány algoritmy nebo hardwarové architektury navržené na nejhorší parametry cílového prostředí. S využítím znalosti parametrů cílového nasazení je ale možné architektury optimalizovat na hardwarové zdroje, spotřebu nebo rychlost zpracování dat. Cílem práce je proto využít technik strojového učení pro optimalizaci hardwarových architektur pro zpracování síťového provozu s ohledem na cílové nasazení. Strojové učení bude použito pro vytvoření klasifikátorů, které určí na základě požadovaných vlastností, použitých pravidel a konfigurace parametry výsledné hardwarové architektury. Klasifikátor tak může s ohledem na cílové nasazení optimalizovat architektury pro chytré síťové karty (SmartNICs) v závislosti na cílovém nasazení.

    Školitel: Kořenek Jan, doc. Ing., Ph.D.

  45. Plánování v pravděpodobnostním prostředí s využitím formálních metod a strojového učení

    Předmětem disertační práce bude zejména vývoj teoretických základů pro nové škálovatelné metody řízení systémů  pracujících v pravděpodobnostním prostředí. Zaměříme se na syntézu konečně stavových kontrolérů pro stochastické procesy s částečným pozorováním s využitím pokročilých metod formální kvantitativní analýzy, technikami induktivní syntézy a strojového učení. Práce se rovněž zaměří na využití těchto metod v oblasti řízeních prakticky relevantních pravděpodobnostních systémů, a na důkladné vyhodnocení aplikovatelnosti těchto metod. Výsledky této práce přispějí k pokroku v oblasti automatizace návrhu systémů.

    Výzkumu efektivních metod pro syntézu kontrolérů je v současnosti věnována značná pozornost v oblastech formální verifikace, návrhu a implementace programovacích jazyků, umělé inteligence a systémové biologie, o čemž svědčí zaměření řady špičkových konferencí (např. CAV, TACAS, PLDI či CMSB). Syntézou programů a modelů se rovněž zabývá řada velkých projektů na špičkových universitách a výzkumných institucích (např. Berkeley University či Microsoft Research).

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT pod vedením doc. M. Češky jr. Dále se počítá s úzkou spoluprací se skupinou prof. J.P. Katoena (řešitel ERC Advanced grantu) z RWTH Aachen University (Německo) a se skupinou assoc. prof. N. Jansena (řešitel ERC Starting grantu) z Radboud University Nijmegen (Nizozemí).  

    V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (např. české projekty GAČR či evropské projekty Horizone Europe).

    Školitel: Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D.

  46. Počítačem podporovaná kreativita

    Cílem disertační práce je výzkum v oblasti tzv. generativní umělé inteligence - ať už se jedná o difusní a adversiální modely pro generování videa, generativní textové modely pro vytváření příběhů, automatické generování počítačového kódu, hudby, reprezentaci znalostí fyziky a chemie a podporu vědecké kreativity, případně kombinace všech těchto přístupů. Práce se zaměří na řešení problémů interakce člověka s generovanými mezivýsledky, přirozeného označování jednotlivých částí a konceptů tak, aby bylo možné na průběžné výsledky navazovat, a na vývoj metod úpravy datových sad a postupů učení, aby bylo možné řešit společenské problémy, spojené s vytvářenými kreativními modely - otázky spravedlivosti modelů, předpojatosti a začlenění konceptů tzv. zodpovědné umělé inteligence.

    Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

  47. Pokročilá analýza a verifikace pro pokročilý software

    Obecným cílem výzkumu v rámci zadání je výrazně posunout vpřed současný stav poznání ve světě v oblasti statické analýzy a verifikace s formálními kořeny se zaměřením na analýzu a verifikaci pokročilého software, a to jak v oblasti principů, tak i nástrojů alespoň potenciálně využitelných v praxi.

    Statická analýza a verifikace na formálních základech představují moderní a rychle se rozvíjející přístupy k ověřování korektnosti počítačových systémů, resp. pro vyhledávání chyb v nich. Existuje a dále se rozvíjí mnoho přístupů k takové analýze či verifikaci: analýza toku dat, pokročilé typové analýzy, abstraktní interpretace, model checking apod. Značná pozornost je těmto přístupům věnována nejen v akademické oblasti, ale také řadou špičkových velkých průmyslových společností (např. Meta, Google, Amazon, Apple, Microsoft, Oracle, Red Hat, Honeywell apod.) i neustále vznikajících specializovaných firem (např. Coverity, GrammaTech, AbsInt, DiffBlue, Certora apod.), často následně zakoupených velkými technologickými leadery. 

    Přes výše uvedený zájem univerzit i průmyslových společností je však v oblasti statické analýzy stále zapotřebí vyřešit celou řadu teoretických i praktických problémů. Zvlášť patrné je to u analýzy a verifikace pokročilého software, založeného na nízko-úrovňovém programování, moderních vysoko-úrovňových přístupech či obojím. Z hlediska analýzy a verifikace jsou problematické mezi nízko-úrovňovými programy stále např. programy využívající nízko-úrovňovou manipulaci s ukazateli a dynamickými datovými strukturami, zatímco mezi vysoko-úrovňové programy se jedná např. o programy využívající strojové učení či založené na expertních systémech (vyvíjené např. ve společnosti Honeywell), vysoko-úrovňové specifikace software či programy v moderních vysoko-úrovňových jazycích a prostředích (např. Oracle GraalVM) a/nebo využívající moderní architektury software, jako jsou např. mikroslužby. V rámci výzkumu se student bude moci postupně specializovat na verifikační problémy v některé z těchto oblastí. Rozvíjeny budou přístupy založené na různých formách logik a automatů, abstraktní interpretaci, abdukci, symbolické exekuci či jejich vhodných kombinacích.

