F7DIAMSD - Architektura a metody sběru dat a vyhodnocování behaviorálních modelů každodenních aktivit člověka

Předmět se bude věnova metodám sběru a analýze dat pro behaviorální analýzu chování človeka. Obsahem budou metody a prostředky pro sběr a zpracování dat. Vhodné formáty dat, vytvoření modelů chování.

Standardně probíhá výuka kontaktní formou a předmět je zakončen ústní zkouškou, které předchází písemná příprava. V případě, že počet studentů je menší než 5, může výuka probíhat v podobě řízeného samostudia s pravidelnými konzultacemi. Dále je požadováno vypracování písemné studie studentem na zadané téma z oboru. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je absolvování dvou laboratorních cvičení (doloženo protokolem podepsaným studentem, vedoucím cvičení a garantem předmětu). Protokoly budou archivovány v referátu pro doktorské studium.

Přednášky:

1.Úvod k základním tématům analýz lidského chování.

2.Typy dat, metody sběru dat a analýzy údajů (délka záznamu dat, záznam časových vzorků, frekvence, událost a čas).

3.Snímání, zpracování signálů a strojové učení, zejména při získávání a analýze velkého množství údajů o chování člověka.

4.Metody zpracování velkých souborů dat. Metody pro rozpoznávání činnosti, včetně analýzy chůze a stoje, analýza gest a sémantiky lidského chování v obrazových sekvencích.

5.Experimentální analýza chování a některé z nejdůležitějších oblastí současného laboratorního výzkumu v analýze chování.

6.Aplikace v různých oblastech výzkumu, např. biometrie chování, umělá inteligence aplikovaná v prostředí pro asistované bydlení.

7.Techniky a výpočtové metody, které podporují měření, analýzu a modelování signálů popisu lidského chování.

8.Získání objemných dat. Snímání údajů o chování, jakož i měření kontextu / prostředí pomocí technik záznamu zvukových, video, fyziologických a jiných senzorových dat z monitorovacích systémů v kontrolovaném a přirozeném prostředí.

9.Odvození deskriptorů signálů, které informují nebo naznačují aspekty „kdo, co, kdy, jak, kde, proč“ z multimodálních měření.

10.Různorodost a variabilita způsobu generování a použití dat. Metody pro generování a popis lidského chování mezi jednotlivci a v kontextu. Techniky umělé inteligence pro behaviorální analýzu.

Cvičení:

1.Kinematika a dynamika pohybu v rámci konstrukčního návrhu monitorovacího systému založeného na akcelerometrickém systému. Metody zpracování dat a jejich kvantitativní hodnocení pomocí výpočetní techniky.

2.Příklady silových a momentových účinků využitím měřičů síl. Metody zpracování dat a jejich kvantitativní hodnocení.

Předmět se bude věnova metodám sběru a analýze dat pro behaviorální analýzu chování človeka. Obsahem budou metody a prostředky pro sběr a zpracování dat. Vhodné formáty dat, vytvoření modelů chování.

Povinná literatura:

[1] ROANE, Henry S., Joel L. RINGDAHL a Terry S. FALCOMATA. Clinical and organizational applications of applied behavior analysis. San Diego, CA, USA: Elsevier/AP, Academic Press is an imprint of Elsevier, 2015. Practical resources for the mental health professional. ISBN 978-0-12-420249-8.

[2] MADDEN, Gregory J. a William V. DUBE. APA handbook of behavior analysis. Washington, DC: American Psychological Association, c2013. ISBN isbn:978-1-4338-1111-1.

Doporučená literatura:

[1] SARAFINO, Edward P. Applied behavior analysis: principles and procedures for modifying behavior. Hoboken, NJ: Wiley, 2012. ISBN isbn:9780470571521.

Modul B