Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Laboratorij za sistemsko programsko opremo Slovensko društvo za razpoznavanje vzorcev Slovenska sekcija IEEE

Agenda

Konferenčni program konference ROSUS 2019 bomo razdeli v dva dela, in sicer na Dopoldansko sekcijo ter na posebej praktično obarvano Popoldansko sekcijo, posvečeno globokemu učenju v industriji (in tudi širše).

Dopoldanska sekcija bo vsebovala prispevke iz naslednjih področij:
  • Medicinske in biomedicinske aplikacije,
  • Industrijske aplikacije,
  • Drugo (npr. šport, zabava itd.) ter
  • Študentski članki.

Dopoldanska sekcija se bo začela z vabljenim predavanjem, ki bo poudarilo pomen uporabe računalniške obdelave slik na izbranem aplikacijskem področju. Sledile bodo predstavitve avtorjev, ki bodo na strokoven način osvetlile rešitve oziroma nakazale nove probleme s področja računalniške obdelave slik. Tudi letos bodo avtorji konkretnih izvedenih rešitev imeli v opoldanskem delu konference možnost demonstrirati svoje aplikacije. Pričakujemo, da bodo skupne razprave, ki bodo sledile predstavitvam in demonstracijam, opozorile na aktualne probleme, pokazale možnosti za njihovo reševanje in povezale raziskovalce, razvijalce, ponudnike rešitev in uporabnike. Sklop "Študentski članki" je namenjen predstavitvi študentskih raziskovalnih dosežkov s področja računalniške obdelave slik.


V Popoldanski sekciji "Globoko učenje: Praktični nasveti strokovnjakov" bodo vrhunski strokovnjaki iz podjetij Kolektor Vision in raziskovalci iz UL-FRI ter UM-FERI predstavili praktične rešitve in nasvete, kako načrtovati, implementirati in uglasiti sistem na osnovi globokega učenja. Posebna pozornost bo namenjena napotkom, kako primerno zasnovati rešitev za industrijsko okolje. Predavatelji bodo svoje nasvete tudi praktično demonstrirali. Podrobnosti o predavanjih v Popoldanski sekciji so prav tako v rubriki Vabljena predavanja.

Agenda Popoldanske sekcije "Globoko učenje: Praktični nasveti strokovnjakov" je naslednja:
  • Globoko učenje v industrijskih aplikacijah, Danijel Skočaj, UL-FRI
  • Praktična uporaba metod umetne inteligence v industrijskem okolju, Jure Skvarč, Kolektor Vision
  • Globoko učenje: Od samovozečih avtomobilov do anotacije rentgenskih slik, Gašper Sedej, UM-FERI
  • State of the art hyperspectral data analysis and prospects with respect to AI, Matthias Kerschhaggl, EVK, Avstrija