Martedì, ore 11.00 - 12.30, Ca' Vignal 2, piano 1, stanza 1.87
Si consiglia comunque di concordare sempre l'orario con il docente via email.
It is suggested to always agree on the date/time with the teacher via email.
[IT] Gli interessi di ricerca di Cigdem Beyan sono principalmente nei settori della visione artificiale, dell'apprendimento automatico, e dell'informatica sociale e affettiva. Alcuni argomenti recenti includono il pre-addestramento non supervisionato, l'apprendimento multimodale, l'apprendimento attivo, l'adattamento del dominio non supervisionato e l'uso di modelli generativi per compiti discriminativi applicati par esempio al rilevamento dell'obiettivo dello sguardo, il rilevamento delle anomalie, il riconoscimento multimodale delle emozioni e l'analisi delle interazioni sociali. Pubblica regolarmente in riviste e conferenze di alto livello nei campi della visione artificiale, del multimedia e dell'informatica sociale/affettiva. Inoltre, è Area Chair in questi settori. È coinvolta nell'organizzazione di conferenze nei settori della visione artificiale, della robotica sociale, dell'interazione uomo-computer.
[ENG] Cigdem Beyan’s research interests are mainly in the areas of computer vision, machine learning, and social, and affective computing. Some topics she has recently been engaged with include unsupervised pre-training, multimodal learning, active learning, unsupervised domain adaptation, and the usage of generative models for discriminative tasks applied to various applications such as gaze target detection, anomaly detection, (multimodal) affect recognition and social interaction analysis. She regularly publishes in top-tier journals and conferences in computer vision, multimedia, and social/affective computing. She also serves as an area chair in these fields. Additionally, she has been actively involved in organizing conferences in the areas of computer vision, social robotics, human-computer interaction, and biometrics.
Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 7.
Clicca sull'insegnamento per vedere orari e dettagli del corso.
Corso | Nome | Crediti totali | Online | Crediti del docente | Moduli svolti da questo docente |
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Laurea magistrale in Artificial Intelligence | HCI – Intelligent Interfaces (2024/2025) | 6 | 2 | (Theory) | |
Laurea magistrale in Artificial Intelligence | Machine Learning & Deep Learning (2024/2025) | 12 | 2 | (Deep Learning - Teoria) | |
4 | (Foundation of Machine Learning - Teoria) | ||||
2 | (Foundation of Machine Learning - Laboratorio) | ||||
Laurea magistrale in Artificial Intelligence | Reinforcement learning and Advanced programming for AI (2024/2025) | 12 | 6 | (Advanced programming for AI) | |
Laurea magistrale in Computer Engineering for Robotics and Smart Industry
Corso a esaurimento
|
Machine learning & artificial intelligence (2023/2024) | 9 | 4 | (Teoria) | |
Dottorato in Informatica | Multimodal Learning and Applications (2023/2024) | 5 | 5 |
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Di seguito sono elencati gli eventi e gli insegnamenti di Terza Missione collegati al docente:
Argomento | Descrizione | Area di ricerca |
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Modellazione statistica di dati multimediali | Modellazione di immagini e video, utilizzando strumenti statistici e probabilistici, quali modelli generativi (misture di Gaussiane, modelli di Markov a stati nascosti), discriminativi (Kernel Machines) ed embedding generativi, in spazi euclidei e non. Tale modellazione porta ad applicazioni come riconoscimento e rivelamento di oggetti, tracking, che si collocano nell'ambito della video sorveglianza, analisi di dati medicali e nell'analisi di segnali sociali o social signal processing. In particolare, le mie specialità attuali sono la re-identificazione e la detection per la sorveglianza, la segmentazione e classificazione per l'analisi di segnali medicali e l'analisi di attività interattive per il social signal processing. |
Intelligenza Artificiale
Artificial intelligence |
Video Surveillance and Monitoring | This research aims at the analysis of people and the interpretation/recognition of human activities, possibly at the detection and prediction of events in unconstrained scenes, at individual, group and crowd level. In particular, the main target is on the analysis of nonverbal human behaviour, activities, and dialogue classification by considering vocal behavior, face & gazing, gesture & posture, space & environment. More specifically, the focus is on tracking and re-identification, object/person detection and classification, human pose estimation and activity recognition, automatic PTZ camera control, subjective surveillance, mobile sensing, data fusion. |
Intelligenza Artificiale
Artificial intelligence |
Titolo | Data inizio |
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TRANSFER AND ADAPTIVE LEARNING IN IMPERFECT MULTIMODAL DATA SCENARIOS - TALIM | 01/05/24 |
Carica | Organo collegiale |
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componente | Collegio Didattico di Informatica - Dipartimento Informatica |
componente | Consiglio del Dipartimento di Informatica - Dipartimento Informatica |
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