Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 494 záznamů.  začátekpředchozí31 - 40dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Řízení boje ve hře Starcraft II pomocí umělé inteligence
Krajíček, Karel ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá využitím umelej inteligencie a návrh funkčného modulu pre strategickú hru StarCraft II. Riešenie využíva neurónové siete a Q-learning pre boj. Pre implementáciu systému a jej prepojenie s hrou StarCraft používam StarCraft 2 Learning Environment. Vyhodnotenie systému je založené na jej schopnosti vykonať pokrok.
Správa slovníkových dat ve formátu XML
Michalová, Romana ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Obsahem této bakalářské práce je popis systému, který umožňuje správu XML slovníků ve formátu LMF. K těmto slovníkům je možné přistupovat jak vzdáleně, tak lokálně. Slovníky jsou uloženy v XML BaseX a lze je zobrazovat, porovnávat, editovat či vytvářet. Při zobrazení je použito šablon XSLT, navigace, průchod a úprava XML dat je prováděna pomocí XPath a XQuery.
Počítač jako inteligentní spoluhráč ve slovně-asociační hře Krycí jména
Jareš, Petr ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce řeší určování sémantické podobnosti slov. K tomu je využita kombinace prediktivního modelu fastText a metody založené na počtu Pointwise Mutual Information. Je zde popsán systém, který s využitím sémantických modelů je schopen zastoupit hráče ve slovně-asociační hře Krycí jména. Systém má implementovanou herní strategii využívající informace z průběhu hry k prospěchu týmu, za který hraje. Systém je schopen plnit funkci hráče hádajícího asociovaná slova k nápovědě, tak i hráče vytvářejícího vlastní nápovědy.
Extrakce informací z Wikipedie
Krištof, Tomáš ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou extrakce informací z nestrukturovaného textu. V první části jsou čtenáři přiblíženy jednotlivé metody, které se v informačních tech- nologiích používají k extrakci informací. Následně je popsán návrh a realizace systému, který získává požadovaná data ze zadaných článků internetového serveru Wikipedie. V po- slední části práce je provedena analýza dosažených výsledků.
Rozpoznávání tváří
Benda, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním lidí ve videozáznamu, respektive z kamery. K rozeznávání obličejů byla použita konvoluční neuronová síť, díky které získáme několika dimenzionální vektor rysů, pomocí kterého je možno zjistit totožnost osoby. Na systém jsou kladeny nároky, aby byl schopen pracovat v reálném čase a mohl být použit například pro rozpoznávání osob na různých konferencích, či jako součást bezpečnostního systému. Samotný systém je napsán v jazyce Python. Součástí této práce byla vytvořena datová sada ve formě videí s osobami.
Knihovna pro zpracování obrazu v GPU
Čermák, Michal ; Španěl, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá architekturou grafických karet Nvidia a s ní související programátorské rozhranní CUDA, které je využito při tvorbě knihovny akcelerující algoritmy zpracování obrazu. Velký důraz je kladen na testování výkonnostního zisku oproti optimalizované a používané knihovně OpenCV.
Analýza obsahu sociálních sítí týkající se českých mobilních operátorů
Pavlů, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou postojů u příspěvků ze sociálních sítí týkajících se českých mobilních operátorů. Kromě analýzy postojů se zaměřuje na vizualizací stažených a analyzovaných dat. Analýza postojů je provedena za pomocí strojového učení s učitelem. Po stažení jsou příspěvky očištěny, lemmatizovány a převedeny na vektor příznaků. Pro klasifikaci se využívá Stochastic Gradient Descent. Analyzovaná data jsou zobrazena jak ve formě diagramů, tak ve tvaru seznamu příspěvků. Systém poskytuje i automatické přiřazení kategorií příspěvkům pomocí stejného principu. Při přiřazení postojů systém dosahuje úspěšnosti okolo 75%. Při přiřazení kategorií je sice vysoká přesnost (kolem 80%), ale nízká preciznost, navrátovost a F1 score(20% - 30%). Proto se automaticky neprovádí. Přínosem systému je, dokáže automaticky sbírat data z různých zdrojů, ta analyzovat a přehledně zobrazit. Také poskytuje prostředky, jak manuálně měnit přířazené hodnocení/kategori, což při občasném zásahu uživatele povede k postupnému zlepšování charakteristik systému.
Slovník pro mobilní zařízení se zaměřením na Android
Boba, Peter ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací systému pro vytváření slovníkových databází, stejně tak návrhem a implementací aplikace pro systém Android, která zobrazuje slovníková data obsažená v těchto databázích. Zdrojová lexikální data jsou strukturována pomocí Lexical Markup Framework.
Správce osobních informací nad XMPP
Guňka, Jiří ; Smrž, Pavel (oponent) ; Schmidt, Marek (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá implementací správce osobních informací pomocí protokolu XMPP. Zaměřuje se hlavně na nejčastější potřebné funkce při plánování času. Těmito funkcemi se myslí: uchovávání poznámek, plánování událostí a práce s elektronickou poštou. To vše v co nejjednodušší formě, aby byla zachována možnost využití pomocí mobilních zařízení s přístupem k internetu.
Strojové učení v oblasti stylometrie a určování autorství
Drápela, Karel ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá identifikací autorů anglických internetových komentářů. Popisuje aktuální stav v oboru určování autorství na sociálních sítích. Vysvětluje fungování a strukturu vytvořeného systému na určování autorství, který funguje na základě výběru nejinformativnějších příznaků z převážně písmemnných n-gramů a slovních druhů. Prezentuje výsledky testování systému na internetových službách Quora a Twitter.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 494 záznamů.   začátekpředchozí31 - 40dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
7 SMRŽ, Pavel
5 SMRŽ, Petr
4 Smrž, Peter
5 Smrž, Petr
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.