Jednodenní seminář bude zaměřen na současné trendy ve vývoji aplikací v oblasti automobilového průmyslu, spotřební elektroniky a bílé techniky. Cílem semináře bude ukázat na příkladech některých zajímavých aplikací, jakým směrem se ubírá vývoj v různých oblastech průmyslu, typické činnosti při vývoji nových produktů a kroky nezbytně nutné k tomu, aby se vyvíjený produkt dostal ze stavu prvotní myšlenky do masové výroby.

Cílem semináře je seznámit účastníky se základními principy navrhování a vyhodnocování statistických experimentů, což je oblast aplikované matematické statistiky, která bohužel u nás není prakticky pěstována. Rovněž její používání v praxi je u nás velice vzácné na rozdíl od průmyslově vyspělých států. Budou přiblíženy nejdůležitější typy statistických experimentů, jako jsou faktoriální návrhy, návrhy na hledání optimální odezvy, směsové návrhy, optimální návrhy a tzv. Taguchiho návrhy. Hlavní důraz během semináře bude kladen na konstrukci a vyhodnocování faktoriálních návrhů, a to jak úplných, tak dílčích, na problematiku směšování ve faktoriálních návrzích. Podrobněji bude též vysvětlena problematika Taguchiho návrhů, které jsou dosti často v praxi využívány. Hlavním nástrojem pro hodnocení statistických návrhů je analýza rozptylu (ANOVA). Seminář bude doplněn řadou konkrétních příkladů použití statistických návrhů.

Každý matematický model je určitým pokusem o aproximaci reality. Do jaké míry jsou skutečné vlastnosti systému zanedbány určuje nejen kompatibilitu modelu s realitou, ale také míru jeho matematické zpracovatelnosti. Nalezení kompromisu mezi těmito dvěma kriterii je jednou z nejtěžších částí celého procesu matematického modelování. Zatímco ve fyzice a inženýrských aplikacích má matematické modelování dlouho tradici, ve vědách o živé přírodě jsme stále ještě spíše na začátku skutečných aplikací matematiky. Přitom neurovědy lze považovat, vzhledem k dlouhé historii jejich matematizace, spíše za výjimku. Základní práce (Lapicque, 1907) byly publikované před více než sto lety a nejvýznamnějším podnětem k matematizaci neurověd bylo určitě udělení Nobelovy ceny badatelům Hodgkin a Huxley před téměř šedesáti lety za výzkum, v němž základní roli hrál jejich neuronový model. Avšak o úloze náhodných faktorů pro přenos informace se v neuronových systémech diskutuje pouze v nedávné době a této problematice bude seminář věnován.

Seminář bude zaměřen na odhad stavu diskrétních dynamických stochastických systémů využitím měřených dat. Tento problém zahrnuje optimální odhad neznámých parametrů, odhad neznámých náhodných veličin i odhad stochastických procesů. Cílem bude představit teorii odhadu od klasických přístupů, přes návrh lineárních filtrů a prediktorů v časové oblasti až po syntézu nelineárních filtrů potřebných pro odhad stavu nelineárních stochastických systémů v reálném čase. Základním nástrojem pro využití apriorní a aposteriorní informace bude bayesovský přístup. Formulace a řešení úlohy odhadu stavu je potřebné v oblasti automatického řízení, v úlohách sledování, navigace, zpracování signálů, v technické i netechnické sféře. Zpracování informace v podmínkách neurčitosti patří k základním kybernetickým úlohám.