Univerza na Primorskem Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije
SI | EN

sreda, 26. avgust 2020 Naivni Bayes in umetna konvolucijska nevronska mreža za identifikacijo padcev s pomočjo pametnih tal

Tokrat v petek, 14. avgusta 2020, bo ob 10.00 uri prek spletnih orodij na daljavo izvedeno predavanje v okviru PONEDELJKOVEGA SEMINARJA RAČUNALNIŠTVA IN INFORMATIKE Oddelkov za Informacijske znanosti in tehnologije UP FAMNIT in UP IAM.

ČAS/PROSTOR: 14. avgust 2020 ob 10.00 na daljavo

----------------------------------------------
PREDAVATELJ: Niki HROVATIN
----------------------------------------------

Niki Hrovatin je študent Magistrskega študijskega programa računalništva in informatike na UP-FAMNIT. Trenutno se ukvarja z magistrsko nalogo v kateri skuša razvit sistem za neintruzivno identifikacijo padcev.

----------------------------------------------
NASLOV: Naivni Bayes in umetna konvolucijska nevronska mreža za identifikacijo padcev s pomočjo pametnih tal
----------------------------------------------
POVZETEK: 

Padci so pri starostnikih pogosti pojav in veljajo za vodilni vzrok poškodb oseb nad 65 letom starosti. Tretjina oseb nad 65 letom in polovica oseb nad 85 letom starosti doživi vsaj en padec letno. Pri tem se tudi verjetnost hude poškodbe viša z letom starosti in ob padcu je treba nemudoma nuditi pomoč osebi.
Da lahko nudimo takojšnjo pomoč, je potrebno v čim krajšem času zaznati padec, ampak v nekaterih primerih se oseba tako hudo poškoduje, da ne utegne klicati na pomoč in padec je prepozno opažen ter oseba doživi dodatne poškodbe zaradi dodatnega časa.
Na seminarju bo predstavljen sistem za identifikacijo padcev osnovan na prototipu tal z vgrajenimi senzorji pritiska. Predstavili bomo proces zbiranja podatkov, podatke in postopek pred obdelave podatkov, uvedena bo metoda Naivnega Bayesa in umetne konvolucijske nevronske mreže ter na koncu bo predstavljena evalvacija modelov in rezultati.

----------------------------------------------
Predavanje bo potekalo v slovenskem jeziku prek spletnega orodja Zoom.
Do predavanja dostopate tako, da se povežete prek sledeče povezave:

https://us02web.zoom.us/j/297328207

Vabljeni