Prezenční studium

4 roky

prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc.

Předseda :
prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc.
Člen interní :
prof. Ing. Radim Burget, Ph.D.
prof. Ing. Jiří Mišurec, CSc.
doc. Ing. Vladislav Škorpil, CSc.
doc. Ing. Jiří Hošek, Ph.D.
prof. Ing. Jaroslav Koton, Ph.D.
Člen externí :
doc. Ing. Otto Dostál, CSc.
prof. Ing. Boris Šimák, CSc.
prof. Ing. Ivan Baroňák, Ph.D.

Doktorand se naučí tvůrčím způsobem využívat teoretické znalosti získané jak studiem vybraných kurzů, tak vlastní tvůrčí činností. Tyto poznatky je schopni efektivně využití při následném návrhu vlastních a inovátorských řešení v rámci dalšího experimentálního vývoje a aplikačního výzkumu. Důraz je tak kladen na získání jak teoretických, tak i praktických dovedností, dále samostatnost v rozhodování, formulování vědecko-výzkumných hypotéz pro přípravu projektů základního až aplikovaného výzkumu, schopnost hodnocení výsledků a jejich prezentace ve formě vědeckých textů a prezentací před vědeckou komunitou.

Doktorský studijní program "Teleinformatika" je zaměřen na přípravu špičkových vědeckých a výzkumných specialistů, kteří budou mít hluboké znalosti principů a technik využívaných v komunikačních a datových drátových i bezdrátových sítích a s tím souvisejících oblastí jako je i vlastní sběr, zpracování a zpětná reprezentace užitečných uživatelských dat na úrovni aplikační vrstvy. Hlavní části studia tvoří oblasti teoretické informatiky a komunikační techniky. Absolvent má široké znalosti komunikačních a informačních technologií, datových přenosů a jejich zabezpečení. Absolvent se orientuje v operačních systémech, počítačových jazycích a databázových systémech, jejich užití včetně návrhu vhodného software a uživatelských aplikací. Je schopen navrhovat nová technologická řešení komunikačních zařízení a informačních systémů určených pro pokročilý přenos informací.

