|
|
Diagnosing anxiety and depression from brain electroencephalogram (EEG) signals
Osvald, Martin ; Jaroš, Marta (oponent) ; Malik, Aamir Saeed (vedoucí práce)
Mental disorders represent inevitable emotions in our society. These psychological states affect the cognitive, emotional and behavioural functioning of individuals. Common men- tal disorders fall into two main diagnostic categories: depressive disorders and anxiety disorders. The aim of this work is to find a new method for detecting whether a given patient suffers from anxiety or depression using EEG classification. In this work, we use a combination of genetic algorithms and models from deep learning.
|
|
|
Analýza témat a šíření dezinformací z propagandistických webových stránek
Kyjovský, Dalibor ; Fajčík, Martin (oponent) ; Ondřej, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou dezinformací na propagandistických webových stránkách v České republice a návrhem systému, který by měl sloužit k analýze a rozpoznání dezinformačního charakteru obsahu těchto stránek. Navrhovaný a implementovaný systém dokáže stahovat a archivovat data z propagandistických webů a následně analyzovat jejich obsah. Systém využívá především znalostní a síťové metody. Cílem práce je využití moderních technologií pro odhalování dezinformací v médiích. Výsledky práce mohou pomoci při dalším výzkumu a při prevenci šíření dezinformací.
|
|
|
Application for Detection of Fake News
Zádrapa, Jan ; Holop, Patrik (oponent) ; Malinka, Kamil (vedoucí práce)
The problem of Fake News is one of the most significant problems in our modern society. Millions of people read Fake News articles every day without knowing it. This problem creates a risk worldwide as society is getting polarised, and elections are manipulated by third parties using propaganda. Unfortunately, there are not enough tools to help solve the problem of Fake News detection in the Czech language. This thesis aims to create a tool to help these people recognise Fake News and introduce them commonly used manipulation techniques in text.
|
|
|
Segmentation of logical units in text
Kostelník, Martin ; Kišš, Martin (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce)
The goal of this project is the topic segmentation of text into coherent units. It builds on the PERO-OCR software, aiming to improve the processing of Czech historical documents and information retrieval for librarians and scientists. This included the creation and annotation of a custom dataset comprised of 4044 pages from books, dictionaries, and periodicals. I propose an innovative approach treating segmentation as a line clustering problem. The method involves a two-stage process: initial detection of regions of interest containing text lines using the YOLOv8 model, followed by joining them using a graph neural network. This method achieves a V-measure of 77.93 %, 95.79 % and 90.23 % for books, dictionaries and periodicals, respectively.
|
|
|
Measurement design in modern packet, transport, and access technologies
Galovič, Dominik ; Michálek, Jakub (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
The diploma thesis focuses on the capabilities of the VeEx VePAL Tx300s analyzer and network analysis. In the theoretical part, the thesis focuses on the most common tests used for analyzing network parameters of networks and its devices. Their principles, advantages, and disadvantages are described. The choice of the tests is deliberately selected to match the capabilities of the analyzer itself. Its basic functions are described in this diploma thesis. After understanding the functioning of individual tests and the analyzer itself, two laboratory tasks were created to familiarize potential students, for whom these tasks were designed, with the basic operation of the analyzer and to acquaint them with basic as well as advanced testing of network parameters, whether of active network elements or the laboratory network itself. An addition is the use of the VeEx VePAL tx300 analyzer, which was purchased previously, and the change of an already made laboratory task.
|
|
|
Automatické hodnocení humoru
Katrňák, Josef ; Ondřej, Karel (oponent) ; Dočekal, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření systému pro automatické hodnocení humoru. Systém umožňuje predikovat vtipnost a kategorii pro vstup zadaný v angličtině. Hlavní podstatou je vytvoření klasifikátoru a trénování modelu na vytvořených datových sadách pro získání co nejlepších výsledků. Architektura klasifikátoru je založena na neuronových sítích. Systém zároveň obsahuje webové uživatelské rozhraní pro komunikaci s uživatelem. Výsledek je webová aplikace propojená s klasifikátorem umožňující hodnocení uživatelského vstupu a poskytování zpětné vazby od uživatelů.
