|
|
Snímání scény pomocí USB a FireWire kamer
Berka, Petr ; Janáková, Ilona (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá připojením USB a FireWire kamer k počítači skrze technologii DirectShow. Využil jsem především vývojářského nástroje MontiVision, který spolupracuje s programovacími prostředími jako je např. Microsoft Visual C++. Naleznete zde, jak využít přímý přístup k pixelům obrazu, jak uložit jednotlivé snímky videa, jak nastavit kameru a kalibrovat při snímání scény a jak může vypadat konkrétní aplikace zpracování obrazu z kamery. Nad rámec zadání jsem se zabýval úvodem do stereovize. Práci jsem napsal jako návod pro studenty, doplnil o osobní zkušenosti a experimenty.
|
|
| |
|
|
Learning for Classical Planning
Chrpa, Lukáš ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Železný, Filip (oponent) ; Berka, Petr (oponent)
This thesis is mainly about classical planning for artificial intelligence (AI). In planning, we deal with searching for a sequence of actions that changes the environment from a given initial state to a goal state. Planning problems in general are ones of the hardest problems not only in the area of AI, but in the whole computer science. Even though classical planning problems do not consider many aspects from the real world, their complexity reaches EXPSPACE-completeness. Nevertheless, there exist many planning systems (not only for classical planning) that were developed in the past, mainly thanks to the International Planning Competitions (IPC). Despite the current planning systems are very advanced, we have to boost these systems with additional knowledge provided by learning. In this thesis, we focused on developing learning techniques which produce additional knowledge from the training plans and transform it back into planning do mains and problems. We do not have to modify the planners. The contribution of this thesis is included in three areas. First, we provided theoretical background for plan analysis by investigating action dependencies or independencies. Second, we provided a method for generating macro-operators and removing unnecessary primitive operators. Experimental evaluation of this...
|
|
| |
|
| |
|
|
Forma, tvar a myšlení moderního robota
Krajník, Marek ; Berka, Petr (oponent) ; Jirků, Petr (vedoucí práce)
V této práci bych rád podal popis robota jakožto stroje jak po fyzické, tak po psychické stránce. Budu postupovat od toho, jak by měl vypadat na první pohled a jaké by měl mít funkce, přes úvahu o struktuře konstrukční látky až po to, jak by měl myslet - to bude poslední kapitola, která by se dala také nazvat Umělá Inteligence.
|
|
|
Learning for Classical Planning
Chrpa, Lukáš ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Železný, Filip (oponent) ; Berka, Petr (oponent)
This thesis is mainly about classical planning for artificial intelligence (AI). In planning, we deal with searching for a sequence of actions that changes the environment from a given initial state to a goal state. Planning problems in general are ones of the hardest problems not only in the area of AI, but in the whole computer science. Even though classical planning problems do not consider many aspects from the real world, their complexity reaches EXPSPACE-completeness. Nevertheless, there exist many planning systems (not only for classical planning) that were developed in the past, mainly thanks to the International Planning Competitions (IPC). Despite the current planning systems are very advanced, we have to boost these systems with additional knowledge provided by learning. In this thesis, we focused on developing learning techniques which produce additional knowledge from the training plans and transform it back into planning do mains and problems. We do not have to modify the planners. The contribution of this thesis is included in three areas. First, we provided theoretical background for plan analysis by investigating action dependencies or independencies. Second, we provided a method for generating macro-operators and removing unnecessary primitive operators. Experimental evaluation of this...
|
|
|
Využití metod UI v algoritmickém obchodování
Šmejkal, Oldřich ; Pavlíčková, Jarmila (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Diplomová práce se v teoretické části věnuje průzkumu a popisu současného stavu oblasti strojového učení, se zaměřením na metody, které je možné využít k predikci a klasifikaci časových řad, a které mohou být následně využity v problematice algoritmického obchodování. Přečtení teoretické části by mělo objasnit základní principy fungování trhů, algoritmického obchodování a metod strojového učení i čtenáři, který byl doposud s danými tématy obeznámen jen velmi zevrubně. Cílem praktické části je zvolit vhodné metody a postupy, které odpovídají současným trendům v oblasti strojového učení a následně je aplikovat na historická data akcií i jiných finančních instrumentů. Výsledkem aplikace vybraných metod je určení a srovnání jejich úspěšnosti na out of sample datech, která nebyla nijak využita v průběhu kalibrace. Jako metrika sloužící k hodnocení úspěšnosti modelů byla vybrána přesnost predikce spolu s ukazatelem sharp ratio, spočteným na výsledcích simulace jednoduché obchodní strategie, jenž je založena na výstupech testovaných modelů. Vedlejším výstupem práce je průzkum možností a otestování využitelnosti technologií použitých v praktické části. Konkrétně se jedná o prostředí SciPy, které kombinuje jazyk Python s knihovnami a nástroji určenými pro zpracování dat, statistiku a strojové učení.
|
|
|
Snímání scény pomocí USB a FireWire kamer
Berka, Petr ; Janáková, Ilona (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá připojením USB a FireWire kamer k počítači skrze technologii DirectShow. Využil jsem především vývojářského nástroje MontiVision, který spolupracuje s programovacími prostředími jako je např. Microsoft Visual C++. Naleznete zde, jak využít přímý přístup k pixelům obrazu, jak uložit jednotlivé snímky videa, jak nastavit kameru a kalibrovat při snímání scény a jak může vypadat konkrétní aplikace zpracování obrazu z kamery. Nad rámec zadání jsem se zabýval úvodem do stereovize. Práci jsem napsal jako návod pro studenty, doplnil o osobní zkušenosti a experimenty.
|
|
|
Vytvoření predikčního modelu předpovědi počasí pomocí neuronové sítě a asociačních pravidel
Kadlec, Jakub ; Rauch, Jan (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Tato diplomová práce představuje tři různé způsoby výběru vhodných prediktorů pro konstrukci binárního klasifikátoru za účelem automatizované předpovědi počasí s využitím asociačních pravidel a kontingenční analýzy v systém LISp-Miner. První část práce se skládá ze sbírky teoretických znalostí, které přímo souvisí s vytvořením prediktivního modelu, zatímco druhá část popisuje tvorbu modelu jako takového pomocí metodiky CRISP-DM. Závěrečná část práce je věnována analýze výkonu vytvořených neuronových sítí a porovnání jednotlivých metod.
|
host ::
RSS.