Katedra Informatyki Stosowanej

lokalizacjaGrudziądzka 5/7, 87-100 Toruń
tel.: +48 56 611 3310
fax: +48 56 622 5397
facebook.com/Informatyka.UMK

obrazek nr 1

Seminaria


http://www.is.umk.pl/seminarium-11-03-2019/http://www.is.umk.pl/seminarium-10-12-2018/http://www.is.umk.pl/seminarium-26-11-2018/http://www.is.umk.pl/seminarium-5-11-2018/http://www.is.umk.pl/seminarium-29-10-2018/http://www.is.umk.pl/seminarium-22-10-2018/http://www.is.umk.pl/seminarium-18-06-2018/http://www.is.umk.pl/seminarium-4-06-2018/http://www.is.umk.pl/seminarium-lnk-icnt-14-05-2018/http://www.is.umk.pl/seminarium-7-05-2018/

Seminarium 11.03.2019

Dr Marek Grochowski, Katedra Informatyki Stosowanej, UMK: “Douczanie głębokich modeli akustycznych dla pojedynczych mówców”

Abstrakt
Model akustyczny w systemach automatycznego rozpoznawania mowy odpowiada za wykrycie w sygnale dźwiękowym sekwencji fonemów. Głębokie sieci neuronowe trenowane na setkach godzin nagrań pozwalają uzyskać modele akustyczne o bardzo dużej poprawności. Jednakże różnice występujące w wymowie poszczególnych osób, wynikające chociażby z wad wymowy, ujemnie wpływają na jakość rozpoznawania fonemów a co za tym idzie, zwiększają liczbę błędnie rozpoznanych słów przez system. Posiadając jednak małą próbkę nagrań (jedną lub kilka wypowiedzi) danej osoby jesteśmy w stanie istotnie zwiększyć poprawność rozpoznawania fonemów dla tej osoby poprzez szybkie douczanie istniejącego modelu, bez potrzeby kosztownego trenowania nowego modelu. W czasie wystąpienia przedstawione zostaną wyniki uzyskane dla douczania modeli akustycznych zrealizowanych za pomocą głębokich sieci rekurencyjnych z jednostkami LSTM za pomocą kilku wybranych technik.

Prezentacja: Marek Grochowski - Speaker Adaptation of Deep Acoustic Model

Seminarium 10.12.2018

Dr inż. Michał Pierzchalski, Katedra Informatyki Stosowanej, UMK: “W poszukiwaniu neuro-dynamicznych zasad przestrzennego rozwoju poznawczego.”

Abstrakt
Zabawa z klockami stymuluje rozwój umiejętności przestrzennych, zdolności motorycznych, wyobraźni, umiejętności społecznych, języków, zdolności wczesnego czytania i pomaga dzieciom zrozumieć pojęcia matematyczne. Umiejętności przestrzenne okazały się być nie tylko niezbędne do rozwoju dziecka, ale także silnymi predyktorami przyszłych osiągnięć w dyscyplinach STEM. Ponadto umiejętności przestrzenne są plastyczne i mogą być trenowane przez osoby w każdym wieku. Zazwyczaj zajęcia z klockami przybierają formę swobodnej zabawy w przedszkolach bez formalnych akademickich celów matematycznych. Lepsze zrozumienie rozwoju umiejętności dzieci w budowaniu różnych konstrukcji z klocków mogłoby pomóc w strukturyzowaniu zabaw z manipulowaniem obiektami w celu stymulowania umiejętności przestrzennych i zwiększenia skuteczności edukacji matematycznej. Uważamy, że na podstawie wyników symulacji obliczeniowych uda nam się zweryfikować hipotezę badawczą i znajdziemy dzięki temu wskazówkę na temat neuro-dynamicznych zasad leżących u podstaw rozwoju tego typu umiejętności. Rezultaty naszych prac mogą doprowadzić do bardziej naturalistycznych terapii opartych na zrozumieniu, w jaki sposób nasze funkcje poznawcze są ściśle powiązane ze stanami fizycznymi ciała.

