Stáže pro středoškoláky

Přehled stáží Akademie věd ČR pro středoškolské studenty v roce 2025

Vědní oblast

Místo

Obor

Ústav AV ČR

Hlavní město PrahaIT

Analýza konspiračních a dezinformačních narativů pomocí bayesovských sítí

LEKTOR STÁŽE Ing. Jiří Vomlel, Ph.D.

INSTITUCE Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.

DOBA TRVÁNÍ 12 měsíců

POČET HODIN STÁŽE ZA MĚSÍC 8

UPŘESNĚNÍ ČASOVÉ NÁROČNOSTI Časová náročnost je v průměru cca 4 hodiny týdně, většinou se jedná o domácí samostatnou práci, menší část tvoří konzultace na pracovišti lektora.

MÍSTO STÁŽE Pod Vodárenskou věží 4, Praha 8

POZNÁMKA: This internship is also available in English.

V rámci stáže se studenti seznámí s jedním z modelů umělé inteligence, který se nazývá bayesovská síť. Bayesovské sítě mají dobrou vysvětlitelnost především díky grafové reprezentaci vztahů mezi modelovanými veličinami. Cílem stáže bude vytvoření modelu bayesovské sítě na základě dat získaných v průzkumech veřejného mínění zaměřených na postoje respondentů týkajících se víry v konspirační teorie, důvěry v instituce a konzumace médií. Předpokladem úspěšné stáže je dobrá znalost matematiky a programování.

STÁŽISTÉ David Bojko, Michal Glasnák, Samuel Vacek

Hlavní město PrahaIT

NeuralMat: Vztah mezi optickými a mechanickými vlastnostmi materiálů

LEKTOR STÁŽE Ing. Jiří Filip, Ph.D.

INSTITUCE Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.

DOBA TRVÁNÍ 12 měsíců

POČET HODIN STÁŽE ZA MĚSÍC 8

UPŘESNĚNÍ ČASOVÉ NÁROČNOSTI Student si sám určí v jakém rozsahu se bude ochoten tématu věnovat, ale větší zájem obvykle směřuje k získání více zkušeností a lepším výsledkům.

MÍSTO STÁŽE Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i., Pod Vodárenskou věží 4, 182 00 Praha 8

POZNÁMKA: Předpokladem pro stáž je znalost angličtiny, alespoň základní zkušenosti v programování (C++, Python nebo Matlab), samostatná tvořivost a chuť se učit něco úplně nového. Práce bude probíhat samostatně v kombinaci s pravidelnými osobními nebo online schůzkami.

Digitální reprezentace vzhledu materiálů je v současnosti využívána čím dál častěji pro fotorealistickou virtuální reprodukci produktů nebo vzácných objektů. V této stáži budeme sledovat vztah mezi vzhledem materiálů a jeho dotykovými a mechanickými vlastnostmi. Budeme se tedy zabývat digitálním zpracováním obrazu pro účely získání informací o visuálních kvalitách fotografovaného materiálu ale také využijeme obrazová data zachycující dynamické chování materiálů při kontrolované mechanické manipulaci a jejich dotykové hodnocení skupinou pozorovatelů. Unikátní vybavení našeho pracoviště umožňuje zachycení vzhledu materiálů pro účely fotorealistické vizualizace a to formou série tisíců fotografií pro různé směry osvětlení a pohledu. Cílem práce bude analyzovat vztah mezi zachycenými optickými a dynamickými/dotykovými vlastnostmi materiálů a vytvoření neuronové sítě predikující mechanické chování materiálu na základě vstupních optických dat. Student se seznámí s měřením a zpracováním unikátních dat zachycující fotorealistický vzhled materiálů, implementací nových metod a jejich testování na výpočetních serverech UTIA.

STÁŽISTÉ Vojtěch Hoffman

Hlavní město PrahaIT

Metody analýzy multimodálních dat

LEKTOR STÁŽE doc. Ing. Evženie Uglickich, CSc.

INSTITUCE Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.

DOBA TRVÁNÍ 12 měsíců

POČET HODIN STÁŽE ZA MĚSÍC 8

MÍSTO STÁŽE Pod Vodárenskou věží 4 18208 Praha 8

Naměřená data často vykazují multimodální povahu. Typickým příkladem takových dat mohou být údaje získané během dopravní špičky, které se liší mezi ranními hodinami, kdy všichni jedou do práce či školy, poledním útlumem, odpolední špičkou a nočním provozem. Při analýze takových dat tedy nestačí použít jeden model, ale je zapotřebí směsi modelů, které popisují jednotlivé fáze dopravní špičky zvlášť. Volba vhodných modelů je klíčovým úkolem, který prostřednictvím pochopení chování měřených veličin přispěje ke zlepšení přesnosti jejich predikce. Metody shlukové analýzy a klasifikace jsou určeny právě pro hledání shluků v takto strukturovaných multimodálních datech. Umožňují identifikovat jednotlivé skupiny datových bodů s podobnými vlastnostmi, což následně usnadňuje jejich klasifikaci a predikci. Tímto způsobem je možné efektivně odhalit vzory a trendy, které v datech jinak zůstávají skryty. Během stáže se student seznámí s bayesovskými rekurzivními algoritmy pro shlukovou analýzu a klasifikaci spojitých, diskrétních a sčítacích multimodálních dat. Tyto algoritmy si vyzkouší aplikovat na data ze své oblasti zájmu v programovacím prostředí Scilab a naučí se interpretovat výsledky.

