|
|
Natural Language Processing: Analysis of Information Technology Students’ Spoken Language
Stanković, Aleksandar ; Šťastná, Dagmar (referee) ; Ellederová, Eva (advisor)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou nových technologií umělé inteligence při zpracování přirozeného jazyka. Práce je rozdělena na teoretickou a analytickou část. Teoretická část přistupuje k problému rozdělením do tří kapitol: umělá inteligence a statistika, zpracování přirozeného jazyka a IBM Watson Natural Language Understanding. Každá z těchto kapitol je rozpracována včetně uvedení alespoň jednoho příkladu z praxe. V první kapitole je hlavním cílem vymezit teoretický rámec umělé inteligence a jejích postupů, zatímco ve druhé kapitole je vysvětlena problematika zpracování přirozeného jazyka a jeho primární funkce včetně jeho vztahu k samotné umělé inteligenci. Cílem třetí kapitoly je představit porozumění přirozenému jazyku jako primární nástroj pro analýzu, která je realizována v analytické části práce. Analytická část se zabývá analýzou mluveného jazyka studentů prostřednictvím různých metod. Transkripce shromážděných vzorků videí je provedena strojovým překladem jako aplikací zpracování přirozeného jazyka, zatímco textový výstup je analyzován prostřednictvím nástroje porozumění přirozenému jazyku. V analytické části, která popisuje výzkumnou metodologii, prezentuje a interpretuje výsledky výzkumu, jsou využívány aplikované znalosti z teoretické části práce.
|
|
|
Nonlinear Control of Complex Systems by Utilization of Evolutionary Approaches
Minář, Petr ; Ošmera, Pavel (referee) ; Oplatková,, Zuzana Komínková (referee) ; Matoušek, Radomil (advisor)
Control theory of complex systems by utilization of artificial intelligent algorithms is relatively new science field and it can be used in many areas of technical practise. Best known algorithms to solved similar tasks are genetic algorithm, differential evolution, HC12 Nelder-Mead method, fuzzy logic and grammatical evolution. Complex solution is presented at selected examples from mathematical nonlinear systems to examples of anthems design and stabilization of deterministic chaos. The goal of this thesis is present examples of implementation and utilization of artificial algorithms by multi-objective optimization. To achieve optimal results is used designed software solution by multi-platform application, which used Matlab and Java interfaces. The software solution integrate every algorithms of this thesis to complex solution and it extends possible application of those approaches to real systems and practical world.
|
|
| |
|
|
Autoportrait of the nonhuman
Trnková, Barbora ; Horáková, Jana (referee) ; Klodová, Lenka (referee) ; Ruller, Tomáš (advisor)
The work conducted through artistic-research methods, spanning across several interconnected projects and their explications, examines the proclaimed overcoming of rationalistic dualities personified in the in the cyborg metaphor. It showcases how mediated digital thinking obstructs the perception of the other, posing a risk to feminist visions inspired by this metaphor. In the spirit of glitch feminism, instances of algorithmic biases are proposed, revealing glitches within normative hegemony mediated by the outcomes of learning algorithms, to be positively perceived as opportunities for their identification and removal. Furthermore, it introduces the category of the non-human other, fabricated through dehumanizing and tabooed violence. In comparison to the nature of the pornographic and the erotic, and in the context of the concept of becoming, a path towards acquiring autonomy of the other is hinted. Alongside the creation of alternatives that disrupt dominant hegemony, a shift in focus towards subtractive strategies is suggested, acknowledging the uprising of the non-human within us, while suspending the transcendental subject in the same move. This addresses the issue of preserving the subject, which interprets the other.
|
|
|
The algorithm for the detection of positive and negative text
Musil, David ; Harár, Pavol (referee) ; Povoda, Lukáš (advisor)
As information and communication technology develops swiftly, amount of information produced by various sources grows as well. Sorting and obtaining knowledge from this data requires significant effort which is not ensured easily by a human, meaning machine processing is taking place. Acquiring emotion from text data is an interesting area of research and it’s going through considerable expansion while being used widely. Purpose of this thesis is to create a system for positive and negative emotion detection from text along with evaluation of its performance. System was created with Java programming language and it allows training with use of large amount of data (known as Big Data), exploiting Spark library. Thesis describes structure and handling text from database used as source of input data. Classificator model was created with use of Support Vector Machines and optimized by the n-grams method.
|
|
|
Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries
Teng, Sin Yong ; Professor, Ponnambalam Sivalinga Govindarajan, (referee) ; Pavlas, Martin (referee) ; Máša, Vítězslav (advisor)
S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.
|
|
|
Adaptive Model for Simulation of Atmospheric Pollution
Pazúriková, Jana ; Šátek, Václav (referee) ; Dvořák, Radim (advisor)
Air pollution harms the environment and human welfare. Computer models and their simulation are useful tools for deeper understanding of processes behind as they quite accurately represent the dispersion and transformation of pollutants with advection diffusion equation or by other concepts. Current models give valid results only to constrained cases of initial conditions. The general model combining the several specific models which is able to change according to input parametres and improve with training is proposed. The adaptiveness of the system is provided by decision tree as data structure with information for selection and combination process and genetic algorithm as optimization method for adjusting the tree. The evaluation of implemented system proves that the combination of models gives better results than models themselves. Even with simple specific models, the system has achieved results comparable to state-of-art models of air pollution.
|
|
| |
|
|
Artificial Intelligence in Bang! Game
Kolář, Vít ; Lodrová, Dana (referee) ; Orság, Filip (advisor)
The goal of this master's thesis is to create an artificial intelligence for the Bang! game. There is a full description of the Bang! game, it's entire rules, player's using strategy principles and game analysis from UI point of view included. The thesis also resumes methods of the artificial intelligence and summarizes basic information about the domain of game theory. Next part describes way of the implementation in C++ language and it's proceeding with use of Bayes classification and decision trees based on expert systems. Last part represent analysis of altogether positive results and the conclusion with possible further extensions.
|
|
|
Adaptive Plot Generation in Role-Playing Game
Vymazal, Jiří ; Grochol, David (referee) ; Hrbáček, Radek (advisor)
Generating a story, while trying to preserve at least some qualities of author-written narrative is a complex issue. In this thesis several currently existing systems and approaches are discussed. Then, a solution based on evolutionary computation is presented, and its traits shown on small-scale proof-of-concept scenario. Finally, this approach is compared againist existing solutions.
|
guest ::