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT automatizovanou analýzou a verifikací, zejména pak doc. A. Rogalewiczem, dr. J. Fiedorem, doc. L. Holíkem, dr. O. Lengálem, Ing. V. Malíkem, Ing. J. Pavelou, Ing. O. Vašíčkem či Ing. D. Kozákem. Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT -- zejména TU Vídeň (doc. F. Zuleger) a University of Arizona (dr. T. Černý), případně Uppsala University (prof. P.A. Abdulla); Verimag, Grenoble (doc. R. Iosif), IRIF, Paříž (prof. A. Bouajjani, doc. P. Habermehl), LSV, ENS Paris-Saclay (prof. M. Sighireanu), Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen). Téma je zajímavé také z pohledu spolupráce s průmyslovými společnostmi, zejména pak Red Hat (spolupráce V. Malík), Honeywell (spolupráce J. Fiedor, T. Kratochvíla, J. Pavela, O. Vašíček), Oracle Labs (spolupráce D. Kozák).

    V oblasti statické analýzy programů dosáhla skupina VeriFIT mnoha originálních výsledků publikovaných na špičkových konferencích. Řada z dosažených výsledků byla implementována v nástrojích (např. Predator, Forester, 2LS), které získaly řadu ocenění např. na mezinárodní soutěži ve verifikaci software SV-COMP. V nedávné době začali členové skupiny vyvíjet také

    Školitel: Vojnar Tomáš, prof. Ing., Ph.D.

  48. Pokročilé algoritmy zpracování videa, obrazu, signálu

    Tématem jsou algoritmy zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat a do hloubky analyzovat příslušné algoritmy a hledat nové tak, aby měly nové potřebné vlastnosti, a  bylo možné je efektivně implementovat. Taková efektivní implementace může , ale nemusí být součástí práce, ale důležité je algoritmy připravit tak, aby šly efektivně zpracovávat například v CPU, v CPU s akcelerací SSE instrukcemi, v embedded systémech, i v kombinaci s FPGA, v Intel Xeon PHI, v systémech s extrémně nízkým příkonem, případně v jiném prostředí. Je možné i využití algoritmů umělé inteligence, včetně neuronových sítí, zejména CNN.  Důležité jsou též aplikační možnosti algoritmů s tím, že samotná aplikace může, ale nemusí být součástí řešení. Možné algoritmy/aplikace zahrnují:

    • rozpoznávání obsahu scény, případně dějů ve videosekvencích (například detekce dopravních situací, identifikace filmových scén, rozpoznání druhu akce, apod.),
    • klasifikace obrazu nebo videosekvencí (například pro kontrolu kvality výrobků, vyhledání objektů nebo charakteristik scén, apod.), případně i v kombinaci se sledováním objektů (tracking) ve videu moderními metodami,
    • současná analýza videa a signálu (například pro zjištění souběhu výskytu nějakého objektu ve videu a současně charakteristického průběhu signálu například v "surveillance" aplikacích), fůze obrazu a signálju,
    • moderní algoritmy zpracování videa, obrazu a/nebo signálu  s využitím "klient/server", případně "cloudu" vhodné například pro mobilní techniku a/nebo embedded systémy,
    • algoritmy komprese videa a analýzy prostřednictvím frekvenční či vlnkové a transformace, nebo obdobnými postupy...

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných TAČR, MPO, H2020, SCSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

  49. Pokročilé extrakce a vyhodnocování veřejných dat na webu

    Digitalizace veřejných institucí (např. logických samospráv nebo úřadů) přinesla zásadní změny v prezentaci informací, které jsou nyní stále častěji poskytovány v elektronické podobě (příkladem je portál data.brno.cz). Tento trend reflektuje snahu institucí zvýšit efektivitu, transparentnost a dostupnost informací pro občany. Elektronická prezentace umožňuje veřejným institucím poskytovat informace online prostřednictvím webových stránek, mobilních aplikací nebo elektronických bulletinů. Díky tomu mají občané okamžitý přístup k důležitým dokumentům, zprávám a oznámením. Zároveň umožňuje interaktivní prezentace dat a informací, což podporuje angažovanost veřejnosti a umožňuje občanům účinněji se zapojovat do veřejného života. Digitalizace tak představuje klíčový prvek modernizace veřejné správy a posiluje otevřenost a dostupnost informací ve prospěch občanů a dalších zúčastněných stran.

    Jedním z hlavních problémů prezentace takových dat je nejednotnost formátů a struktury dat na různých webových stránkách různých samospráv. Každá samospráva může používat odlišné platformy a informace mohou být prezentovány různými způsoby, což značně komplikuje automatizovaný proces extrakce. Dalším aspektem je proměnlivost obsahu na webových stránkách samospráv, která může být překážkou pro konzistentní a spolehlivou extrakci dat. Často se stává, že informace, které jsou pro veřejnost relevantní, jsou umístěny na různých částech webových stránek, a tyto lokální změny mohou vyžadovat pružné a dynamické nástroje pro extrakci.

    Za účelem výše zmíněných problémů vznikají iniciativy standardizace otevřených dat ve veřejné správě. Příkladem je Portál otevřených dat ČR (data.gov.cz, opendata.gov.cz), repositář Otevřená data ČR @ MVČR (github.com/opendata-mvcr) nebo portál otevřených dat města Brna (data.brno.cz).

    Cílem této disertační práce je aplikovat přístupy strojového učení na klasifikaci a vyhodnocování otevřených dat v ČR a ve světě. Zejména se bude jednat o:

    • nové přístupy analýzy HTML kódu dokumentu (DOM)
    • aplikace strojového učení pro zpracování text dokumentů (hledání klíčových slov, statistická analýza textu, metody zpracování přirozeného jazyka)
    • nové metody pro vizuální organizaci (rozložení obsahu na stránce, vizuální vlastnosti)
    • algoritmy pro transformaci dat do standardizovaných modelů, případně návrh nových modelů

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

  50. Pokročilé metody syntézy obrazu

    Téma se zabývá pokročilými metodami syntézy obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod pro fotorealistické (fyzikálně založené) i nefotorealistické (NPR) simulace světelné interakce ve scéně. Předpokládá se intenzivní spolupráce a stáže na špičkových institucích a firmách v oboru (Adobe, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie).

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  51. Pokročilé metody výpočetní fotografie

    Téma se zabývá pokročilými metodami výpočetní fotografie. Cílem práce je výzkum nových metod pro výpočetní fotografii, což zahrnuje zejména softwarové řešení, které může být případně dále kombinováno s novou optikou a dalším hardware. Mezi oblasti výzkumu patří zpracování HDR obrazu a videa, převod barevného obrazu na černobílý, spektrální obraz, pokročilé generování obrazu pomocí metod umělé inteligence a mnoho dalších.

