Teme diplomă 2019
Observații generale
- toate temele propuse conțin o parte practică consistentă care implică programare, de preferat în limbajul Matlab sau Python
- sunt deschis la idei și teme din partea studenților
1. Recunoașterea automată de imagini cu rețele neurale
Rețelele neurale reprezintă una dintre cele mai de succes aplicații din domeniul inteligenței artificiale din prezent.
Studentul va studia și implementa o rețea neurală multistrat de dimensiuni reduse, folosind unul dintre *framework*-urile software existente (Matlab / Python), și va evalua performanțele rețelei pentru recunoașterea imaginilor dintr-un set de imagini (de ex. recunoașterea de cifre scrise de mînă din baza de date MNIST).
Cerințe:
- cunoașterea limbajului de programare Matlab (sau Python)
- cunoașterea limbii engleze (pentru referințe, bibliografie etc.)
- cunoștințe curs PDS
Referințe / exemplu:
- https://machinelearningmastery.com/handwritten-digit-recognition-using-convolutional-neural-networks-python-keras/
2. Compresia semnalelor cu rețele neurale de tip *autoencoder*
Rețelele neurale reprezintă una dintre cele mai de succes aplicații din domeniul inteligenței artificiale din prezent.
Studentul va studia și implementa o rețea neurală de tip *autoencoder*, utilizată frecvent în practică pentru compresia datelor (imagini, semnale unidimensionale etc), folosind pachetele software existente (Matlab / Python). Performanțele metodei vor fi evaluate pe o bază de dată existentă (de exemplu baza de date MIT-BIH pentru semnale ECG).
Cerințe:
- cunoașterea limbajului de programare Matlab (sau Python)
- cunoașterea limbii engleze (pentru referințe, bibliografie etc.)
- cunoștințe curs PDS
Referințe / exemplu:
- http://www.scitepress.org/Papers/2017/61954/61954.pdf
3. Detecția patologiilor în semnale ECG
Semnalele de tip electrocardiogramă (ECG) prezintă un mare interes din punct de vedere medical pentru identificarea unor afecțiuni ale inimii.
Studentul va studia și implementa o metodă de analiza a semnalelor ECG pentru a detecta în mod automat anumite patologii prezente în semnalul ECG (de ex. aritmii) și va evalua performanțele metodei pe o bază de date existentă (de ex. baza de date MIT-BIH Arrythmia).
Cerințe:
- cunoașterea limbajului de programare Matlab (sau Python)
- cunoașterea limbii engleze (pentru referințe, bibliografie etc.)
- cunoștințe curs PDS
Referințe / exemplu:
- http://article.sapub.org/10.5923.j.ijbe.20120205.02.html
4. Identificarea persoanelor pe baza semnalelor biometrice tip ECG
Semnalele de tip electrocardiogramă (ECG) au anumite trăsături foarte specifice fiecărei persoane, care pot fi exploatate în vederea autentificării și identificării unei persoane.
Studentul va studia și implementa o metodă de extragere a trăsăturilor caracteristice din semnale biometrice (de ex. de tip ECG). Performanțele metodei vor fi evaluate pe o bază de date existentă (de ex. baza de date MIT-BIH, pentru semnale de tip ECG).
Cerințe:
- cunoașterea limbajului de programare Matlab (sau Python)
- cunoașterea limbii engleze (pentru referințe, bibliografie etc.)
- cunoștințe curs PDS
Referințe / exemplu:
- https://physionet.org/pn3/ecgiddb/biometric.shtml