Seminarium 26.11.2018

Ewa Ratajczak, Katedra Informatyki Stosowanej, UMK: “Propozycja zaadresowania problemów metodologicznych dotyczących techniki HRV-biofeedback: kryterium sukcesu treningu oraz efekt placebo”

Abstrakt
Prezentacja wyników zebranych podczas realizacji projektu objętego grantem NCN Preludium 9 pt. “BrainHeart. Wpływ treningu HRV-biofeedback na dynamikę procesów uwagowych oraz myślenie dywergencyjne”. W trakcie realizacji projektu podjęte zostały próby rozwiązania niektórych problemów metodologicznych dotyczących techniki HRV-biofeedback. Stworzono nowy warunek kontrolny uwzględniający efekt placebo – Sham HRV-biofeedback oraz metodę testowania jego wiarygodności. Ponadto opracowano wskaźnik kryterium sukcesu treningu YETI, który na podstawie jakości wykonywanych treningów umożliwia kontrolę nad włączaniem do badań jedynie osób trenujących poprawnie.

Seminarium 5.11.2018

Michał Komorowski, Katedra Informatyki Stosowanej, UMK: “Spectral Fingerprints: co nowego?”

Abstrakt
Poznawać ludzki mózg to odkrywać mechanizmy stojące za procesami poznawczymi, przyczynami zaburzeń psychicznych czy motywacją naszych działań. Każdy obszar ludzkiego mózgu wykazuje tendencję do aktywacji w ramach określonych wzorców, które są powiązane z powyższymi mechanizmami. Nowatorskie podejście Anny Keitel i Joachima Grossa (“Individual human brain areas can be identified from their characteristic spectral activation fingerprints”, PLoS Biol, t. 14, nr 6, s. e1002498, 2016), zwane Spectral Fingerprinting, pozwala na reprezentowanie obszarów mózgu w unikalny sposób i wgląd w ich wewnętrzną dynamikę. Długofalowym celem moich badań jest reimplementacja metody na potrzeby analiz sygnału EEG, co ma nadzieje otworzyć nowe możliwości analizy głębokich struktur podkorowych i ich dynamiki. Podczas prezentacji omówiłem szczegóły metody Spectral Fingerprinting, opowiedziałem o postępach w reimplementacji oraz nakreśliłem plany przyszłych badań.

Seminarium 29.10.2018

Michał Joachimiak, Katedra Informatyki Stosowanej, UMK: “Kompresja percepcyjna wideo 3D z użyciem mapowania istotności”

Abstrakt
Kompresja percepcyjna ma szczególne znaczenie przy sygnałach wideo, w których jakość wycinka obrazu znajdującego się poza polem widzenia może zostać obniżona, przy znikomym wpływie na subiektywną jakość obrazu, kosztem znacznego obniżenia nakładu bitów wymaganego do transmisji takiego sygnału. Przykładowymi zastosowania to kompresja wideo 3D oraz wideo 360 stopni.

Seminarium 22.10.2018

Michał Meina, Katedra Informatyki Stosowanej, UMK: “Inercyjna Nawigacja Zliczeniowa wspomagana estymacją odległości przy użyciu rzadkiej infrastruktury radiolatarni UWB”

Abstrakt
Przedstawiona zostanie metoda poprawiania estymacji położenia przy użyciu systemu inercyjnej nawigacji zliczeniowej, która obarczona jest błędem akumulacyjnym. Do tego celu wykorzystane zostały radio operujące na ultraszerokim paśmie, które potrafią ustalić odległość z dokładnością do kilku centymetrów. Zaprojektowany została adaptacja filtra cząsteczkowego, która pozwala na dokonywanie poprawek na rzadkiej infrastrukturze radiowe (maksymalnie dwa radia w zasięgu)