|
|
Episodická pamäť virtuálnych agentov: Klamné spomienky
Čermák, Michal ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
Cieľom práce je navrhnúť model epizodickej pamäti pre virtuálnych agentov so schopnosťou vyvolať falošné spomienky. Návrh modelu vychádza z aktuálnych znalostí o epizodickej pamäti u ľudí. Súčasťou modelu sú chronobagy obsahujúce detaily prežitých udalostí vo forme AND-OR stromov a schemabag obsahujúci všeobecné scenáre predošlých udalostí. Pri vybavovaní si spomienok sú detaily odvodzované z existujúcich scenárov. Nadviazali sme na prácu Burkerta a implementovali sme prototyp navrhnutého modelu v jazyku Java využíva-júc platformu Pogamut 3. Model je parametrizovateľný a overený niekoľkými experimentmi ukazujúcimi, že náš model dokáže vyprodukovať klamné spomien-ky podobné ako sa objavujú u ľudí. V experimentoch sme porovnávali dáta z nášho modelu a z výskumov vykonaných na ľudoch. Sledovali sme zmenu v počte správnych a klamných spomienok v čase a simulovali sme experiment potvrdzujúci existenciu schém v ľudskej pamäti.
|
|
|
Convolutional neural networks and their application in object detection
Hrinčár, Matej ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
1 Názov práce: Konvoluční neuronové sítě a jejich využití při detekci objektů Autor: Matej Hrinčár Katedra (ústav): Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) Vedúci diplomovej práce: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. E-mail vedúceho práce: Iveta.Mrazova@mff.cuni.cz Abstrakt: V dnešnej dobe je moderné zatraktívňovať športové prenosy tzv. rožšírenou realitou, napríklad k hráčom hokejového zápasu zobraziť rôzne štatistiky. Aby sme to mohli urobiť, musíme hráčov najprv automaticky nájsť - detekovať. Touto náročnou úlohou sa zaoberá predložená práca. Išlo nám nielen o presnosť, ale i o rýchlosť, pretože by sme mali byť schopní detekcie v reálnom čase. Využili sme jeden z novších modelov neurónových sietí - konvolučné siete. Sú vhodné na spracovanie obrazových dát a ako vstup dostávajú obrázok bez akéhokoľvek predspracovania. Na základe podrobnej analýzy a urobených testov sme si ich vybrali pre implementáciu detektora hokejových hráčov v hokejovom zápase. V práci sme otestovali niekoľko rôznych architektúr týchto sietí, porovnali ich a vybrali tú z nich, ktorá je presná a rýchla. Otestovali sme i robustnosť siete na zašumených vzoroch. Nakoniec sme pre takto detekovaných hráčov použili farbu ich dresu a na jej základe ich pomocou algoritmu K-means zaradili do jedného z práve hrajúcich tímov....
|
|
|
Ontologický popis inteligentních agentů
Pešková, Klára ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Holan, Tomáš (oponent)
V práci predstavujeme multi-agentní systém Pikater, který zastrešuje ruzné výpocetní metody používané v umelé inteligenci, a nabízí uživatelum prostredí pro pohodlné provádení jednoduchých i složitejších experimentu, jednak s metodami, které už jsou v systému implementovány, jednak s jejich vlastními metodami. Systém získává zkušenosti z provádených experimentu a umí doporucit nejvhodnejší výpocetní metodu i pro zcela nová data. Algoritmus výberu nejvhodnejší metody je založen na hledání podobností v obecných vlastnostech dat a na výsledcích pedchozích experimentu. Systém využívá multi-agentní platformu JADE a výpocetní metody z Weky. Komunikace mezi agenty probíhá podle standardních komunikacních FIPA protokolu, obsah zpráv je definován pomocí ontologií.
|
|
|
Yöti - multiplatformní aplikace pro rozpoznávání skladeb
Kleprlík, Jan ; Ježek, Pavel (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
Cílem této práce bylo vytvořit aplikaci umožňující rozpoznávat skladby z krátkých nahrávek pořízených mikrofonem na zařízení uživatele. Aplikace je dostupná na mobilních zařízeních se systémem Android, desktopových zařízení se systémem Windows 10 a jako webová aplikace dostupná v moderních webových prohlížečích. Implementovaná logika a uživatelské rozhraní je do největší míry sdílená mezi všemi podporovanými platformami. Pomocí multiplatformního frameworku Uno Platform jsme implementovali sdílenou logiku a uživatelské rozhraní klientské části aplikace pro zmíněné platformy. Navíc jsme pomocí frameworku ASP.NET Core vyvinuli nezávislou serverovou část aplikace umož- ňující přístup k databázi skladeb, které lze aplikací identifikovat. Výsledná aplikace umožňuje uživateli na všech platformách rozpoznat skladbu z na- hrávky pořízené mikrofonem a z audio souboru v úložišti zařízení. Zároveň je na všech platformách možné nahrát novou skladbu z úložiště do databáze tak, aby ji bylo později pomocí aplikace možné rozpoznat. Všechny skladby v databázi lze v aplikaci také zobra- zit. Po rozpoznání skladby je možné zobrazit její text, který byl při vkládání skladby do databáze sepsán, a je možné skladbu vyhledat v hudební aplikaci YouTube Music. 1
|
|
|
Modern evolutionary strategies for reinforcement learning problems
Pospěch, Michal ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
