Fran Huzjan predani je informatičar čija se stručnost nalazi na raskrižju dubokog učenja i analize slike. Njegov akademski put započeo je u Gimnaziji Tituša Brezovačkog u Zagrebu, nakon koje je upisao Fakultet elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu. Godine 2018. diplomirao je s diplomom prvostupnika, a studij je kulminirao završnim radom pod nazivom „Optimizacija parametara GPS napada evolucijskim algoritmom“.
Nadovezujući se na svoje čvrste akademske temelje, Fran je 2020. završio diplomski studij, fokusirajući svoje istraživanje na “Detekciju zauzetosti parkirnog mjesta”. Tijekom ove faze odrađivao je staž u 3MI Labu gdje je preuzeo vodstvo u vođenju studentskog tima kako bi iskoristio moć metodologija dubokog učenja.
Godina 2020. bila je još jedna prekretnica na Franovom putu jer je krenuo na doktorski studij računarstva pod mentorstvom prof. dr. sc. Svena Lončarića na Fakultetu elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu.
Trenutačno se Franini istraživački poduhvati vrte oko područja analize slika u spreju, koristeći vrhunske tehnike dubinskog učenja. Njegov angažman u projektu RESIN dodatno je učvrstio njegovu poziciju istraživača suradnika s Fakultetom strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu. Fran se u okviru projekta RESIN bavi razvojem desktop aplikacije ključne za analizu i obradu slika prskanja.
U svojoj višestranoj akademskoj ulozi, Fran ne samo da se bavi svojim istraživačkim nastojanjima, već i prenosi znanje kao asistent u nastavi na kolegijima kao što su “Duboko učenje” i “Skriptni jezici”. Njegovi akademski interesi obuhvaćaju raznolik spektar, od umjetne inteligencije i dubokog učenja do strojnog učenja, računalnog vida, analize slike i obrade slike. Fran je također sudjelovao u organizaciji nekoliko radionica i ljetnih škola, a autor je publikacije u časopisu Q2 i referata na konferenciji.
U srpnju 2023. Fran je stekao doktorat znanosti. s počastima magna cum laude. Njegov doktorski rad pod naslovom “Analiza slika raspršenog goriva temeljena na dubokom učenju” predlaže najsuvremenije metode dubokog učenja za analizu slika raspršenog goriva.