Deep learning alapú representation learning agyi (EEG/fMRI) adatfeldolgozásra

Félév: 2024-2025 ősz

Kategória: Nincs megadva

Téma leírása

A mélytanulás területén a különböző reprezentáció tanulási technikák (pl. few-shot, zero-shot, contrastive learning) jelentős figyelmet kaptak az elmúlt években, mivel számos modell teljesítményének nagy mértékű növelése köszönhető ezeknek a módszereknek. A projekt célja az ezekkel a technikákkal való megismerkedés és egy tetszés szerint választott módszer alkalmazása agyi EEG és/vagy fMRI adatok feldolgozására.

A terület megismeréséhez bő mennyiségű cikk, kód és adathalmaz rendelkezésre áll, így relatíve gyorsan bele lehet rázódni a kutatásba, azonban ehhez mély tanulási alapok (pl. konvolúciós hálók, ResNet architektúra) és keretrendszerek (pl. PyTorch vagy Tensorflow vagy Keras) elősimerete szükséges. 

(Egyáltalán nem elvárt, de ha nyitott vagy rá, akkor TDK munka és tudományos cikk írásába való beszállásra is van lehetőség.)

Amennyiben érdekel a téma, kérlek dobj egy üzenetet Teams-en vagy emailben a jelentkezés előtt! :)

Feltételek

• programozási ismeret
• angol nyelvtudás

Maximális létszám: 2 fő