|
|
Herní webový portál - objektové programování
Hůla, Vladimír ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací programové struktury herního webového portálu. Tento webový portál bude sloužit jako komunikační a informační centrum, které hráčům usnadní vzájemnou koordinaci a umožní jim získávat nové zkušenosti. V práci je proveden rozbor potřeb hráčů, již existujících řešení a jejich nedostatků. Z výsledků toho rozboru jsou navrženy jednotlivé funkce portálu. Realizace nejdůležitějších částí portálu byla popsána, implementace těchto částí byla zhodnocena a případně bylo navrženo, jak danou část vylepšit. V závěru práce bylo navrženo několik funkcionalit o které by se mohl portál v budoucnu rozšířit.
|
|
|
Procedurální programování v databázi
Nimrichter, Adam ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Uher, Václav (vedoucí práce)
Práce se zabývá ověřením konceptu provádět výpočty přímo v databázi. Popisuje databázi PostgreSQL, její vlastnosti a procedurální jazyk PL/pgSQL. Dále se věnuje metodám strojového učení, návrhu algoritmu pro dopředný výběr příznaků a ověřením jeho funkčnosti. Hojně využívá rozšiřující knihovny analytických funkcí MADlib, která poskytuje implementace matematických, statistických a strojních učebních metod pro strukturovaná a nestrukturovaná data.
|
|
|
Algoritmus pro detekci pozitívního a negatívního textu
Musil, David ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Se svižným vývojem informačních a komunikačních technologií vzrůstá i množství informací produkovaných nejrůznějšími zdroji v elektronické podobě. Třídění a získávání znalostí z těchto dat vyžaduje značné úsilí, které pro člověka není snadné zajistit, do popředí se tedy dostává zpracování strojem. Dolování emocí z textových dat je zajímavou oblastí výzkumu, zažívající v posledních letech nezanedbatelný rozmach, přičemž nachází široké uplatnění. V rámci této diplomové práce byl vytvořen systém sloužící k detekci pozitivní a negativní emoce z textu, dále je provedeno zhodnocení jeho úspěšnosti. Systém je navržen v jazyce Java a je koncipován pro umožnění jeho trénování pomocí velkých objemů dat (Big Data) s využitím knihovny Spark. V práci je popsána struktura a zacházení s textem z databázi, ze které systém čerpá vstupní data. Samotný model klasifikátoru je pak vytvořen za pomoci algoritmu podpůrných vektorů (SVM), přičemž je optimalizován metodou n-gramů.
|
|
|
Vytvoření databáze uměle zašumených audionahrávek v akusticky kontrolované místnosti
Hájek, Vojtěch ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Harár, Pavol (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zabývám tvorbou databáze zvukových nahrávek a následným vytvoření databáze nahrávek hlasu, které byly nahrány v bezodrazové komoře. Databáze byla vytvořena tak, aby mohla být použita pro učení neuronové sítě s cílem oddělit řeč od hluku pozadí. Z tohoto důvodu jsou součástí databáze i záznamy hluků, které slouží pro umělé zašumění nahrávek hlasu. Dataset zahrnuje nahrávky 18 řečníků ve věku od 16 do 76 let. Polovina řečníků byli muži, polovina ženy. Dataset obsahuje 405 nahrávek hlasu o průměrné délce 46,7 vteřin a celkové délce 315 minut. Kombinací každé nahrávky hlasu s každou nahrávkou šumu ve třech úrovních odstupu signálu od šumu vzniklo 7290 uměle zašumených nahrávek hlasu.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Myška, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem neuronových sítí pro klasifikaci pozitivních a negativních textů. Vývoj probíhal v programovacím jazyce Python. Návrh modelů hlubokých neuronových sítí byl proveden pomocí vysokoúrovňového API Keras využívající knihovnu pro numerické výpočty TensorFlow. Výpočetní operace byly provedeny pomocí GPU využívající CUDA architekturu. Výstupem práce je jazykově nezávislý model neuronových sítí umožňující klasifikaci textů na úrovni znaků. Vzorky byly úspěšně klasifikovány až v 93,64% případů. Trénovací a testovací data byla poskytnuta vícejazyčnou a Yelp databází. Simulace byly provedeny na 1200000 anglických, 12000 českých, německých a španělských textů.
