|
|
Pohled studentů učitelství geografie na využití umělé inteligence ve vzdělávání
Balvín, Vojtěch ; Krajňáková, Lenka (vedoucí práce) ; Cimová, Tereza (oponent)
Bakalářská práce se zabývá pohledem studentů geografie na umělou inteligenci. Hlavním cílem práce je zjistit, jak studenti magisterského studia učitelství geografie vnímají umělou inteligenci a její využití při studiu a výuce. Pro dosažení vytyčeného cíle byla využita metoda polostrukturovaného interview, kterého se celkem zúčastnilo dvanáct studentů. Vyhodnocení výpovědí respondentů bylo dosaženo pomocí metody obsahové analýzy. Z výzkumných zjištění vyplývá, že většina respondentů má na umělou inteligenci pozitivní pohled a minimálně jednou ji každý tázaný student během studia použil. Během studia je jimi nejvíce využívána k psaní seminárních prací a vyhledávání informací. Při výuce na základních nebo středních školách je pak studenty umělá inteligence využívána hlavně k přípravě hodin a materiálů do hodin. Respondenti se sami snaží prohlubovat své znalosti a dovednosti ohledně umělé inteligence. Také by rádi navštívili kurzy, kde by jim byly předány základy správné práce s umělou inteligencí.
|
|
|
Personalizace léčby respiračních onemocnění pomocí umělé inteligence a interoperabilita s e-health systémy
Myška, Vojtěch ; Drotár,, Peter (oponent) ; Brezany, Peter (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Nasazení kortikosteroidů u post-covidových pacientů má za cíl zabránit transformaci aktivních pozánětlivých změn na nevratné fibrotické změny. Nicméně, tato léčba může mít v některých případech i závažné vedlejší účiny. Taktéž existuje velké množství pacientů, u kterých není jakákoliv léčba potřebná a k plné úpravě pozánětlivých změn dojde spontánně. Tato disertační práce se zaměřuje na personalizaci léčby post-covidových pacientů s využitím algoritmů umělé inteligence (AI) a zlepšení způsobu interoperability AI modelů s informačními systémy zdravotnických zařízení. První část disertační práce se zabývá položením základu stavu vědy a techniky v oblasti využití AI algoritmů pro doporučení nasazení kortikosteroidů u post-covidových pacientů, kteří jsou ohroženi nevratným poškozením plicní tkáně. Práce zkoumá vliv různých parametrů z různých vyšetření na výslednou přesnost natrénovaných modelů. Provedené experimenty ukazují, že nejúspěšnější model dosahuje 73,68% přesnosti, 73,52% vyvážené přesnosti a hodnotou AUC 0,7469. Dosažené výsledky naznačují jeho vhodnost jakožto podpůrného nástroje při rozhodování o následné léčbě post-covidových pacientů. Je zde dokázáno, že při vhodně vybraných parametrech lze s využitím AI identifikovat pacienty, kteří budou z nasazené léčby profitovat. Druhá část práce se zaměřuje na výzkum a vývoj univerzální architektury umožňující interoperabilitu AI modelů s informačními systémy zdravotnických zařízení. Součástí je představení specializované implementace pro včasný záchyt onemocnění COVID-19 s integrovanými DeepCovidXR modely. Během ověření výkonnosti dosahuje průměrná doba zpracování rentgenového snímku pomocí CPU 11,53 sekund a pomocí GPU 2,78 sekund. Obě hodnoty splňují maximální přípustnou dobu analýzy stanovenou na dvacet sekund. Výsledky prezentované v obou částech jsou nasazeny a využívány ve Fakultní nemocnici Olomouc.