    • Bližší informace: http://cadik.posvete.cz/tmo/
    • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
    • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (Adobe Research, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie)

     

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  52. Pokročilé metody zobrazování v reálném čase

    Předmětem studia budou algoritmy zobrazování scén v reálném čase s využitím moderních grafických procesorů. Práce se má zaměřit na složité a rozsáhlé scény s různými materiály a množstvím světelných zdrojů. Výsledkem práce by měly být algoritmy umožňující maximálně využít moderní grafické procesory - a to algoritmy použitelné v programovatelných částech zobrazovacího řetězce i algoritmy využívající GPU jako obecný vysoce paralelní stroj (architektury CUDA a OpenCL).

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  53. Pokročilé přístupy k praktickému rozhodování u BDI systémů

    Praktické rozhodování u BDI systému je založeno na průběžném budování modelu záměrů agenta a následném provádění tohoto modelu. Původní výpočetní systém BDI agentů, systém AgentSpeak(L) nechával prostor pro další specifikaci některých výpočetních kroků, jakými jsou volba z více možných prostředků k dosažení cílů, volba záměrů k vykonání či volba substitucí při provádění formálních odvozování. Právě na hledání preferencí při výběru prostředků a záměrů se bude soustředit práce v rámci tohoto zadání. Předpokládáme použití našeho původního přístupu, který zavádí pozdní navazování proměnných při interpretaci AgentSpeak(L), které, jak přepokládáme, nabízí možnost překonat aktuální systémy, které se podobným problémem zabývají. Výsledkem má být systém, jehož praktické rozhodování bude vykazovat vyšší míru racionality než vykazují v současnosti existující řešení BDI systémů. 

    Školitel: Zbořil František, doc. Ing., Ph.D.

  54. Pokročilé vyhodnocování dopravních dat

    Zvýšená hustota dopravy představuje výzvu pro městské aglomerace a hustě obydlené oblasti po celém světě. Se vzrůstem obyvatelstva a urbanizací dochází k rapidnímu nárůstu počtu vozidel na silnicích, což vede k problémům, jako jsou dopravní zácpy, degradace ovzduší a prodlužující se doby dojezdu. Tato situace kladie nároky na infrastrukturní systémy a vyžaduje inovativní přístupy k jejímu řešení.

    V kontextu rostoucí hustoty dopravy hraje vyhodnocování dat klíčovou roli. Sběr a analýza dopravních dat umožňují městům a dopravním inženýrům (například sběr dat z aplikace WAZE v rámci projektu data.Brno: https://data.brno.cz/pages/clanek-waze) získat hlubší porozumění dopravním vzorům a využít tato poznání k optimalizaci infrastruktury a zlepšení toku dopravy. Data mohou být použita k identifikaci přetížených dopravních tahů, což umožňuje cílenější investice do rozvoje dopravní sítě a rozšíření kapacit.

    Cílem této disertační práce je studovat a rozšířit existující přístupy pro práci s daty informující o pohybu dopravních vozidel a událostí z dopravy. Zejména se bude jednat například o:

    • nové přístupy extrakce dopravních dat z webových dokumentů (analýza webových stránek, DOM)
    • návrh nových algoritmů pro zpracování velkých objemů dat,
    • nové způsoby ukládání takových dat (problém big data),
    • klasifikace a vyhodnocování dopravních událostí (potenciální využití strojového učení),
    • nové přístupy k vizualizaci dat z dopravy.

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

  55. Použitelná bezpečnost a soukromí

    Rostoucí trend používání IT technologií přináší vzrůstající nároky na uživatele, kteří musí činit více a více rozhodnutí týkající se IT bezpečnosti. V rámci řešení práce by mělo dojít k seznámení se s bezpečnostními technikami a jejich použitelností pro uživatele. Cílem práce je zlepšit použitelnost vybraných bezpečnostních technik, aby byly účinné v praxi, a to s ohledem na znalosti lidského faktoru a principy designu zaměřeného na uživatele. Práce se bude zabývat především vnímáním nových technologií, jako je umělá inteligence, nebo měnícími se trendy v oblasti jedno- a vícefaktorové autentizace. Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

    Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Kamil Malinka.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  56. Predikce druhé mrtvice z dat shromážděných pomocí standardního protokolu mrtvice

    Výzkumný problém: Cévní mozková příhoda je stav, kdy je omezen nebo zastaven přívod krve do mozku. Když pacient s cévní mozkovou příhodou dorazí do nemocnice, postupuje se podle standardního protokolu k poskytnutí lékařské pomoci pacientovi a také k posouzení vlivu cévní mozkové příhody na mozek. Obecně může následovat druhá mrtvice, která může být pro pacienta zničující. Proto je důležité předvídat další mrtvici a poskytnout péči, která může zabránit další mrtvici nebo alespoň minimalizovat její účinky.

    Problémy se současnými řešeními: Standardní protokol v nemocnici zahrnuje testy krve a moči, stejně jako neuroimaging pomocí CT a MRI skenů. Tyto testy se používají k posouzení poškození způsobeného prvním úderem. Předpověď další mozkové příhody však závisí na zkušenostech lékaře a je velmi subjektivní. V mnoha případech pacient, který je po léčbě poslán domů, utrpí doma druhou devastující mozkovou příhodu, která může mít za následek trvalou invaliditu.

    Výzvy: Standardní protokol v nemocnicích má za následek generování velkého množství dat, například stovky snímků z CT a MRI skenů, stovky enzymů z krevních a močových testů atd. Úkolem je kolektivně analyzovat všechna tato data a najít korelace, které může u pacienta předpovědět druhou mozkovou příhodu.

    Téma práce: Tento výzkum vyvine metodu objektivní predikce výskytu druhé cévní mozkové příhody z dat shromážděných v nemocnici pomocí standardního protokolu pro hodnocení, léčbu a management cévní mozkové příhody. Analýza a vývoj bude zahrnovat techniky strojového učení, které zpracovávají multimodální data zahrnující obrázky, signály, text a čísla.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, doc., Ph.D.