Absolventi programu "Teleinformatika" se uplatňují zejména ve výzkumných, vývojových a projekčních týmech, v oblasti odborné činnosti ve výrobních nebo obchodních organizacích, v akademické sféře a v dalších institucích zabývajících se vědou, výzkumem, vývojem a inovacemi, ve všech oblastech společnosti, kde dochází k aplikaci a využití komunikačních systémů a přenosu informace datovými sítěmi.
Uplatnění naši absolventi nalézají zejména při analýze, návrhu, tvorbě nebo správě komplexních systémů pro přenos a zpracování dat, a také při programování, integraci, podpoře, údržbě nebo prodeji těchto systémů.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu, který zpracuje v úvodu studia školitel doktoranda ve spolupráci s doktorandem. V individuálním studijním plánu jsou specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia, jsou bodově ohodnoceny a v pevně daných termínech probíhá kontrola jejich plnění. Student si zapíše a vykoná zkoušky z povinných předmětů, minimálně dvou povinně volitelných předmětů ohledem na zaměření jeho disertační práce, a dále minimálně dvou volitelných předmětů (Angličtina pro doktorandy, Řešení inovačních zadání, Vědecké publikování od A do Z).
Ke státní doktorské zkoušce se může student přihlásit až po vykonání všech zkoušek předepsaných jeho individuálním studijním plánem. Před státní doktorskou zkouškou student vypracuje pojednání k disertační práci, v němž detailně popíše cíle práce, důkladné zhodnocení stavu poznání v oblasti řešené disertace, charakteristiku metod, které hodlá při řešení uplatňovat. Obhajoba pojednání, které je oponováno, je součástí státní doktorské zkoušky. V další části zkoušky musí student prokázat hluboké teoretické i praktické znalosti v oblasti mikroelektroniky, elektrotechnologie, fyziky materiálů, nanotechnologií, elektrotechniky, elektroniky, teorie obvodů. Státní doktorská zkouška probíhá ústní formou a kromě diskuze nad pojednáním k disertační práci se také skládá z tematických okruhů týkajících se povinných a povinně volitelných předmětů.
K obhajobě disertační práce se student hlásí po vykonání státní doktorské zkoušky a po splnění podmínek pro ukončení, jakými jsou účast na výuce, vědecká a odborná činnost (tvůrčí činnost), a minimálně měsíční studijní nebo pracovní stáž na zahraniční instituci anebo účasti na mezinárodním tvůrčím projektu.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu (dále jen ISP), který zpracuje v úvodu studia školitel doktoranda ve spolupráci s doktorandem. Individuální studijní plán je pro doktoranda závazný. Jsou v něm specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia, jsou bodově ohodnoceny a v pevně daných termínech probíhá kontrola jejich plnění. Průběžné bodové hodnocení všech aktivit doktoranda je vedeno v dokumentu „Celkové bodové hodnocení doktoranda“ a je součástí ISP. Při zahájení dalšího roku studia pak školitel do ISP zaznamená případné změny. Nejpozději do 15. 10. každého roku studia odevzdává doktorand vytištěný a podepsaný ISP na vědeckém oddělení fakulty ke kontrole a založení.
Během prvních čtyř semestrů skládá doktorand zkoušky z povinných, povinně volitelných anebo volitelných předmětů pro splnění bodových limitů ze Studijní oblasti, a současně se intenzivně zabývá vlastním studiem a analýzou poznatků v oboru stanoveném tématem disertační práce a průběžným publikováním takto získaných poznatků a vlastních výsledků. V dalších semestrech se doktorand již více soustřeďuje na výzkum a vývoj, který souvisí s tématem disertační práce, na publikování výsledků své tvůrčí práce a na vlastní zpracování disertační práce.
Do konce druhého roku studia skládá doktorand státní doktorskou zkoušku, kterou prokazuje široký rozhled a hluboké znalosti v oboru, souvisejícím s tématem disertační práce. K této zkoušce se musí přihlásit nejpozději do 30. dubna ve druhém roce svého studia. Státní doktorské zkoušce předchází zkouška z anglického jazyka.
Ve třetím a čtvrtém roce svého studia provádí doktorand potřebnou výzkumnou činnost, publikuje dosažené výsledky a zpracovává svoji disertační práci. Součástí studijních povinností v doktorském studijním programu je absolvování části studia na zahraniční instituci nebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu s výsledky publikovanými nebo prezentovanými v zahraničí nebo jiná forma přímé účasti studenta na mezinárodní spolupráci, což je nutné doložit nejpozději při odevzdání disertační práce.
Doktorandi ve čtvrtém roce studia předkládají do konce zimního zkouškového období svému školiteli rozpracovanou disertační práci, který ji ohodnotí. Disertační práci doktorand odevzdává do konce 4. roku studia.
Student prezenční formy doktorského studia je v průběhu studia povinen absolvovat pedagogickou praxi, tj. působit v procesu výuky. Zapojení doktoranda do pedagogické činnosti je součástí jeho vědecké přípravy. Pedagogickou praxí doktorand získává zkušenosti v předávání poznatků a zdokonaluje prezentační dovednosti. Skladbu pedagogických aktivit (cvičení, laboratorní cvičení, vedení projektů apod.) určí doktorandovi vedoucí daného ústavu po dohodě se školitelem. Povinnost pedagogické praxe se nevztahuje na doktorandy-samoplátce a na doktorandy v kombinované formě studia. Zapojení do výuky v rámci pedagogické praxe potvrdí po jejím splnění školitel v IS VUT.