|
|
|
Sémantické rozpoznávání komentářů na webu
Stříteský, Radek ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Hlavním cílem semestrálního projektu je rozpoznávání komentářů na webových strán- kách. Teoretická část je zaměřena na umělou inteligenci, zejména se zde popisují klasi- fikátory. Praktická část se věnuje sestavení trénovací databáze, která se vytváří pomocí generátorů příznaků. Vygenerovaný příznak může být například název HTML elementu, ve kterém se nachází komentář. Vstupem klasifikátorů je vytvořená trénovací databáze. Výsledkem práce je testování klasifikátorů v programu RapidMiner.
|
|
|
Hluboké učení pro klasifikaci textů
Kolařík, Martin ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozborem současných metod strojového učení používaných pro emoční klasifikaci textových dat a testováním různých architektur neuronových sítí na problému binární klasifikace textů na pozitivní a negativní. Výstupem práce je návrh vlastní architektury hluboké konvoluční neuronové sítě, která je optimalizovaná pro problém a dosáhla úspěšnosti 79,9 procent. Navrhovaná metoda není závislá na použitém jazyce a je možno ji aplikovat i při využití méně detailně vytvořených vstupních trénovacích databází. Trénovací a testovací množina dat se skládala z kratších amatérských filmových recenzí v češtině a angličtině. Skripty byly psány v programovacím jazyce Python, využita byla knihovna pro modelování neuronových sítí Keras a výpočetní knihovna Theano. Kvůli zvýšení rychlosti výpočtu byly početní operace prováděny přes architekturu CUDA na grafické kartě. Součástí práce je také přehled teoretického základu pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi a historie neuronových sítí.
|
|
|
Android aplikace pro měření uživatelské spokojenosti s mobilní datovou službou
Kunc, Jaroslav ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Červenák, Rastislav (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou uživatelské spokojenosti s mobilní datovou službou. V práci jsou v tomto kontextu rozebrány pojmy Quality of Service, Quality of Experience a Crowdsourcing. Dále se práce soustředí na popis vývoje aplikací pro platformu android, včetně distribuce a testování aplikací. V praktické části je vytvořena aplikace pro platformu Android, předpovídající uživatelskou spokojenost s mobilní datovou službou na základě analytického modelu pro výpočet MOS (Mean Opinion Score).
|
|
|
Detekce rasistických symbolů z obrazu
Klapal, Matěj ; Říha, Kamil (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit detektor rasistických symbolů z obrazu za použití funkcí open source knihovny OpenCV. V textu je shrnut základní proces zpracování obrazových dat pomocí počítačů. Text dále obsahuje popis jednotlivých metod z této knihovny umožňujících natrénovat a poté v obraze zaznamenat a lokalizovat požadovaný objekt. Součástí tohoto textu je také porovnání úspěšností detekce za použití Haarových příznaků, LBP a histogramu orientovaných gradientů. V textu jsou také shrnuty výsledky testu detekce pro trojici podporovaných symbolů, svastiku, znaky SS a triskelion.
|
|
|
Automatické zjišťování významu textu
Jeleček, Jiří ; Dvořák, Pavel (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
V rámci této práce byl navržen a implementován systém využívající technik dolování znalostí z textu za účelem rozpoznávání emocí v česky, anglicky a německy psaných textech a bylo provedeno zhodnocení jeho úspěšnosti. Protože je systém postaven převážně na metodě strojového učení, byla navrhnuta a vytvořena trénovací množina, která byla posléze použita k vytvoření modelu klasifikátoru pomocí vybraných algoritmů.
|
host ::
RSS.