  57. Rozpoznání a sledování lidské postavy ve videu

    • Studium a výzkum algoritmů počítačového vidění.
    • Zaměření na detekci, rozpoznání a stanovení pózy lidské postavy.
    • Sledování částí lidské postavy v čase, využití temporální koherence.
    • Návrh a implementace algoritmů pracujících v reálném čase.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  58. Sdílení modelů strojového učení IoC pro mitigaci kybernetických hrozeb.

    Popis tématu:

    Předmětem výzkumu je sběr a analýza indikátorů kompromitace (IoC) z monitorovaných systémů, které pak následně slouží k vytvoření modelu detekovaných útoků a sdílení daného modelu s dalšími partnery s cílem proaktivně zabezpečit síťové prostředí pro detekovaným hrozbám.

    Součástí výzkumu je sběr a analýza dat o hrozbách ze systémů pro detekci anomálií. Tato data se využijí pro vytvoření modelu hrozeb pomocí technik strojového učeni či velkých jazykových modelů LLM. Vytvořený model hrozeb bude možné distribuovat do dalších sítí s cílem proaktivně upravit zabezpečení sítí vůči detekovaným hrozbám.

    Protože systém pracuje se sdílením citlivých informací z detekčních systémů, je součástí řešení i otázka zajištění soukromí těchto dat pomocí federativního učení.

    Literatura:

    • R. -H. Hsu et al., "A Privacy-Preserving Federated Learning System for Android Malware Detection Based on Edge Computing," 2020 15th Asia Joint Conference on Information Security (AsiaJCIS), Taipei, Taiwan, 2020, pp. 128-136.
    • Preuveneers, Davy, and Wouter Joosen. 2021. "Sharing Machine Learning Models as Indicators of Compromise for Cyber Threat Intelligence" Journal of Cybersecurity and Privacy 1, no. 1: 140-163.
    • Xiong, Wenjun, et al. "Cyber security threat modeling based on the MITRE Enterprise ATT&CK Matrix." Software and Systems Modeling 21.1 (2022): 157-177.

    Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.

  59. Sémantické kartézské generické programování

    Zavedením sémantických operátorů do genetického programování umožnilo významně zefektivnit jeden ze základní stavebních pilířů evolučních výpočetních technik a zredukovat množství generací potřebných k nalezení řešení. Cílem disertační práce je navázat na předchozí výzkum a zabývat se možnostmi zavedení sémantických operátorů do kartézského genetického programování. 

    Výzkum spadá do témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D.

  60. Senzorické snímání a vyhodnocování trasologických stop

    S novými technologiemi v oblasti IT se otevírají nové možnosti pro forenzní zkoumání a trasologii, kde stále existuje široký prostor pro nasazení inovativních technologií. Cílem této práce je využít moderní senzory, včetně různých typů 2D a 3D kamer, a případně dalších senzorů, k vytvoření systému schopného efektivně zachytit trasologickou stopu, zejména otisk podrážky nebo pneumatiky automobilu. V rámci tohoto výzkumu je také nezbytné připravit a navrhnout algoritmy pro ukládání a porovnávání těchto stop s již zachycenými referencemi. Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Dále předpokládáme spolupráci se zástupci policie; nicméně pro plnění výzkumu to není nezbytná podmínka.Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Filip Orság, který bude se studentem konzultovat část týkající se zpracování obrazu a klasifikace.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

  61. Senzorické snímání a vyhodnocování trasologických stop

    S novými technologiemi v oblasti IT se otevírají nové možnosti pro forenzní zkoumání a trasologii, kde stále existuje široký prostor pro nasazení inovativních technologií. Cílem této práce je využít moderní senzory, včetně různých typů 2D a 3D kamer, a případně dalších senzorů, k vytvoření systému schopného efektivně zachytit trasologickou stopu, zejména otisk podrážky nebo pneumatiky automobilu. V rámci tohoto výzkumu je také nezbytné připravit a navrhnout algoritmy pro ukládání a porovnávání těchto stop s již zachycenými referencemi. 

    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Dále předpokládáme spolupráci se zástupci policie; nicméně pro plnění výzkumu to není nezbytná podmínka.
    Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Filip Orság, který bude se studentem konzultovat část týkající se zpracování obrazu a klasifikace.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

  62. Simulace pokročilých výpočetních architektur

    Tato disertační práce si klade za úkol prostudovat moderní výpočetní architekturu založené na vícejádrových procesorech x86, ARM, RISC-V a grafických akcelerátorů AMD a NVidia a vytvořit jejich simulační prostředí.

    Tato simulační prostředí budou následně využívána k prezentaci činnosti procesoru, sběru výkonnostních metrik, měření spotřeby, či  detekci výkonových anomálií. 

    Mezi zásadní vlastnosti simulačního prostředí bude patři plná konfigurovatelnost (počty a typy funkčních jednotek, predikce skoků, systém řízení zpracování instrukcí mimo pořadí) atd. 

    Systém tedy umožní navrhovat a simulovat běh jak obecných tak specifických výpočetních architektur a umožní jejich návrh a optimalizaci na míru cílové aplikaci.

     

    Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.

  63. Strojové učení pro identifikaci informací na webu

    Přestože existují technologie, které umožňují publikovat data na WWW ve strojově čitelné podobě (jako např. JSON-LD, RDFa, apod.), velké množství strukturovaných dat je na webu stále publikováno ve formě prostého HTML/CSS kódu, který velmi omezuje možnosti jejich dalšího využití.

    V poslední době nabývají na významu nové metody strojového učení (zejména deep learning metody), které vykazují zajímavé výsledky např. při rozpoznávání důležitých entit ve slabě strukturovaných nebo nestrukturovaných datech (např. v textu nebo obraze). Oblasti zpracování webových dokumentů však není z tohoto pohledu věnována velká pozornost. Existující práce se zabývají identifikací jednoduchých datových položek a pomíjí strukturovaná data a komplexnější scénáře použití.

    Cílem tématu je proto analýza a vývoj modelů webového obsahu vhodných jako vstup pro strojové učení a současně i metod strojového učení vhodných pro rozpoznání strukturovaných dat ve webových dokumentech.