|
|
|
Rozhovory 2.0 - Využití AI pro orální historiky
Haubert, Marek ; Hlaváček, Jiří (vedoucí práce) ; Wohlmuth Markupová, Jana (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá propojením orální historie s moderními informačními technologiemi (IT), a především umělou inteligencí (AI). Cílem je prozkoumat, jak mohou tyto technologie obohatit praxi orálních historiků a zefektivnit zpracování orálně-historických rozhovorů. Práce na praktických ukázkách demonstruje možnosti integrace AI a IT služeb ve všech fázích orálně-historického výzkumu, tedy od přípravy na rozhovor přes jeho realizaci a následnou transkripci, analýzu, interpretaci až po jeho zabezpečení, archivaci a publikaci veřejnosti. V diplomové práci je kladen důraz na praktické ukázky použití jednotlivých technologií a na rešerši dostupných služeb a nástrojů, které mohou usnadnit nahrávání rozhovorů, jejich přepis, analýzu sentimentu či vytváření metadat.
|
|
|
Možnosti umělé inteligence při vývoji webových stránek
Vaň, Denis ; Štípek, Jiří (vedoucí práce) ; Procházka, Josef (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím moderní umělé inteligence, specificky modelu GPT-4 od společnosti OpenAI, pro vývoj webových stránek a aplikací. Úvodní část poskytuje přehled o umělé inteligenci a detailně popisuje klíčové charakteristiky a vývoj modelu GPT-4. Jsou zde vysvětleny základní principy jeho fungování, včetně transformátorové architektury a technologií jako Multi-Head Attention a Positional Encoding, které jsou zásadní pro jeho výkonnost. Dále se práce věnuje zkoumání tokenizačních procesů, včetně Byte Pair Encoding, a jejich vlivu na modelovou efektivitu. Také se posuzují limity počtu tokenů, cenová politika a správa tokenů. Dále je diskutován širší kontext významu GPT-4 pro budoucnost umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka. V teoretické části je také uvedeno, jak a kde se dá GPT-4 použít. V praktické části bakalářské práce je prezentováno, jak model GPT-4 může samostatně vytvářet webové projekty různé složitosti, počínaje jednoduchými stránkami v HTML a CSS až po složitější aplikace využívající JavaScript, PHP a databáze. Začíná se s projekty, jako jsou osobní vizitky a interaktivní formuláře, které demonstrují základní schopnosti GPT-4 v tvorbě a stylizaci webového obsahu. Postupně se přidávají složitější technologie, které umožňují vytvářet dynamické a...
|
|
|
Využívání nástrojů umělé inteligence ve vzdělávání
Budský, Dominik ; Leipert, Jiří (vedoucí práce) ; Beneš, Martin (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím umělé inteligence, zejména generativních prediktivních modelů textu, jako je například model GPT, ve vzdělávacím procesu. Cílem práce je poskytnout učitelům, studentům a žákům komplexního průvodce, jak tyto nástroje efektivně využívat k obohacení výukového procesu, podpoře kreativity a efektivnější přípravě. Práce podrobně popisuje aplikaci umělé inteligence ve školství, včetně přípravy na hodiny, organizace a inspirace pro pedagogy, ale také přínosy pro žáky a studenty při učení a práci s informacemi. Praktické aplikace a prompty pro chatboty jsou demonstrovány s cílem ukázat, jak mohou pedagogové, studenti a žáci tyto nástroje využívat ve svůj prospěch. Práce zdůrazňuje, že integrace umělé inteligence do pedagogické praxe nabízí řadu výhod, od personalizace učení po zlepšení dostupnosti vzdělání a zdůrazňuje potenciál umělé inteligence pro transformaci tradičních vzdělávacích metod, a to s důrazem na přístupnost pro všechny pedagogy, studenty a žáky.
