Search
Motivační přednášky jsou součástí předmětu Řešení problémů a hry, který je povinný v 1. semestru bakalářského programu Otevřená informatika. Forma přednášek odpovídá této úrovni a je přístupná širší akademické obci včetně obecenstva s expertízou mimo oblast informatiky a počítačových věd.
9. prosince 2025, 9:15 - 10:45, KN:E-107
Jak poznat, že váš produkt je pro někoho užitečný? Jak změřit jeho užitečnost? Jak zvýšit šance na vytvoření něčeho, co tu ještě nebylo? Na tyto otázky se přednáška pokusí odpovědět, i prostřednictvím konkrétního příkladu z praxe, kdy jsme díky Pythonu pomohli firmě Acond chytře řídit vytápění v tisícovkách českých domácností, využívat spotové ceny elektřiny a přidali AI Eco Mode. Další info k přednášce
Jan Procházka, DataSentics
Jan Procházka pracuje jako CTO of Vertical AI Solutions ve společnosti Eviden a jako CTO ve společnosti DataSentics. Během své kariéry získal mnoho zkušeností jako vývojář, architekt řešení, manažer a technický ředitel.
Následující motivační přednášky se v předmětu RPH objevují poměrně pravidelně (a mohli jste je tedy už v minulosti shlédnout), i na nich jsou ale zájemci z řad studentů jiných programů a akademické obce vítáni!
16. prosince 2025, 9:15 - 10:45, KN:E-107
Přednáška velmi přístupným způsobem představí principy, na nichž stojí algoritmus PageRank, díky němuž se Google kdysi stal jedničkou ve vyhledávání na internetu. Zaměří se na spojitost intuitivního chápání algoritmu s metodami lineární algebry.
Tomáš Svoboda, katedra kybernetiky, FEL ČVUT
Tomáš Svoboda je odborník na strojové učení s širokými zkušenostmi v robotice a automobilovém průmyslu. Vedl mnoho akademických a průmyslových výzkumných projektů. Byl také jedním z vedoucích ČVUT robotického týmu, který se velmi úspěšně účastnil soutěže DARPA SubT robotic challenge.
6. ledna 2026, 9:15 - 10:45, KN:E-107
Jak se algoritmus-stroj naučí chápat obsah obrázku. Přednáška představí vizuální rozpoznávání od jeho počátků, přes nereálná očekávání, až po současnost a rozvoj neuronových sítí v počítačovém vidění.
Jiří Matas, katedra kybernetiky, FEL ČVUT
Jiří Matas je významný odborník na počítačové vidění a strojové učení. Je jedním z nejvíce citovaných vědců v ČR a vedl desítky projektů zaměřených na aplikovaný výzkum.