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

  64. Syntéza pravděpodobnostních programů

    Předmětem disertační práce bude zejména vývoj teoretických základů pro nové škálovatelné metody syntézy pravděpodobnostních programů. Zaměříme se na využití syntézy řízené syntaxí a na dosud neprozkoumanou oblast spojení pokročilých metod formální kvantitativní analýzy s přístupy založenými na SAT/SMT, prohledávání stavového prostoru a technikami induktivní syntézy. Práce se rovněž zaměří na využití těchto metod v procesu návrhu prakticky relevantních pravděpodobnostních systémů, a na důkladné vyhodnocení aplikovatelnosti těchto metod. Výsledky této práce přispějí k pokroku v oblasti automatizace návrhu systémů.

    Výzkumu efektivních metod syntézy je v současnosti věnována značná pozornost v oblastech formální verifikace, návrhu a implementace programovacích jazyků, umělé inteligence a systémové biologie, o čemž svědčí zaměření řady špičkových konferencí (např. CAV, TACAS, PLDI či CMSB). Syntézou programů a modelů se rovněž zabývá řada velkých projektů na špičkových universitách a výzkumných institucích (např. Berkeley University či Microsoft Research).

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT pod vedením doc. M. Češky jr. Dále se počítá s úzkou spoluprací se skupinou prof. J.P. Katoena (řešitel ERC Advanced grantu) z RWTH Aachen University (Německo) a se skupinou assoc. prof. N. Jansena (řešitel ERC Starting grantu) z Radboud University Nijmegen (Nizozemí).  

    V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (např. české projekty GAČR či evropské projekty Horizone Europe).

    Školitel: Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D.

  65. Systémy automatického rozpoznávání řeči pro dialektologii

    Jazyk je základním spojovacím prvkem každého národa a jeho teritoriální nářečí jsou důležitou součástí regionální identity. PhD téma navržené specialisty na ASR (VUT), dialektologii (ÚJČ) a interaktivní mapové zobrazování (UPOL), se zaměřuje na adaptaci existujících technologií a vývoj nových postupů pro automatické zpracování, uchování, dokumentaci a prezentaci nářečí českého jazyka. Primárním cílem je tvorba výkonného ASR systému využitelného pro dialektology na základě velkých předtrénovaných modelů, datových setů konkrétního jazyka, případně příbuzných jazyků a malých množství dat z cílových dialektových oblastí. Téma souvisí s prací na projektu JAMAP. . .

    Školitel: Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D.

  66. Systémy založené na automatech a gramatikách

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních modelech, zejména automatů a gramatik. Cílem je konstrukce a výzkum nových systemů automatů a gramatik, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci, kooperaci a regulaci. Kanonické a redukované verze těchto system budou centrem tohoto studia. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a genetice.

    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2024.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

  67. Technologie pro kolaborativní hlasové chatboty

    Dialogové systémy a hlasoví asistenti byli již dříve nasazeny v řadě komerčních a vládních procesů s různou úrovní složitosti. Toto PhD téma je považuje za nestrukturované dialogy. Úkolem je porozumět těmto nestrukturovaným dialogům a převést je do vysvětlitelných, bezpečných, znalostně podložených a důvěryhodných modelů umožňujících kontrolu zaujatosti (biasu). Experimenty budou prováděny na laboratorních datech i v reálných scénářích poskytnutých partnery evropského projektu Eloquence.

    Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.

  68. Transformace formálních systémů pro jazyky

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o moderních formálních systémech, které se používají v teorii jazyků. Teoretický výzkum těchto modelů bude diskutovat užitečné transformace těchto systémů, jako např. eliminace vymazávajících pravidel či redukce velikosti jejich komponent. Výzkum aplikací takto transformovaných systémů se bude soustředit na oblasti informatiky související s překladači, matematickou lingvistikou a molekulární biologií.

    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2024.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

  69. Umělá inteligence pro podporu rozpoznávání osob podle obličeje

    Rozpoznávání podle obličeje v posledních letech zažilo výrazný posun, přičemž oblastí, kde lze stále zlepšovat, je rekonstrukce snímků obličeje pomocí umělé inteligence. V rámci tohoto výzkumu očekáváme návrh nových metod, které by měly zlepšit možnosti rozpoznávání s nekvalitními snímky obličeje (například nízké rozlišení, překryvy, rozmazání). Cílem je vytvořit forenzní knihovnu s inovativními algoritmy, jejímž využitím by se zvýšila pravděpodobnost rozpoznání osoby podle obličeje.

     

    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Dále předpokládáme spolupráci se zástupci policie; nicméně pro plnění výzkumu to není nezbytná podmínka.

     

    Na vedení práce se bude podílet školitel specialista Dr. Filip Orság.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

  70. Uživatelská zkušenost a moderní uživatelská rozhraní

    Cílem je studovat nejnovější trendy v oblasti uživatelské zkušenosti (user experience) a v oblasti moderních uživatelských rozhraní. Řešitel nastuduje nejnovější trendy v oblasti výzkumu a návrhu uživatelských rozhraní. V rámci řešení navrhne vhodná uživatelská rozhraní, která budou představovat výzvu z hlediska jejich uživatelské zkušenosti. Na nich, jejich návrhu a vývoji bude experimentovat s metodologií návrhu uživatelské zkušenosi a uživatelských rozhraní. Získané poznatky bude publikovat na kvalitních fórech zaměřených na návrh uživatelských rozhraní a uživatelskou zkušenost.
    Konkrétně se řešitel má zěmřit na:

    • Studium a návrh pokročilých webových a mobilních uživatelských rozhraní.
    • Validace, optimalizace a uživatelské testování webových a mobilních uživatelských rozhraní.
    • Statistické zpracování dat získaných na lidských respondentech / uživatelích.
    • Návrh, vývoj a nasazení prakticky použitelného webového a/nebo mobilního systému / uživatelského rozhraní.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

  71. Vestavěná inteligence počítající s energetickými omezeními

    Cílem disertační práce je výzkum modelů vestavěné inteligence, která explicitně pracuje s energetickou náročností konkrétních operací a optimalizuje svoji činnost na základě konkrétních omezení na straně jednotlivých zařízení, případně celého systému. Součástí bude i realizace vybraných modelů na vhodném typu hardware, který bude možné využít v mezinárodních projektech, na jejichž řešení se vedoucí podílí.

    Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

  72. Víceúrovňové modelování a koordinace akcí holonických systémů s využitím ROS

    Tato disertační práce je zaměřena na rozvoj prostředků pro víceúrovňové modelování a koordinaci akcí v kontextu holonických systémů s využitím Robot Operating System (ROS). Holonické systémy, představující autonomní entity nazývané holony, nabízejí flexibilní přístup k organizaci autonomních prvků v rámci vyšších organizačních úrovní. Koncept holonů nachází uplatnění v širokém spektru oblastí, včetně průmyslové robotiky, inteligentní dopravy, autonomních vozidel, senzorických systémů a obecně v oblastech kyberneticko-fyzikálních systémů (CPS), Průmyslu 4.0 a Internetu věcí (IoT). Robot Operating System (ROS) je framework pro vývoj distribuovaných inteligentních systémů a robotů, umožňující komunikaci a spolupráci mezi autonomními entitami. Cílem této práce je poskytnout nové metody a nástroje, které povedou k efektivní integraci holonických konceptů do prostředí ROS. Zároveň se očekává, že práce přinese inovativní přístupy ke koordinaci akcí mezi autonomními entitami na různých úrovních organizace systému. Experimentální ověření navržených prostředků proběhne v reálných i simulovaných prostředích, s důrazem na možné aplikace v průmyslu a rozvíjejících se technologiích.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

  73. Vizualizace velkých dat

    V současné době stále více oblastí informačních technologií naráží na problém velkého množství dat (Big Data). Příkladem je koncept Internetu věcí (IoT), kde problém vyvstává především z obrovského objemu dat, které jsou neustále generovány a shromažďovány připojenými zařízeními (https://ieeexplore.ieee.org/document/10146237). Dalším příkladem je monitorování síťového provozu, kde je v krátkém časovém úseku zasíláno enormní množství paketů, které mohou hrát roli, při detekci a analýze anamálií a bezpečnostních rizik na síti. Třetím příkladem jsou data produkovaná lidmi, kteří využívají informační technologie k běžnému životu. Obecně se dá říci, že se jedná o data, která přibývají průběžně v čase (tzv. time series).

    Zpracování a vizualizace dat je výzvou nejen v ukládání takových dat, ale také následném zpracování a prezentaci takových dat uživateli. S rostoucím objemem dat a komplexitou analytických potřeb se stává klíčovým faktorem využití pokročilých technologií, jako jsou algoritmy strojového učení a umělé inteligence. Tyto technologie mohou přispět k efektivnějšímu získávání vzorů a informací z rozsáhlých datových souborů, čímž usnadňují procesy rozhodování a strategické plánování.

    Dále je nutné hledat takové typy vizualizací, ktreré dokáží pojmout velké množství informací na malém prostoru ve srozumitelné formě. Efektivní vizualizace mohou zahrnovat interaktivní grafy, teplotní mapy, časové řady a další grafické prvky, které umožňují uživatelům snadno identifikovat vzory a trendy. Využití barev, velikostí a různých tvarů může dále posílit srozumitelnost vizualizací a zvýraznit klíčové aspekty dat.

    Cílem této disertační práce je studovat a rozšířit existující přístupy vizualizace velkých dat. Zejména se bude jednat například o:

    • způsoby ukládání velkých dat vhodné pro rychlé vykonávání dotazů z front-end části systémů
    • algoritmy předzpracování a agregace dat vhodné pro vizualizaci
    • nové typy vizualizací
    • aplikace v oblasti IoT a chytrých měst

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

  74. Vizuální geo-lokalizace a rozšířená realita

    Projekt se zabývá geo-lokalizací v neznámém prostředí pomocí metod počítačového vidění a počítačové grafiky. Hlavním cílem je výzkum a návrh nových metod registrace obrazu s geo-lokalizovanou obrazovou databází nebo s 3D modelem terénu. Cílem je též implementace navržených metod na mobilních zařízeních a hledání jejich dalších aplikací např. v oblastech zpracování obrazu, výpočetní fotografie a rozšířené reality.

     

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  75. Vizuální kvalita obrazu a videa

    Téma se zabývá metrikami pro odhad vizuální kvality obrazu a videa. Cílem práce je výzkum nových metod, které by odstranily některé nedostatky existujících metrik zejména s ohledem na vlastnosti vizuálního vnímání člověka. V úvahu přicházejí např. problémy z oblasti vjemu HDR obrazu a využití přídavných informací (metadata, 3D, atd.) o testovaných scénách pomocí metod strojového učení (např. neuronových sítí).

     

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

  76. Vysoce náročné výpočty na nízkopříkonových zařízeních

    Využití výpočetní techniky ve vědeckých výpočtech nabírá v posledních letech na významu. Největší rozmach lze pozorovat v oblasti výpočetní biologie, chemie, fyziky, materiálového inženýrství, kde se postupně upouští od experimentů na úkor počítačových simulací. Tyto simulace však vyžadují extrémní výpočetní  výkon a paměťové nároky.
    Největší překážkou v budování superpočítačových center není je v současnosti především ztrátový příkon, který je třeba odvést (uchladit). Postupně tedy vznikají snahy jak omezit příkon vysoce výkonných procesorů (intel Xeon) a nahradit je sice méně výkonnými ale mnohem efektivnějšími procesory ARM.Cílem práce jsou

    - Nové technologie v superpočítačových systémech (Projekt Mont Blanc, Paralella, Calxeda a další).
    - Navrhnout nové metody pro návrh energeticky efektivních algoritmů na systémech se sdílenou pamětí
    - Navrhnout nové metody pro návrh energeticky efektivních komunikací
    - Navrhnout nové metody pro návrh energeticky efektivních algoritmů v distribuovaném prostředí
    - Ověřit navržené techniky na případové studii (large-scale ultrasound simulations)

    Původní český název tématu "Vědecké aplikace na nízko-příkonových architekturách" vycházející z anglického názvu "High Performance Computing on Low Power Devices" byl v rámci upřesnění překladu později upraven na "Vysoce náročné výpočty na nízkopříkonových zařízeních"

    Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.

