doc. dr. Aleksandra Rashkovska Koceva / Asst. Prof. Ph.D. Rashkovska Koceva
Aleksandra Rashkovska Koceva je leta 2006 diplomirala na Fakulteti za elektrotehniko Univerze Sv. Cirila in Metoda v Skopju in s tem pridobila naziv diplomirana inženirka elektrotehnike. Doktorski študij s področja računalništva na Mednarodni podiplomski šoli Jožefa Stefana je zaključila leta 2013 in s tem pridobila naziv doktorica znanosti.
Od leta 2009 je zaposlena kot raziskovalka na oddelku za komunikacijske sisteme Inštituta Jožef Stefan v Ljubljani, od leta 2022 pa je dodatno zaposlena na Fakulteti za informacijske študije v Novem mestu, kjer poučuje predmete s področja računalništva in informatike. Kot gostujoča raziskovalka je bila med novembrom 2014 in oktobrom 2015 zaposlena na Odseku za računalništvo Univerze Aldo Moro v italijanskem Bariju.
Njena raziskovalna področja vključujejo napredno analizo bioloških signalov, računalniške simulacije v biomedicini, biomedicinske aplikacije rudarjenja podatkov in teorije vodenja ter rudarjenje podatkov v senzorskih omrežjih. Aktivno je vključena tudi v razvoj brezžičnega telesnega senzorja in podporno EKG analizo. Kot raziskovalka je sodelovala pri več nacionalnih in mednarodnih projektih, med katerimi so tudi FP7 ProSense, Center kompetenc CLASS, FP7 MAESTRA, EkoSMART, H2020 SAAM. Od leta 2021 je sopredsednica programskega odbora konference o podatkovni znanosti in biomedicinskem inženirstvu (DS-BE) v okviru Mednarodne konvencije o informacijski in komunikacijski tehnologiji, elektroniki in mikroelektroniki (MIPRO). Od leta 2022 je tudi pomočnica urednika ene izmed najbolje uvrščenih revij na področju računalništva in inženirstva – Expert Systems with Application (ESWA).
Za svoje znanstvene dosežke z naslovom »Personalizirano vodenje skritih temperaturnih spremenljivk v realnem času pri terapevtskem hlajenju kolena«, ki predstavljajo rezultat njene doktorske disertacije, je prejela priznanje »Odlični v znanosti« Javne agencije za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije za leto 2021. Poleg tega je bila leta 2017 ena izmed prejemnic Puhovega priznanja za pomembne dosežke na področju medicinske opreme, ki ga podeljuje Ministrstvo za izobraževanje, znanost in šport Republike Slovenije.
———-
Aleksandra Rashkovska Koceva received B.Sc. degree in Electrical Engineering from the University Ss. Cyril and Methodius, Skopje in 2006, and Ph.D. degree in Computer Science from the International Postgraduate School Jožef Stefan, Ljubljana in 2013. From 2009, she works as a researcher at the Department of Communication Systems, Jožef Stefan Institute in Ljubljana. Since 2022, she is also additionally employed at the Faculty of Information Sciences in Novo Mesto teaching courses from the field of computer science. She was a visiting researcher at the Department of Computer Science, University of Bari Aldo Moro, Italy from November 2014 until October 2015.
Her research interests include advanced bio-signal analysis, computer simulations in biomedicine, biomedical applications of data mining and control theory, and data mining in sensor networks. She is also involved in the development of a wireless body sensor and supporting ECG analysis. As a researcher, she has been actively engaged in several national and international projects, among which are FP7 ProSense, Centre of Competence CLASS, FP7 MAESTRA, EkoSMART, H2020 SAAM. Since 2021, she serves as a program chair of the Data Science and Biomedical Engineering (DS-BE) conference in the scope of the International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO). Since 2022, she also serves as associate editor for one of the top ranked journals in Computer Science and Engineering – Expert Systems with Application (ESWA).
Her scientific achievement as a result of her PhD thesis, “Personalized Real-Time Control of Hidden Temperature Variables in Therapeutic Knee Cooling”, was acknowledged as Excellent in Science for 2021 by the Slovenian Research and Innovation Agency. Furthermore, she is one of the recipients of the Puh Certificate of Recognition for significant achievements in the field of medical equipment in 2017, awarded by the Ministry of Education, Science and Sport of the Republic of Slovenia.
2. letnik
Strojno učenje 2
Predmet bo v teoriji in na praktičnih primerih predstavil napredne vsebine učenja na mnogorazsežnih podatkih, nevronskih mrežah (NM) in globokem učenju. Cilj predmeta je predstaviti osnove umetne inteligence, metode in algoritme strojnega učenja ter uporabiti pridobljene veščine za odkrivanje znanj iz podatkov ter za reševanje klasifikacijskih in regresijskih nalog. Povezava na učni načrt.