ДепартаментИнформатика

Алгоритмите за обучение (deep learning algorithms - DL) се използват успешно в различни области на познанието и са доказали своята ефективност и надеждност при класификация и предсказване на събития при обработката на данни. Тези алгоритми се разглеждат като стандарт в индустрията когато е необходимо разпознаване на образи, откриване на части от изображения и др. Приложението на алгоритмите за обучение при здравословното остаряване става все по-популярно и се прилага в различен мащаб като това се вижда от множеството публикувани работи. Същевременно няма достатъчно изследвания в приложението им при здравословен начин на работа, а това е област с голям социален ефект върху населението. Разработването на приложение за здравословен начин на работа е невъзможно без анализ на събраните данни.

По-специфично изследването включва:

• Анализ на решения от информационните и комуникационни технологии, които позволяват вграждането на умни елементи в мебели и околната среда за живот и работа;
  
  
• Приложение на алгоритмите за обучение при разпознаване на движение, оценка на здравословното състояние, които да подпомагане вземането на решения от хората, които полагат грижи за възрастните и които се грижат за здравословната среда за работа;
  
  
• Използване на съществуващи бази от данни за първоначалните анализи и настройка на алгоритмите;
  
  
• Дефиниране на сценарии за по-нататъшни експерименти;
  
  
• Анализ на постигнатите резултати.

Семинарът е част от съвместната работа на преподаватели от департамент „Информатика“ при Нов Български Университет и факултета по компютърни науки в университет „Св. Св. Кирил и Методий“ в Скопие, Република Северна Македония по програма COST на Европейската комисия и по-специално работа по COST Action CA 16226 SHELDON (Indoor living space improvement: Smart Habitat for the Elderly).

Д-р Петре Ламески е роден през 1985 г. в Кавадарци, Северна Македония. Има бакалавърска степен (2008) от факултета по компютърни науки в университет „Св. Св. Кирил и Методий“ в Скопие, магистърска степен (2010) по роботика от същия университет. Работи като асистент между 2008 и 2011 година във факултета по Роботика, а между 2011 и 2017 във факултета по компютърни науки. Завършва докторска степен през 2017 в същия факултет на тема: „Разпознаване на растителни видове с обработка на изображения и алгоритми за обучение”. Работи по редица национални и международни проекти и има над 60 публикации в международни списания и конференции. Участва в редица състезания и е носител на награда за изкуствен интелект на Microsoft за сегментиране на образи на растения. Работи с редица фирми за създаване на редица продукти на системи за детекция на измами, класификация на обекти, измерване на части от тялото, анализ на шумове, разпознаване на части от лице и др. Разработва мобилни приложения. Изследователските му интереси са в областта на системи с изкуствен интелект, системи за вземане на решения, системи за обучение, когнитивни системи, когнитивни роботизирани системи, бази данни от тип time series, изкуствен интелект при работа с мобилни приложения.