STÁŽISTÉ Vojtěch Hoffmann

Hlavní město PrahaIT

Analýza archeologických keramických nálezů pomocí strojového zpracování obrazu

LEKTOR STÁŽE Dr. Ing. Jan Schier

INSTITUCE Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.

DOBA TRVÁNÍ 12 měsíců

POČET HODIN STÁŽE ZA MĚSÍC 8

UPŘESNĚNÍ ČASOVÉ NÁROČNOSTI Stáž bude probíhat formou konzultačních schůzek a samostatného práce (softwarový vývoj, práce s literaturou, úpravy dat, atd.). Možná je i částečně telekonferenční forma schůzek, podle časových možností a preferencí studentů, s osobní schůzkou alespoň jednou, ideálně 2x měsíčně.

MÍSTO STÁŽE Pod vodárenskou věží 4, Praha 8

POZNÁMKA: Pro stáž je nutná znalost angličtiny (budeme pracovat s anglickými odbornými texty) a znalost programování v jazyku Python. Výhodou je předchozí zkušenost s C++ a knihovnami PyTorch a Numpy.

Analýza archeologických nálezů keramiky může poskytnout informace o výrobních technologiích a použitých materiálech, a to zprostředkovně vypovídá o společnosti, která je zhotovila. Pro jejich průzkum se používá řada metod, počínaje vizuální inspekcí povrchu a zdobení nálezů, přes mikroskopický, až po rentgenový průzkum. Ten dává řadu informací o vnitřní struktuře výrobku (způsob tváření, čistota materiálu, atd). Na stáži budeme pracovat právě s rentgenovými snímky úlomků keramiky a pomocí různých metod digitlního zpracování obrazu, zejména s použitím hlubokého učení, budeme analyzovat jejich strukturu. Budeme při tom používat volně dostupné knihovny pro hluboké učení, zpracování dat a vizualizaci v Pythonu, např. PyTorch, Numpy, scikit-learn. Pro práci využijeme také výpočetní servery a GPU karty, dostupné na pracovišti - zde se bude určitě hodit znalost Linuxu (ssh a práce s příkazovou řádkou).

STÁŽISTÉ Matyáš Bár, Daniel Pojhan

Hlavní město PrahaIT

Analýza historických map pomocí metod hlubokého učení

LEKTOR STÁŽE Dr. Ing. Jan Schier

INSTITUCE Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.

DOBA TRVÁNÍ 12 měsíců

POČET HODIN STÁŽE ZA MĚSÍC 8

UPŘESNĚNÍ ČASOVÉ NÁROČNOSTI Stáž bude probíhat formou samostatné práce studenta (práce s literaturou, SW vývoj) a osobních konzultací s lektorem. Možná je i částečně telekonferenční forma schůzek, podle časových možností a preferencí studenta, alespoň jednou měsíčně by však měla proběhnout osobní schůzka na pracovišti.

MÍSTO STÁŽE Pod vodárenskou věží 4, Praha 8

POZNÁMKA: Pro stáž je potřebná znalost angličtiny pro práci s odbornou literaturou a znalost programování v jazyku Python. Výhodou je zkušenost s knihovnami PyTorch a Numpy a použitím systému git.

Cílem této stáže je automatizovaná extrakce informací o objektech (např. vodních tocích - řekách) v historických - rytých nebo ručně kreslených - mapách. V těchto mapách jsou zakreslené říční toky, města, lesy, jsou v nich popisky a ozdobné prvky. Automatizace zpracování starých map je velmi důležitá pro jejich studium: způsoby znázornění objektů se v závislosti na čase, vývoji společnosti a stavu poznání měnily. Množství dat, vznikajících digitalizací mapových archivů, je však příliš velké pro jejich ruční zpracování. Nejstarší mapy mají zároveň typicky formu uměleckých rytin, nepoužívají tedy barvu jako informační složku. V současné době se jako nadějné jeví využití různých přístupů hlubokého učení, na které se zaměříme i v této stáži. V jejím průběhu budeme pracovat se skeny map z 16. a 17. století. Na stáži budeme používat volně dostupné knihovny pro hluboké učení a zpracování dat v Pythonu, jako je např. PyTorch, Numpy, scikit-learn. Pro práci využijeme také výpočetní servery a GPU karty, dostupné na pracovišti - zde se bude hodit zkušenost s Linuxem (ssh a základní práce s příkazovou řádkou).

STÁŽISTÉ Šimon Kapička

Hlavní město PrahaMatematika

Mnohoznačné funkce

LEKTOR STÁŽE RNDr. Tomáš Roubal, Ph.D.

INSTITUCE Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.

