Dr. Niki Martinel je redni docent za računalniški vid in strojno učenje na Oddelku za matematiko, računalništvo in fiziko Univerze v Vidmu. Njegovo strokovno ozadje obsega področje strojnega učenja in računalniškega vida, njegov primarni raziskovalni interes pa je hierarhično učenje, s posebnim poudarkom na globokem učenju in nevronskih drevesih. Objavil je več kot 50 člankov na prestižnih mednarodnih strokovnih revijah in konferencah, in je bil med drugim del programskega odbora na konferencah kot so CVPR, ICCV in ECCV.

Poleg akademskega dela aktivno sodeluje pri prenosu pridobljenega raziskovalnega znanja v praktične aplikacije. Je član upravnega odbora ”spin-off” podjetja Univerze v Vidmu, ki dela na področjih strojnega vida, slikovnih tehnik in multimedije. Od leta 2017 je namestnik direktorja Italijanske sekcije tehničnega odbora za nevronske mreže in globoko učenje pod okriljem Mednarodnega združenja za prepoznavanje vzorcev, ter član Natovih dejavnosti na področju sistemov s strojnim učenjem.

Program:

16:00 – 17:00 – Delavnica: Ključni gradniki razpoznavanja hrane z mobilnimi napravami

Ocenjeno je, da je imelo leta 2014 približno 39% odraslega prebivalstva v svetu prekomerno telesno težo, vključno s 13% predebelih ljudi, kar posledično motivira v zadnjem času veliko število razvitih mobilnih aplikacij za prehranske dnevnike. Raziskovanje na področju strojnega vida je nedavno pripeljalo do ideje avtomatskega razvrščanje hrane – in morebitno ocenjevanje njene količine – neposredno iz danih slik. Na delavnici bodo predstavljeni in obravnavani glavni koraki rešitve problema vizualnega razvrščanja hrane.

18:00 – 20:00 – Predavanje: Globoki strojni vid – od raziskav do tržnih produktov

Nedavni napredek na področju tehnologij globokega učenja je pripeljal do znatnega preskoka na številnih področjih vizualnega zaznavanja, kot so prepoznavanje objektov in kretenj, segmentacija slik ter odgovarjanje na vprašanja vizualnih vsebin. Prvi del predavanj bo obravnaval tri uspešne zgodbe o uporabi globokega učenja za naloge strojnega vida, katere bi lahko pomembno vplivale na vsakodnevne aktivnosti. Ker pa vemo, da je ”status quo” računalniškega vida in prepoznavanja vzorcev še vedno daleč od človeških sposobnosti, bo predstavljena vizija, na osnovi katere se bo odvijal napredek v bližnji prihodnosti. Drugi del predavanj bo predstavil dejavnosti, ki jih izvaja Eye-Tech Srl, univerzitetni ”spin-off”, ki se ukvarja z najsodobnejšimi dosežki raziskav na področju globokega učenja, strojnega vida in obogatene resničnosti ter jih prenaša na trg.