  77. Vysvětlitelná umělá inteligence

    Použití některých metod strojového učení, například v poslední době populárních hlubokých neuronových sítí, přináší problémy architektury tzv. černé skříňky, která sice může v některých případech správně rozhodovat, ale není možné snadno interpretovat způsob rozhodování, ověřovat, v jakém kontextu jsou závěry ještě věrohodné a nakolik mohou vést drobné změny vstupu ke zcela jiným závěrům.

    Cílem disertační práce je rozvinout existující přístupy k měření "dokazatelně správných" modelů umělých neuronových sítí a propojit je s technikami generování konfliktních (adversarial) příkladů, aby bylo možné kontrolovat a revidovat existující řešení, využívaná v praxi. Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci evropských projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.

    Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

  78. Využití transformerů při zpracování doménově orientovaných znalostí v oblasti počítačových sítích

    Popis tématu:

    Transformátory jsou velké jazykové modely založené na hlubokém učení. Používají se převážně pro zpracování přirozeného jazyka, uplatnění nacházejí ale i pro analýzu dokumentů, vyhledávání informací apod. 

    Téma se zaměřuje na využití velkých jazykových modelů typu LLM pro vyhledávání informací v technické dokumentaci, například technických zprávách, manuálech či databázi znalostí. Výzkum zahrnuje zpracování vstupních doménově orientovaných dokumentů a jejich převod do jazykového modelu pro využití techniky zvané učení přenosem.

    Cílem výzkumu je popsat a optimalizovat využití transformátorů  pro efektivní vyhledávání doménově specifických informací, například podpora správců sítě při řešení bezpečnostních incidentů, diagnostiku sítě apod.

    Literatura:

    • Tang, Zineng, et al. "Unifying vision, text, and layout for universal document processing." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023.
    • Pilault, Jonathan, et al. "On extractive and abstractive neural document summarization with transformer language models." Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). 2020.
    • Rothman, Denis, and Antonio Gulli. Transformers for Natural Language Processing: Build, train, and fine-tune deep neural network architectures for NLP with Python, PyTorch,  SensorFlow, BERT, and GPT-3. Packt Publishing Ltd, 2022.

    Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.

  79. Vývoj neuromarkeru(ů) pro hodnocení závislosti na alkoholu

    Výzkumný problém: Závislost na alkoholu je chronická a komplexní mozková porucha způsobující zničující individuální i sociální problémy. Kromě toho alkohol způsobuje 3,3 milionu úmrtí ročně na celém světě, což je téměř 6 % všech úmrtí. Mnoho z těchto úmrtí je spojeno se závislostí na alkoholu. Proto je důležité prozkoumat metody pro diagnostiku a léčbu závislosti na alkoholu.

    Problémy se současnými řešeními: Obvykle se screening a hodnocení problémů souvisejících s alkoholem zakládá hlavně na zprávách z autotestů. Přesnost zpráv o autotestech však byla zpochybněna, zejména u silných pijáků, protože zprávy z autotestů mohou zkreslovat diagnózu kvůli ztrátě paměti pacienta (pacienti nemohou měřit spotřebu alkoholu) a/nebo nečestnému chování. Proto tento výzkum navrhuje vyvinout objektivní a kvantitativní metodu pro detekci závislosti na alkoholu.

    Výzvy: Vzhledem k tomu, že závislost na alkoholu vede ke změnám v dynamice mozku, je životně důležité prozkoumat a vyvinout metodu založenou na mozkové aktivitě. Hlavní výzva při vývoji takové objektivní a kvantitativní metody však spočívá v její implementaci pro screening v menších klinických zařízeních. To omezuje vyšetřování na elektroencefalogram (EEG), který je levný, vysoce mobilní a má dobré časové rozlišení. Jiné modality, jako je MRI, PET atd., není možné použít v menších klinických zařízeních.

    Téma práce: Se současnými inovacemi v mozkových EEG signálech lze zkoumat mozkové dráhy zapojené do závislosti. V posledních několika desetiletích byl výzkum EEG používán k pochopení komplexních základních procesů spojených s patofyziologií závislosti. Interpretace takových procesů pomocí mozkových sítí pomocí EEG může pomoci nejen při diagnostice závislosti, ale také pomoci při léčbě závislosti. Tento výzkum si klade za cíl vyvinout neuromarkery založené na interpretaci mozkové sítě pomocí EEG. Neuromarker bude zahrnovat extrakci funkcí a odpovídající vývoj modelu strojového učení.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, doc., Ph.D.

  80. Zarovnání předtrénovaných modelů prostřednictvím interpretovatelného latentního prostoru

    Použití velkých předtrénovaných modelů se stalo všudypřítomným v několika oblastech umělé inteligence (AI). Nedávný vývoj a schopnosti velkých jazykových modelů jsou ukázkovým příkladem. Podobné trendy lze pozorovat v oblastech, jako jsou technologie řeči, počítačové vidění a napříč obory souvisejícími s medicínou a zdravotnictvím. V oblasti zpracování řeči a jazyka jsou současné nejmodernější modely trénovány nezávisle na sobě a většina z nich je při svém vstupu unimodální, přitom řada aplikací, jako je překlad mluvené řeči, dialogové systémy orientované a atypické hodnocení řeči, buď vyžaduje pečlivou kombinaci dvou nebo více modelů, nebo z ní těží. Naivní přístup kaskádového spojení má za následek šíření chyb a jejich skládání, zatímco společné trénování způsobuje katastrofální zapomínání, kde se výhody předtrénování zmenšují. Navíc k těmto omezením jsou “black box” modely obtížně interpretovatelná; navíc šíří škodlivé předsudky získané z masivních trénovacích dat procházených po webu. K překonání těchto omezení současného stavu toto PhD téma navrhuje vyvinout teoreticky motivované metody pro řazení libovolných předem trénovaných modelů prostřednictvím interpretovatelného latentního prostoru. Zarovnání umožní spojovat modely bez nutnosti jejich dolaďování. Interpretovatelný latentní prostor usnadní studium a identifikaci lingvistických, paralingvistických a etických atributů, které jsou v předtrénovaných modelech zakódovány. To také umožní vysvětlit výstupy modelů v aplikacích zaměřených na člověka souvisejících s medicínou, např. při hodnocení atypické řeči a jazyka. Sdílený latentní prostor umožní také využívat efektivní metody augmentace dat a zmírňování biasu, které zvýší robustnost řečových a jazykových aplikací.

    Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.

  81. Zpracování logovacích dat pomocí strojového učení a umělé inteligence

    Popis tématu:

    Současné počítačové systémy a síťové prvky zaznamenávají stovky a tisíce událostí v logovacích souborech, které popisují standardní i nestandardní chování daného zařízení či probíhající komunikaci. Analýzou těchto událostí je možné popsat typické chování daného zařízení a detekovat odchylky způsobené například kybernetickými útoky.

    Součástí výzkumu je využití pokročilých technik strojové učení a umělé inteligence pro detekci anomálií na základě logovacích dat. Téma zahrnuje návrh na zpracování událostí v logovacím souboru, reprezentaci pomocí rysů (features), vytvoření modelu chování na základě trénovacích dat. Pro detekci nestandardního chování lze využívat metody strojové učení, časové řady či modely AI.

    Cílem výzkumu je navrhnout efektivní metody pro automatizovanou analýzu a detekci anomálií logovacích informací a demonstrovat, jak lze tuto metodu využít k zajištění kybernetické bezpečnosti počítačových systémů.

    Literatura:

    • Henriques, J.; Caldeira, F.; Cruz, T.; Simões, P. Combining K-Means and XGBoost Models for Anomaly Detection Using Log Datasets. Electronics, 2020, 9, 1164.
    • Catillo, M., Pecchia, A., Villano, U.: AutoLog: Anomaly detection by deep autoencoding of system logs, Expert Systems with Applications, Volume 191, 2022, 116263, ISSN 0957-4174.
    • Mehta, S., Kothuri, P., Garcia, D.L.: Anomaly Detection for  Network Connection Logs, 2018, 1812.01941, arXiv.

     

    Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.

Struktura předmětů s uvedením ECTS kreditů (studijní plán)

2. ročník, zimní semestr
ZkratkaNázevJ.Kr.Pov.Uk.Hod. rozsahSk.Ot.
JADZkouška z jazyka anglického pro Ph.D.cs, en0Povinně volitelnýdrzkS - 13Zkouška z angličtinyano
2. ročník, letní semestr
ZkratkaNázevJ.Kr.Pov.Uk.Hod. rozsahSk.Ot.
JADZkouška z jazyka anglického pro Ph.D.cs, en0Povinně volitelnýdrzkS - 13ano
Libovolný ročník, zimní semestr
ZkratkaNázevJ.Kr.Pov.Uk.Hod. rozsahSk.Ot.
JA6DAngličtina pro doktorandycs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 13 / S - 26 / Cj - 13Zkouška z angličtinyano
PDDAplikace paralelních počítačůcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
IV108Bioinformatikacs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 13 / KK - 26 / COZ - 13Odborný předmětano
FADFormální analýza programůcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26Odborný předmětano
MSDModelování a simulacecs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
MZDModerní metody zpracování řečics, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
SWDOntologie a sémantický webcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26Odborný předmětano
DPC-TK1Optimalizační metody a teorie hromadné obsluhycs0Povinně volitelnýdrzkS - 39Odborný předmětano
ORIDOptimální řízení a identifikacecs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26 / PR - 13Odborný předmětano
PGDPočítačová grafikacs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
PBDPokročilé biometrické systémycs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26 / PR - 4Odborný předmětne
PNDPokročilé techniky návrhu číslicových systémůcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
TJDTeorie programovacích jazykůcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
VDDVědecké publikování od A do Zcs, en0Povinně volitelnýdrzkKK - 26 / S - 8Odborný předmětano
ZPDZpracování přirozeného jazykacs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
ASDZpracování řeči a audia člověkem a počítačemcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
MIDModerní matematické metody v informaticecs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26Teoretický předmětano
MMDModerní metody zobrazování 3D scénycs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Teoretický předmětano
TIDModerní teoretická informatikacs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26 / PR - 13Teoretický předmětano
OPDOptikacs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26 / PR - 13Teoretický předmětano
RGDRegulované gramatiky a automatycs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26 / PR - 13Teoretický předmětne
DPC-MA1Statistika. stochastické procesy, operační výzkumcs0Povinně volitelnýdrzkS - 39Teoretický předmětano
APDVybraná témata z analýzy a překladu jazykůcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26 / PR - 13Teoretický předmětano
Libovolný ročník, letní semestr
ZkratkaNázevJ.Kr.Pov.Uk.Hod. rozsahSk.Ot.
BIDBezpečnost informačních systémů a kryptografiecs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26 / PR - 4Odborný předmětano
EUDEvoluční a neurální hardwarecs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26Odborný předmětano
EVDEvoluční výpočetní technikycs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26Odborný předmětano
ISDInteligentní systémycs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26 / PR - 26Odborný předmětano
ATNDPokročilá témata v neurozobrazováníen0Povinně volitelnýdrzkOdborný předmětano
SODSystémy odolné proti poruchámcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
MADVybrané kapitoly z matematikycs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26Odborný předmětano
VPDVybrané problémy informačních systémůcs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Odborný předmětano
KRDKlasifikace a rozpoznávánícs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26Teoretický předmětano
MLDMatematická logikacs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26Teoretický předmětano
TADTeorie a aplikace Petriho sítícs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26 / Cp - 8Teoretický předmětano
TKDTeorie kategorií v informaticecs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 26 / KK - 26Teoretický předmětano
VNDVysoce náročné výpočtycs, en0Povinně volitelnýdrzkP - 39 / KK - 26 / Cp - 26Teoretický předmětano
Všechny skupiny volitelných předmětů
Sk. Počet předm. Předměty
Teoretický předmět 1 - 9 MID, MMD, TID, OPD, RGD, DPC-MA1, APD, KRD, MLD, TAD, TKD, VND
Zkouška z angličtiny 1 - 9 JAD, JA6D