Vitjan Zavrtanik, Laboratorij za umetne vizualne spoznavne sisteme, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko

Globoko učenje je v zadnjem desetletju na področju računalniškega vida pripomoglo k pomembnim napredkom. Z naraščajočo količino prosto dostopnih podatkov postajajo metode globokega učenja vedno močnejše, vendar pa postaja tudi njihovo učenje vedno bolj računsko zahtevno. Pogledali si bomo vrste problemov, ki jih znotraj laboratorija rešujemo z uporabo modelov globokega učenja, podatke na katerih te modele učimo in zahteve za strojno opremo, ki jih učenje takih modelov predstavlja. Pogledali si bomo tudi področje modelov za generiranje slik iz besedila, ki je v zadnjem času doživelo revolucijo in odpira številne zanimive raziskovalne smeri.