David Nabergoj je leta 2019 diplomiral na univerzitetnem študijskem programu prve stopnje računalništvo in informatika. Za svoje diplomsko delo z naslovom »Avtomatsko merjenje dolžin smučarskih skokov z globokimi nevronskimi mrežami« pod mentorstvom izr. prof. dr. Matjaža Kukarja, je prejel fakultetno Prešernovo nagrado. Za računalništvo se je začel zanimati v zadnjem letniku srednje šole, ko se je prvič spoznal s programiranjem. Po končani prvi stopnji  študij nadaljuje na magistrski smeri Podatkovne vede, kjer podrobnejše spoznava principe strojnega učenja in dela s podatki.

Zakaj si se po srednji šoli odločil za študij računalništva?

V zadnjem letniku srednje šole sem obiskoval predmet informatika in spoznal nekaj osnovnih konceptov računalništva. V prostem času sem se učil programirati in kmalu sem bil prepričan, da si želim izvedeti več.

Kaj ti je najbolj všeč pri študiju na FRI? Katere vsebine so se ti zdele najbolj zanimive in uporabne?

Všeč mi je, da lahko po vsakem opravljenem predmetu rečem, da sem pridobil novo znanje, s katerim se lahko lotim reševanja problemov na nove in ustvarjalne načine. Zanimivi se mi zdijo matematični predmeti in predmeti, ki se ukvarjajo z analizo podatkov, pa tudi taki, ki niso tesno povezani s podrobnostmi podatkovnih ved, npr. poznavanje postopkov razvoja programske opreme in operacijskih sistemov. Veliko novega lahko izveš tudi na vabljenih predavanjih, seminarjih in delavnicah.

V letu 2019 si prejel Fakultetno Prešernovo nagrado, najvišje fakultetno priznanje za dosežke študentov, za delo z naslovom »Avtomatsko merjenje dolžin smučarskih skokov z globokimi nevronskimi mrežami«  Nam lahko na kratko pojasniš, kaj si raziskoval in zakaj si se lotil prav te teme?

V drugem letniku sem želel izvedeti več o strojnem učenju, saj se mi je zdelo zelo zanimivo. Stopil sem k Laboratoriju za kognitivno modeliranje, kjer sem začel sodelovati z izr. prof. dr. Matjažem Kukarjem. V okviru študentskega projekta smo pod mentorstvom dr. Kukarja s kolegi razvijali in nadgrajevali aplikacijo za spremljanje smučarskih skokov. Eden izmed ciljev je bil avtomatsko napovedati dolžine skokov na podlagi videoposnetkov oz. prenosa v živo s kamero. V diplomskem delu sem raziskal, kako lahko za reševanje tega problema uporabimo globoke nevronske mreže, ki so v zadnjih letih dobile veliko pozornosti zaradi uspehov na številnih področjih, kot sta računalniški vid in obdelava naravnega jezika.

Kaj so najbolj zanimivi zaključki tvoje raziskave? So uporabni tudi v praksi?

Pomemben zaključek naloge je, da lahko z globokimi nevronskimi mrežami in metodami računalniškega vida natančno napovedujemo dolžine smučarskih skokov. Sistem, ki je tudi cenovno ugoden, smo med potekom projektov uspešno uporabili za spremljanje tekem. Z dodano funkcionalnostjo avtomatskih napovedi je ta lahko še bolj uporaben na treningih in tekmah. Poleg uporabe napovednega modela v razvitem sistemu za spremljanje smučarskih skokov lahko pristop služi kot iztočnica za prihodnje raziskave na tem področju.

Kaj si želiš početi po študiju?

Predvsem bi rad počel nekaj, kar mi pomeni izziv in mi omogoča rast. To je tudi eden izmed razlogov, da obiskujem FRI.

Imaš nasvet za dijake in dijakinje, ki se vpisujejo na fakulteto?

Vsi ste sposobni začeti in tudi uspešno zaključiti fakulteto. Včasih bo morda treba delati nekoliko več. Če se lahko takrat posvetite študiju in se pri delu potrudite, sem prepričan, da vam bo uspelo.

Vse, ki vas zanima študij računalništva in informatike, vabimo na informativne dneve, ki bodo v petek, 14. februarja, ob 11.00 in 15.30 ter v soboto, 15. februarja, ob 10.00 na Fakulteti za računalništvo in informatiko, Večna pot 113, Ljubljana. Več si lahko preberete na strani Bodoči študenti, kjer so na voljo opisi študijskih programov in pomembni datumi.

Vabljeni!