# Strojové učení

6 položek

Predikce tranzitu elektřiny: bakalářská práce vzniklá ve spolupráci s ČEPS

16. června 2026

AI ve výuce Strojové učení Spolupráce s průmyslem

Energetika nabízí studentským projektům náročnou kombinaci fyzikálních procesů, proměnlivých podmínek a rozsáhlých veřejných dat. Vedl jsem bakalářskou práci Martina Horešovského zaměřenou na predikci přeshraničního tranzitu elektřiny, kterou jako externí konzultant podpořil Petr Souček z ČEPS. Martin práci obhájil 16. června 2026 se známkou výborně poté, co s ní získal první místo v bakalářské sekci Studentské vědecké konference FAV.

Kontextový návrh syntetických promotorů pomocí neuronových sítí umožňuje přepojování eukaryotických transkripčních sítí

17. března 2026

Strojové učení Biotechnologie

Syntetická biologie hledá způsoby, jak navrhovat regulační DNA přesněji a s menším množstvím laboratorních pokusů. Náš článek v npj Systems Biology and Applications využívá neuronové sítě k hledání kontextově vhodných míst pro vložení vazebných míst transkripčních faktorů do promotorů. Výsledek propojuje návrh modelu strojového učení s biologickými omezeními a experimentálním ověřením.

Řečově-kognitivní dataset DigiDiaDem: první experimenty s detekcí kognitivních poruch z řeči

6. února 2026

DigiDiaDem Kognitivní screening Řečové technologie Strojové učení

Výzkum kognitivních poruch z řeči potřebuje data, která propojí dobře navržené úlohy, klinický kontext a reprodukovatelné vyhodnocení. Náš článek v IEEE Access představuje řečově-kognitivní dataset DigiDiaDem a první experimenty, které nad ním vznikly. Práce spojuje návrh dialogového systému, rozpoznávání řeči, přípravu dat a vyhodnocení metodami strojového učení.

Detekce kognitivních poruch pomocí opakování nesmyslných slov založeného na ASR

22. srpna 2025

DigiDiaDem Kognitivní screening Řečové technologie Strojové učení

Krátké řečové úlohy mohou zachytit kognitivní změny bez dlouhého klinického rozhovoru. Článek zkoumá, zda lze pomocí automatického rozpoznávání řeči vyhodnotit okamžité opakování nesmyslných slov a rozlišit zdravé účastníky od osob s kognitivní poruchou. Experiment ukazuje, proč při zapojení řečových technologií do screeningu záleží na chybách rozpoznávání, fonologické podobnosti i volbě jazykového modelu.

Automatická detekce kognitivních poruch pomocí sémantické analýzy slovních popisů obrázků

22. srpna 2025

DigiDiaDem Kognitivní screening Řečové technologie Strojové učení

Slovní popis obrázku vypovídá nejen o výslovnosti, ale také o tom, kterých pojmů a vztahů si člověk všímá a jak je uspořádá v jazyce. Článek kombinuje rozpoznávání řeči, formální sémantickou analýzu a strojové učení při porovnávání českých popisů s expertní referencí. Výsledné sémantické příznaky nabízejí interpretovatelnou cestu ke škálovatelnému screeningu kognitivních poruch.

MLMU: Jak jsem soutěžil na Kaggle.com

22. října 2015

Aplikovaná AI Strojové učení

21. října 2015 jsem v Paralelní Polis mluvil o tom, jak jsem soutěžil na Kaggle.com v soutěži Greek Media Monitoring Multilabel Classification (WISE 2014). Slidy z mojí přednášky na Machine Learning Meetupu v Praze najdete na http://prezi.com/yrduwq4-ku5w/. Jestli vás zajímá více nebo pokud jste nemohli dorazit na Meetup, můžete si počíst starším zápisku Na bedně vítězů v umělé inteligenci.