|
|
|
Moderní vibrodiagnostika strojů a hodnocení datových souborů neuronovými sítěmi
Koníček, Tomáš ; Holoubek, Tomáš (oponent) ; Hammer, Miloš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na technickou diagnostiku s důrazem na vibrodiagnostiku strojů a zařízení. Cílem je provést rešerši sledování vibrací pomocí moderních on-line systémů a zkoumat možnosti zpracování získaných datových souborů s využitím neuronových sítí. Analyzuje se vibrační monitoring od firmy Siemens SIPLUS CMS, včetně popisu jednotlivých hardwarových a softwarových komponent. Práce se dále zaměřuje na diagnostiku strojů s využitím reálného modelu vybaveného systémem SIPLUS CMS ve spolupráci s programovatelným automatem SIMATIC S7-1200. Získaná data budou přenášena přes protokol FTP k dalšímu zpracování v programu Matlab. Budou navrženy a použity modely neuronových sítích, které budou natrénovány na naměřených datech. Bude použit model konvolučních neuronových sítí. Výsledky budou vyhodnoceny a bude vznesen závěr.
|
|
|
Ritterkreuz: Action Game with Artificial Intelligence
Kubala, Jan ; Vlnas, Michal (oponent) ; Milet, Tomáš (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to create an action game which apart from the expected mechanics also delivers historical information in an interesting way. The game contains one level, which tries to authentically depict the Jabłonków incident, which was a skirmish between a German saboteur unit and Polish garrison at the Czech-Polish border. It is a stealth tactical first person shooter, which focuses on improved player movement, artificial intelligence of the enemies and accurate depiction of the local area. Player’s movement is a custom physics based solution which provides additional functionality, like multiple levels of crouch, or dynamic scaling of obstacles. The enemy AI has a range of behaviors, which allow it to function in both calm and combat environment and just like the player, it uses weapons with ballistically simulated projectiles. To make the map as accurate as possible, real life scanned cloud point data was used, which was then processed to generate the terrain. There is also a section with documents and notes compiled from various testimonies, which should familiarize the player with the circumstances of this skirmish.
|
|
|
Počítačová hra s umělou inteligencí
Ludrovan, Tomáš ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Práce se zabývá vývojem počítačové hry pro více hráčů a prozkoumáním možností použití umělé inteligence pro implementaci entit řízených počítačem. Hra je psána v programovacím jazyce C++ a využívá knihovnu SDL2 pro realizaci uživatelského vstupu a výstupu na obrazovku. Mimo jiné jsou zde také popsány různé běžně používané algoritmy z oblasti umělé inteligence, které hra využívá buď přímo, nebo jejich upravenou variantu.
|
|
|
Recognition of movements of an active upper limb prosthesis for modern needs.
Pelypenko, Ihor ; Mézl, Martin (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
This work explores the field of modern limb replacements, with a focus on optimizing control of the motion functions of active prosthetics. The project's goal is to analyze and process data to create a classification system for subsequent use on our own data. The first part is dedicated to survey results from two groups of volunteers (physically healthy and limited individuals), comparing them, and selecting the most relevant upper limb functions. EMG processing methods are then studied, followed by the selection of the most appropriate one. Also described is the process of obtaining own database and its processing. In the final part are described creation and testing functionality of the artificial intelligence model and inferred whether the results are successful.
|
|
|
Metody pro hraní hry Liar's Dice s využítím dynamického programování
Lohn, Marek ; Šátek, Václav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce řeší metody hraní hry Liar’s Dice s využitím dynamického programování. Pro přístup k této práci byl zvolen algoritmus posilovaného učení SARSA, který je upravenou verzí algoritmu Q-Learning. Tento algoritmus byl následně porovnáván s již existujícími přístupy takovým způsobem, že byl ponechán hrát proti nim za pomocí aplikace, která byla vytvořena v herním engine Unity. Porovnávání proběhlo konkrétně nad algoritmy Q-Learning a Counterfactual Regret Minimization. Ve výsledku bylo dosaženo úspěšnosti 69,147 % ve hře proti Q-Learning a úspěšnosti pouze 25 % proti algoritmu Counterfactual Regret Minimization. Tato práce poskytuje hlavní přehled o tom, jak upravená verze algoritmu SARSA je velmi efektivní ve hře proti algoritmu Q-Learning. Při hraní proti algoritmu Counterfactual Regret Minimization je algoritmus SARSA ve značné nevýhodě.
|
host ::
RSS.