DOBA TRVÁNÍ 12 měsíců

POČET HODIN STÁŽE ZA MĚSÍC 10

MÍSTO STÁŽE Pod Vodárenskou věží 4, Praha 8

POZNÁMKA: - základní znalost angličtiny - základní programovací dovednosti

Během této stáže se student seznámí s pojmem mnohoznačných funkcí, což představuje fascinující oblast matematiky, kde jedna funkce může pro stejný vstup nabývat více hodnot. Student se bude specializovat na matematické modely, které zahrnují tuto složitost, a bude mu umožněna široká škála směrů průzkumu. Jedním z klíčových aspektů této stáže bude variabilita při výběru oblasti specializace, kterou bude student moci zohlednit v souladu se svými vlastními zájmy. Má možnost zkoumat modely aplikované v mechanice, což může zahrnovat analýzu pohybu těles, dynamiku a síly. Alternativně může zaměřit svůj zájem na oblast elektrických obvodů, kde se mnohoznačné funkce objevují v charakteristikách prvků v obvodu. Student bude mít také příležitost zkoumat konkrétní model, jako je matematické kyvadlo se suchým třením v kloubu. Tento model může poskytnout zajímavý vhled do toho, jak mnohoznačné funkce ovlivňují dynamiku systému a jak se projevují v reálných fyzikálních situacích.

STÁŽISTÉ Tereza Kubínová, Veronika Mašíčková, Ondřej Sukup

FAQ Nejčastější otázky

Na kolik stáží se můžu přihlásit?

Můžeš si podat více přihlášek na různé stáže. Docházet však můžeš pouze na jednu stáž.

Co když budu přijat/a na více stáží?

Nemohou tě vybrat na více stáží současně, protože hned jak si tě vybere jeden lektor nebo lektorka na svou stáž, tak ostatním zmizíš z výběru.

Kdy se dozvím, jestli jsem byl/a přijat/a?

Přihlašování na stáže je možné pouze do 30. listopadu. Poté si lektoři a lektorky budou z přihlášek vybírat nejvhodnější adepty na svou stáž. Výsledek o přijetí nebo nepřijetí na stáž se dozvíš do konce roku.

Jaké reference mám přiložit k přihlášce?

Reference přikládat nemusíš, ale pomáhají lektorům a lektorkám při rozhodování, koho na stáž ze všech uchazečů nakonec přijmou. Reference mohou být např. diplomy, certifikáty, potvrzení o účasti v SOČ a olympiádách, doporučující dopisy od pedagogů apod. Prostě všechno, čím se chceš pochlubit.

Jakou musím mít úroveň znalostí, abych se mohl/a přihlásit?

Předpoklady jsou někdy uvedeny v anotaci stáže. Většinou lektoři a lektorky neočekávají žádné zvláštní znalosti. Rozhodující je chuť vyzkoušet si něco nového a učit se. Stáže Otevřené vědy jsou příležitostí pro studenty a studentky středních škol a gymnázií, jak získat odbornou praxi. Do motivačního dopisu můžeš napsat, o co konkrétně se zajímáš, co by ses chtěl/a na stáži naučit nebo proč tě dané téma zajímá.

Můžu se přihlásit, i když budu příští rok maturovat a dokončím střední školu?

Ano, můžeš.

Probíhají stáže i o prázdninách?

Ano, stáže běží po celý rok, tedy i o prázdninách v červenci a srpnu. Vždy ale záleží na konkrétní dohodě s lektorem nebo lektorkou stáže o tom, jak stáž bude probíhat. Stáže mohou probíhat i formou online diskuzí a studia literatury v kombinaci s docházkami do terénu nebo na pracoviště Akademie věd ČR.

Co mám napsat do životopisu?

Na rady a tipy, jak napsat životopis, se podívej třeba TADY.

Jak odevzdat přihlášku na stáž popsanou v angličtině?

Pokud je stáž pojmenovaná a popsána v přehledu v anglickém jazyce, vede ji anglicky mluvící lektor nebo lektorka, který/á tvé přihlášce v českém jazyce nemusí porozumět. Přelož si tedy tvůj životopis a motivační dopis do angličtiny. Přílohy, které nelze přeložit z češtiny, popiš v motivačním dopise.

Od kolika let se můžu na stáž přihlásit?

Stáže Otevřené vědy jsou určené středoškolákům a středoškolačkám od 15 let a rozhodujícím kritériem je věk. Pokud už jsi na střední škole, ale nemáš ještě 15 let, nemůžeme ještě bohužel tvoji přihlášku přijat. Pro všechny studenty a studentky mladší 18 let je nutné se přihlásit se souhlasem zákonného zástupce. Formulář souhlasu je možné stáhnout k vyplnění a podpisu při přihlašování.

Nestihl/a jsem se na stáž přihlásit. Jaké jsou další možnosti?

Doporučujeme ti prostudovat si další informace, aktivity a příležitosti na webech jednotlivých pracovišť Akademie věd ČR.

Jak můžu zvýšit své šance na přijetí?

Doporučujeme ti prostudovat si aktivity a akce na webu pracoviště Akademie věd ČR, o které máš zájem. Určitě navštiv i akce Akademie věd ČR pro veřejnost, například Týden mozku, Veletrh vědy nebo Týden Akademie věd ČR.

Galerie