1. kolo (podání přihlášek od 01.04.2026 do 30.04.2026)

1. Digitální řečové biomarkery a jejich vztah k motorickým i nemotorickým symptomům u neurodegenerativních onemocnění

   Neurodegenerativní onemocnění představují heterogenní skupinu poruch charakterizovaných postupnou ztrátou neuronálních funkcí, která se může projevovat jak motorickými symptomy, tak širokým spektrem nemotorických příznaků, včetně kognitivních a jazykových změn. Poruchy řeči patří mezi časté projevy těchto onemocnění a mohou odrážet jak motorické postižení řečového aparátu, tak změny v kognitivních a jazykových procesech. Tato disertační práce se zaměří na analýzu akustických a lingvistických biomarkerů řeči u osob s různými neurodegenerativními onemocněními a na studium jejich vztahu k motorickým i nemotorickým symptomům. Cílem práce bude identifikovat řečové charakteristiky související s různými aspekty klinického obrazu neurodegenerativních onemocnění a přispět k lepšímu pochopení jejich diagnostického a monitorovacího potenciálu. Výzkum bude realizován ve spolupráci se skupinou Aplikovaných neurověd Středoevropského technologického institutu (CEITEC).

   Školitel: Mekyska Jiří, prof. Ing., Ph.D.

2. Digitální řečové biomarkery progresivních změn u prodromální demence s Lewyho tělísky

   Prodromální fáze demence s Lewyho tělísky představuje klíčové období, ve kterém se již mohou objevovat jemné změny v kognitivních i řečových funkcích, přestože klinická symptomatika ještě nemusí být plně rozvinuta. Analýza řeči poskytuje neinvazivní a potenciálně citlivý nástroj pro zachycení těchto změn. Tato disertační práce se zaměří na identifikaci a analýzu akustických a lingvistických biomarkerů řeči, které mohou odrážet progresivní změny spojené s časnými stádii tohoto onemocnění. Cílem práce bude charakterizovat řečové projevy u osob s podezřením na prodromální demenci s Lewyho tělísky a analyzovat jejich vývoj v čase s využitím longitudinálních dat a multimodálních klinických vyšetření. Výzkum bude realizován ve spolupráci se skupinou Aplikovaných neurověd Středoevropského technologického institutu (CEITEC) a bude směřovat k lepšímu porozumění řečovým projevům časných neurodegenerativních procesů a jejich potenciálnímu využití v klinické praxi.

   Školitel: Mekyska Jiří, prof. Ing., Ph.D.

3. Efektivní metody strojového učení pro akustickou kryptanalýzu ze záznamů klávesnice

   Téma je zaměřeno na výzkum a návrh algoritmů pro analýzu akustických emisí vznikajících při psaní na mechanických a membránových klávesnicích. Cílem je identifikace unikátních zvukových podpisů jednotlivých kláves pomocí konvolučních neuronových sítí (CNN) a rekurentních modelů v reálném čase. Součástí práce je vývoj efektivních protiopatření, jako je softwarové generování maskovacího šumu nebo techniky pro snížení poměru signálu k šumu (SNR), za účelem prevence úniku citlivých informací.

   Školitel: Burget Radim, prof. Ing., Ph.D.

4. Komunikační strategie pro Smart Grids a IoT

   Cílem práce je návrh optimální strategie řešení komunikační infrastruktury Smart Grids a Smart City zaměřující se zejména na bezpečnost, spolehlivost, výkonnost a škálovatelnost. Smart Grids (tzv. chytré sítě) jsou používané zejména v kontextu chytrých energetických sítí a IoT jsou nasazované především v konceptu Smart Cities (tzv. chytrých měst). Vybrané řešení a technologie budou podrobeny simulaci z pohledu datových toků a efektivity využití technologie. Hlavním cílem bude vytvoření modelu budování komunikačních sítí a nalezení optimální varianty pro dané scénáře v energetice a IoT.

   Školitel: Mlýnek Petr, doc. Ing., Ph.D.

5. Nové bezpečnostní hrozby v oblasti kompromitujícího vyzařování

   Disertační práce se zaměřuje na identifikaci a analýzu nových bezpečnostních hrozeb v oblasti kompromitujícího vyzařování (TEMPEST), se zvláštním důrazem na netradiční a dosud málo prozkoumané způsoby úniku informací. Práce bude zkoumat možnosti zneužití běžně dostupných zařízení, zejména počítačových periferií (např. mikrofonů, reproduktorů, kamer, optických prvků či komunikačních rozhraní), pro neúmyslnou detekci akustických vibrací nebo přenos citlivých dat.

