|
|
Využití prostředků umělé inteligence na finančních trzích
Vrba, Patrik ; Litvík, Ján (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na aplikaci nástrojů umělé inteligence pro predikce vývoje finančních trhů. Hlavní důraz je kladen na vyhodnocení využitelnosti neuronových sítí, pro stanovení predikcí na devizových trzích. Zároveň je poskytnut návrh řešení, pro plně automatizované zpracování tržních dat a následné generování obchodních příkazů.
|
|
|
Realizace superpočítače pomocí grafické karty
Jasovský, Filip ; Karásek, Jan (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá realizací superpočítače pomocí grafické karty s použitím technologie CUDA. Teoretická část práce popisuje funkci a možnosti grafických karet a běžných ústrojí stolních počítačů a dějů probíhajících při procesu výpočtů na nich. Praktická část se zabývá vytvořením programu pro výpočty na grafické kartě za použití algoritmu umělé inteligence a to konkrétně umělých neuronových sítí. Následně je vytvořený program použit pro klasifikaci dat z objemného vstupního datového souboru.Na závěr jsou porovnány dosažené výsledky.
|
|
|
Klasifikátory proudových otisků
Zapletal, Ondřej ; Člupek, Vlastimil (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
V průběhu posledních několika let se z útoků postranními kanály stala významná hrozba pro bezpečnost kryptografických modulů. Existuje několik typů útoků postranními kanály, které lze použít pro prolomení většiny šifrovacích algoritmů (např. AES, DES, RSA). Tato diplomová práce se věnuje problematice proudových postranních kanálů, pro které existují různé metody proudové analýzy, např. jednoduchá proudová analýza (SPA), diferenciální proudová analýza (DPA), útok pomocí šablon, atd. Výše zmíněné metody jsou v práci podrobně popsány. Také je zde zkoumáno uplatnění technik strojového učení, konkrétně neuronových sítí a algoritmu SVM, v oblasti proudové analýzy. Praktická část práce se zaměřuje na prolomení maskovaného šifrovacího algoritmu AES. Jehož implementace je použita v soutěži DPA Contest.
|
|
|
Konvoluční neuronová síť pro zpracování obrazu
Krajčovičová, Mária ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo nastudování problematiky konvolučních neurónových sítí v posledních letech. Dále se práce zabíva navržením vhodných modelů konvolučních neurónových sítí a jejich následní implementaci v prostředí jazyka Java. Výsledkem práce je porování a zhodnocení dosažených výsledků získaných prostřednictvým implementované aplikace.
|
|
|
Dolování dat
Stehno, David ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo nastudovat a popsat metodologii dolování dat CRISP-DM. Ze získané databáze byla prováděna predikce počtu hovorů na call centrum, přičemž bylo postupováno podle metodiky CRISP-DM. Ve fázi modelování byly použity 4 druhy modelů a to K-NN, neuronová síť, lineární regrese a model využívající metodu podpůrných vektorů. Pomocí různých druhů selekcí bylo zhodnoceno, které vstupní atributy mají důležitou roli pro výslednou predikci. Získané výsledky a poznatky mohou v budoucnu sloužit pro přesnější předpovědi nejen počtu hovorů, ale i jiných ukazatelů, důležitých pro call centrum.
|
|
|
Model soustavy motorů s pružným členem
Lebeda, Aleš ; Dvořáček, Martin (oponent) ; Pivoňka, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na problematiku experimentální identifikací využívající principy umělé inteligence a tvorbou nelineárních modelů. Ukazuje způsob estimace parametrů nelineárních modelů a na základě analytického rozboru porovnává jednotlivé typy nelineárních modelů, které byly vytvořeny z naměřených dat v simulaci a z reálné soustavy motorů s pružným členem.
|
|
|
Postranní kanály
Kolařík, Jan ; Sobotka, Jiří (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou postranních kanálů, šifrovacího algoritmu AES a využití neuronových sítí za účelem získání šifrovacího klíče. První část této práce se zaměřuje na základy kryptografie a útoky na kryptografický modul. Druhá část pak na útok elektromagnetickým postranním kanálem na mikroprocesor PIC16F84A s implementovaným algoritmem AES. V této části se tato diplomová práce snaží analyzovat průběhy elektromagnetické emise operace S-Box v algoritmu AES, najít v nich citlivé informace a za pomocí neuronových sítí určit tajný klíč algoritmu AES. Na závěr jsou popsány zdrojové kódy softwaru pro určení šifrovacího klíče, shrnuty výsledky a probrány metody, jak se útoku elektromagnetickým postranním kanálem bránit.
|
|
|
Vyhodnocování elektrochemických signálů neuronovou sítí
Šílený, Jan ; Kuchta, Radek (oponent) ; Hubálek, Jaromír (vedoucí práce)
Automatizovaná elektrochemická měření jsou zdrojem velkého množství dat určených k následnému vyhodnocování. Tato práce se zabývá problémem zpracování, klasifikace a vyhodnocování elektrochemických signálů pomocí neuronových sítí. Kvůli vysoké dimenzionalitě analyzovaných dat je v této práci využita autoasociativní neuronová síť (AANN). Tento typ sítě provádí redukci dimenzionality filtrováním analyzovaných dat a extrahuje relativně nízký počet význačných parametrů na výstupu svého krčku. Pomocí extrahovaných parametrů je možné provést klasifikaci, vyhodnocení a násleně modelovat analyzovaný experiment díky rekonstrukční části naučené sítě. Dále se tato práce zabývá implementací dopředných neuronových sítí v jazyku OpenCL.
|
|
|
Dolování dat z databází
Slezák, Milan ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřená na představení možností data miningu. Data mining se zabývá odhalováním skrytých vazeb mezi data. Zájem o tuto oblast se datuje do 60. letech 20 století. Analýza dat našla uplatnění nejdříve v marketingu. Ovšem později se rozšířila do více oblastí a její možnosti stále ještě nejsou plně využity. Při analýze procesu je užitečné dodržovat jednu z metodologií, které byly za tímto účelem vypracovány. Metodologie představují struční systematický návod, jakým způsobem je vhodné postupovat. V rámci data miningu se uplatňuje široké množství algoritmů zaměřených na práci s daty. Je samozřejmé, že se zvyšujícím se zájmem o tuto problematiku stoupal i počet vhodných programů, které je možné pro analýzu využít. Přehled programů, zpracované ukázkové příklady a zhodnocení je také součástí této práce.
|
|
|
Neuronové sítě a evoluční algoritmy
Vágnerová, Jitka ; Rychtárik, Milan (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá použitím zvolených evolučních algoritmů k určení a úpravě parametrů neuronové sítě. K úpravě parametrů sítě se zpětným šířením chyby byly použity genetické algoritmy, evoluční strategie a evoluční programování. Součástí práce je program vytvořený v prostředí Matlab, ve kterém byly použité metody testovány na úlohách rozpoznávání vzorů a predikci průběhu funkce. Výsledkem práce jsou grafy průběhu chyby sítě a fitness během úpravy pomocí zvolených algoritmů a průběhů chyby při následném učení.
|
host ::
RSS.