Evoluční strategie reprezentují jeden z přístupů k řešení problémů zpětno- vazebného učení. V této práci jsou zkoumány dvě moderní evoluční strategie, jmenovitě OpenAI-ES a NS-ES (a její rozšíření) využívající hledání novosti. Chování těchto algoritmů je zkoumáno na dvou benchmark prostředích pro zpětnovazebné učení, Cartpole-swingup a Slimevolley. V Cartpole-swingup je většina přístupů schopna úspěšně vyřešit problém, zatímco chování ve Slimevolley je volatilní a citlivé na úvodní seed v porovnání s tradičními metodami jako CMA-ES. 1
|
|
|
Automatic Chord Recognition in Audio Recording
Lanz, Vojtěch ; Žabokrtský, Zdeněk (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
Převedení notového záznamu na zvuk je přímočarý úkol, ve kterém stačí následovat dané noty, které jasně popisují, co, kde, jak a čím se má hrát. Inverzní proces je mnohem komplikovanější. Harmonie písně je pro tento úkol velice zásadní. Z harmonie vychází improvizace, sóla, nebo melodie písní. Automatické rozpoznávání akordů je jedním z nejnáročnějších úkolů v oblasti získávání informací o hudbě, který byl během posledních několika desetiletí aktivně prozkoumáván. Nejmodernější algoritmy pracují s hlubokým učením. My jsme těmito algoritmy inspirováni a také zkoumáme možnosti hlubokého učení a jak modely pracují s různými metodami předzpracování. Představujeme také naši uživatelsky přívětivou webovou aplikaci, která bude vizualizovat sled akordů hraného ve zvukové nahrávce, jeho klíč nebo hodnotu BPM. Aplikace také poskytuje stabilnější algoritmus pro neobvyklé nahrávky. Tento model je však pro typické písně mnohem méně přesný než model založený na hlubokém učení. 1
|
|
|
Hyperparameter optimization in AutoML systems
Pešková, Klára ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Awad, Mariette (oponent) ; Kordik, Pavel (oponent)
Zpracování dat se v posledních letech stalo nedílnou součástí mnoha oblastní lidské činnosti. Spolu s tím prudce roste zájem o automatické systémy strojového učení, které využívají metaučící postupy k tomu, aby usnadnily proces strojového učení, navrhli jeho optimální průběh a na- stavení. V této práci jsme navrhli algoritmy metaučení pro optimalizaci hyper- parametrů, zužování rozsahů hyperparametrů a doporučování metod strojového učení pro zcela nová data. Implementovali jsme dva systémy automatického strojového učení (AutoML), ve kterých jsme použili navržené metaučící techniky. V práci prezentujeme výsledky rozsáhlých experimentů, ve kterých tyto techniky vyhodnocujeme a porovnáváme.
|
|
|
Městská knihovna Frýdek-Místek
Pešková, Klára ; Šindlar, Jiljí (oponent) ; Marek, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje na vytvoření architektonické studie městské knihovny pro rozvíjející se město s potenciálem do budoucna Frýdek-Místek. Navrhovaná budova by neměla sloužit jen jako místo pro uskladnění knih, ale především jako místo pro vzájemnou interakci místních obyvatel a návštěvníků. Architektonická studie nabízí pohled na jednoduchou otevřenou dispozici s využitím světla a vhodných stavebních materiálů, ale i nejnovějších technologií 21. století.
|
|
|
Vliv vybraných prenylflavonoidů na účinek cytostatik v nádorových buňkách
Pešková, Klára ; Matoušková, Petra (vedoucí práce) ; Skálová, Lenka (oponent)
Univerzita Karlova Farmaceutická fakulta v Hradci Králové Katedra biochemických věd Kandidát: Klára Pešková Školitel: Ing. Petra Matoušková Ph.D. Název diplomové práce: Vliv vybraných prenylflavonoidů na účinek cytostatik v nádorových buňkách Prenylflavonoidy 6-prenylnaringenin a 8-prenylnaringenin a flavonoid naringenin jsou látky s antiproliferačními vlastnostmi. Prenylflavonoidy najdeme především v chmelu a v pivu. Hlavním zdrojem naringeninu jsou především citrusové plody. V této práci byl jejich účinek testován pomocí testu neutrální červeně na buněčných liniích SW480 a SW620. Látky byly testovány na každé linii samostatně a poté každá v kombinaci s cytostatikem oxaliplatinou. Oxaliplatina se používá v léčbě nádorových onemocnění. V testovaných koncentracích se jako nejúčinnější jevil 6-prenylnaringenin u obou buněčných linií. Statistické vyhodnocení výsledků bylo provedeno pomocí programu Graphpad metodou One-way ANOVA v porovnání s kontrolou. Kombinační indexy byly určeny v programu Compusyn metodou dle Chou-Talalay.
|
|
|
Text mining in social network analysis
Hušek, Michal ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
Názov: Text mining in social network analysis Autor: Bc. Michal Hušek Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedúca práce: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc., Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Abstrakt: Sociálne siete sú v súčastnosti veľmi hodnotným zdrojom informácií. Táto práca sa zameriava na dolovanie dát pochádzajúcich zo sociálnych sietí. Pojednáva a analyzuje rôzne techniky dolovania dát, konkrétne klastrovanie, neurónové siete, hodnotiace algoritmy a histogramovú štatistiku. Väčšina zmienených algoritmov bola implementovaná a testovaná s dátami z reálnej sociálnej siete. V prípade, že to bolo zmyslupné, výsledky boli vzájomne porovnané. Pre výpočtovo náročné úlohy, konkrétne klastrovanie, boli použité grafické procesory na ich zrýchlenie. Testy takto upravených programov potvrdili nižšie časové nároky. Všetky vykonané analýzy sú však nezávislé na konkrétnej použitej sociálnej sieti. Kľúčové slová: dolovanie dát, sociálne siete, klastrovanie, neurónové siete, hodnotiace algoritmy, CUDA
|
host ::
RSS.