   Součástí práce bude systematické sledování nových hrozeb a útoků, jejich teoretická analýza a experimentální ověření v laboratorních podmínkách. Důraz bude kladen na posouzení realizovatelnosti těchto útoků, jejich limitů a dopadů v reálných scénářích. Práce se rovněž zaměří na návrh metod detekce těchto hrozeb a na formulaci technických i organizačních protiopatření. Výstupem disertační práce bude komplexní zhodnocení nových rizik v oblasti kompromitujícího vyzařování a návrh konkrétních doporučení pro jejich mitigaci, využitelných zejména v prostředí státní správy, průmyslu a kritické infrastruktury.

   Školitel: Münster Petr, prof. Ing., Ph.D.

6. Nové metody gamifikace ve vzdělávání v oblasti kybernetické bezpečnosti

   Téma je zaměřeno na výzkum využití gamifikačních principů a herních vzdělávacích mechanismů v oblasti kybernetické bezpečnosti. Student se zaměří na výzkum a návrh nových metod gamifikace podporujících rozvoj povědomí, motivace a osvojování bezpečnostních návyků uživatelů. Součástí práce bude návrh implementace těchto metod do cyber range platforem pro tvorbu simulačních scénářů a jejich experimentální ověření.

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

7. Nové metody využívající nástroje umělé inteligence pro bezpečnost počítačových sítí

   Téma je zaměřeno na výzkum a návrh nových metod využívající umělé inteligence, které lze použít pro zajištění bezpečnosti počítačových sítí a také při penetračním testování. Výzkum je cílen na metody použitelné při zabezpečení síťové infrastruktury a také penetračních testech specializovaných zařízení chytrých domácností a energetiky. Předpokládá se zapojení studenta do výzkumných projektů Ústavu.

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

8. Optimalizace distribuované kooperace a rozhodování v multiagentních systémech

   Téma je zaměřeno na výzkum a návrh pokročilých algoritmů pro autonomní koordinaci a distribuované řešení úloh v dynamických prostředích. Cílem je vývoj robustních komunikačních protokolů a metod posilovaného učení (MARL), které umožní agentům efektivně spolupracovat v reálném čase, minimalizovat konflikty při sdílení zdrojů a zajistit škálovatelnost systému při rostoucím počtu entit.

   Školitel: Burget Radim, prof. Ing., Ph.D.

9. Strojové učení ve fotonice

   Disertační práce se zaměřuje na využití metod strojového učení ve fotonických systémech, včetně optických komunikací, senzoriky a kvantových sítí. Cílem je návrh algoritmů pro optimalizaci přenosových parametrů, řízení a adaptivní konfiguraci těchto systémů, kde je manuální optimalizace obtížná. Součástí práce bude také detekce a klasifikace nestandardního chování sítě s cílem zvýšit její bezpečnost a spolehlivost. Navržené metody budou ověřeny na experimentálních datech a výsledkem budou doporučení pro efektivní využití strojového učení ve fotonických infrastrukturách.

   Školitel: Münster Petr, prof. Ing., Ph.D.

10. Umělá inteligence pro analýzu obrazů a obrazových sekvencí: nové metody analýzy struktur a dějů

    Téma je zaměřeno na výzkum nových metod založených na umělé inteligenci pro analýzu obrazů a obrazových sekvencí se zaměřením na rozpoznávání struktur, vzorů a dějů v různých typech dat. Téma zahrnuje studium a rozvoj vybraných přístupů strojového učení a hlubokých neuronových sítí s cílem zlepšit jejich schopnost pracovat s prostorovou a časovou informací, heterogenními daty a omezeným množstvím anotací. Bude zaměřeno na formulaci dílčích metodických vylepšení a jejich ověření na různých reálných datech, včetně medicínských a klinických aplikací. Výzkum bude směřovat k lepšímu porozumění vlastnostem a limitům současných používaných modelů a k návrhu spolehlivějších metod pro využití v různých aplikacích.

    Školitel: Smékal Zdeněk, prof. Ing., CSc.