Ústav informatiky
Akademie věd České republiky
"Jednoduchost je velká ctnost, ale vyžaduje mnoho práce, aby jí bylo dosaženo, a vzdělání, aby byla oceněna. A co je horší: složitost se lépe prodává." - E. W. Dijkstra

Vzdělávání, doktorská studia a semináře

Ústav informatiky AV ČR, v. v. i., je veřejná výzkumná organizace, která podle své zřizovací listiny nemá vlastní studijní doktorský program. Ústav se zaměřuje na základní výzkum, nicméně zaměstnává doktorandy a postdoktorandy v oblastech, které jsou předmětem bádání ústavu. Doktorandi a postdoktorandi s vážným zájmem mohou zaslat CV na ics@cs.cas.cz.

Témata doktorských prací v oblastech

  • Řešení rozsáhlých a řídkých lineárních systémů
    (Tůma, FJFI ČVUT, matematické inženýrství)
  • Teorie konvergence iteračních metod v numerické lineární algebře
    (Strakoš, MFF UK, vědecko-technické výpočty)
  • Numerická stabilita metod lineární algebry
    (Strakoš, MFF UK, vědecko-technické výpočty)
  • Numerické metody lineárního modelování nepřesných dat
    (Strakoš, MFF UK, vědecko-technické výpočty)

Teoretická informatika

  • Abstraktní algebraická logika
    (Cintula)
  • Substrukturální logiky a residuované svazy
    (Cintula, Horčík, Haniková)
  • Klasifikační stromy a lesy
    (Savický)

    Klasifikační stromy a jejich množiny, které se nazývají klasifikační lesy, jsou vhodnou metodu predikce neznámé třídy na základě známých numerických nebo kategoriálních atributů ve složitých rozděleních, pro která je k dispozici dostatečné množství trénovacích příkladů. Jde zejména o metody CART, C4.5, Random Forests. Cílem práce je zkoumání vlastností uvedených metod a jejich modifikací.

  • Složitostní míry neuronových sítí
    (Šíma)

Nelineární modelování

  • Matematické a statistické metody pro asimilaci dat v rozsáhlých dynamických systémech – modelování a předpověď počasí a čistoty ovzduší.
    (Eben)
  • Metody prostorové statistiky a jejich využití pro modelování a vyhodnocování meteorologických a environmentálních polí.
    (Eben, Pelikán)
  • Aplikace umělých neuronových sítí pro predikci časových řad.
    (Pelikán)
  • Detekce a charakterizace synchronizačních jevů v časových řadách.
    (Paluš)

Medicínská informatika

  • Statistické metody pro redukci dimenzionality a klasifikaci mnohorozměrných dat, s aplikacemi v biomedicíně.
    (Valenta, 1. LF UK, Biomedicínská informatika)
  • Analýza mnohorozměrných cenzorovaných dat o přežívání
    (Valenta, 1. LF UK, Biomedicínská informatika)
  • Robustní analýza obrazu při hodnocení molekulárně genetických studií
    (Kalina, 1. LF UK, Biomedicínská informatika)

Optimalizace a systémy

Pravidelné semináře
(odkazy na externí obsah)