|
|
|
Filtrování spamových zpráv pomocí metod umělé inteligence
Safonov, Yehor ; Uher, Václav (oponent) ; Kolařík, Martin (vedoucí práce)
V moderním počítačovém světě e-mailová komunikace patří do nejpoužívanějších prostředků pro výměnu zpráv mezi uživateli. Jedná se o volně dostupný, efektivní a jednoduchý způsob sloužící ke sdělení informací. Tyto tři základní pilíře přispívají k její světové rozšířenosti a strmému nárůstu přenášených elektronických zpráv. Na druhou stranu, rostoucí popularita této technologie v sobě skrývá velká bezpečnostní rizika a tvoří z ní ideální nástroj pro šíření nevyžádaného obsahu a realizaci útoků cílených jak na koncové uživatele, tak i na celé počítačové infrastruktury. Ačkoliv v dnešní době používané klasické nástroje na filtrování spamu dosahují vysokých přesností, často neumožňují pokrytí dynamičnosti vývoje spamových technik a trpí problémy s přeučením, uváznutím v nevhodných lokálních minimech, neschopností efektivně zpracovávat vysoce dimenzionální data a z dlouhodobého hlediska disponují problémy s udržitelností. Hlavním cílem této diplomové práce je vytvoření a naučení modelů hlubokých neuronových sítí použitím nejmodernějších technik a přístupů existujících ve světě zpracování přirozeného jazyka a strojového učení. V rámci teoretické části se práce zaměřuje na problematiku e-mailové komunikace se zaměřením na filtrování nevyžádané pošty. Následně se věnuje doméně strojového učení a umělých neuronových sítí, zejména principům jejich fungování, základním vlastnostem a možnostem jejich aplikování na okruh problémů spojených s provedením textové analýzy. Mezi silné stránky práce patří provedení podrobného srovnání současných metod strojového učení, jejich specifik a přesnosti při aplikování na klasifikaci spamu. V praktické části práce byl důraz položen na zpracování datové sady surových e-mailů a srovnání modelů ULMFiT, BERT a XLNet. Zpracování dat bylo rozděleno do pěti etap, a to s cílem zachování co nejvyšší informační hodnoty zpráv a vytvoření kvalitní datové sady, která byla použita pro trénování, testování a validaci zvolených druhů neuronových sítí. Dále diplomová práce zahrnuje popis procesu učení sítí včetně etapy finálního přizpůsobení dat k modelování. Na konci práce byly implementované modely srovnány a byla nastíněna případná rozšíření do budoucna.
|
|
|
Integrace pokročilých metod umělé inteligence s bezpečnostními systémy provádějícími management logových záznamů
Sedláček, Jiří ; Mikulec, Marek (oponent) ; Safonov, Yehor (vedoucí práce)
Kybernetická bezpečnost je velice důležitým aspektem našeho každodenního života. Se stále více se rozpínajícím kybernetickým prostorem a jeho rostoucím vlivem na náš reálný svět je o to důležitější právě otázka kybernetické bezpečnosti. V rámci teoretické části diplomové práce jsou popsány základní aspekty bezpečnostního monitoringu. Také je stručně popsán proces sbírání logů událostí a jejich správa. Důležitým prostředkem bezpečnostního monitoringu je management bezpečnostních informací a událostí. Jsou zde probrány jeho výhody, nevýhody a možná vylepšení pomocí umělé inteligence. V teoretické části je rovněž zmíněna funkce orchestrace zabezpečení, automatizace a odezvy. Také jsou zde popsány techniky strojového učení, jako jsou neuronové sítě a hluboké učení. Tato část je rovněž zaměřena na kybernetická operační centra z hlediska zvýšení efektivity lidské „manuální” práce. Byla také provedena rešerše možných technik strojového učení pro tento případ použití, jelikož nedostatek lidských zdrojů je v rámci kybernetických operačních center kritickým problémem. Praktická část diplomové práce zahrnuje vytyčení cíle (klasifikace sekvencí textu), díky kterému by se dala značně ulehčit práce ve smyslu ručního rozdělování logů událostí na kategorie podle jejich zdroje. Pro tento stanovený úkol byla z různých zdrojů logů shromážděna data souvisejí s bezpečnostním monitoringem. V praktické části jsou také podrobně popsány metody pro zpracování těchto dat. Následně byl vybrán vhodný model neuronové sítě a proveden jeho technický popis. Na závěr je popsáno finální zpracování dat a proces trénování, validace a testování modelu. Pro tento proces byly zpracovány tři scénáře, které jsou následně podrobně popsány ve výsledcích měření.
|
|
|
Visual Question Answering
Kocurek, Pavel ; Ondřej, Karel (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
Visual Question Answering (VQA) is a system where an image and a question are used as input and the output is an answer. Despite many research advances, unlike image captioning, VQA is rarely used in practice. This work aims to narrow the gap between research and practice. To examine the possibility of using VQA by blind and visually impaired people, this thesis proposes a demonstrative VQA application and then, a smartphone application. The study with 20 participants from the community was conducted. Firstly, the participants received an application for two weeks. Then, each of them was asked to fill out the questionnaire. 80 % of respondents rated the accuracy of VQA application as sufficient or better and most of them would appreciate it if their image captioning application also supported VQA. Following this discovery, this work tries to establish the link between image captioning and VQA. In particular, the work studies the informativeness provided by both systems in different scenarios. It collects a novel dataset of 111 images with manually annotated captions and diverse scenes. An experiment comparing obtained knowledge showed a success rate of 69.9 % and 46.2 % for VQA and image captioning, respectively. In another experiment 70.9 % of the time, participants were able to select the correct caption based on VQA. The results suggest that VQA outperforms image captioning regarding image details, therefore should be used in practice more often.
|
|
|
Klasifikace vztahů mezi pojmenovanými entitami v textu
Ondřej, Karel ; Doležal, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá extrakcí vztahů mezi pojmenovanými entitami v textu. V teoretické části práce je rozebrána problematika reprezentace přirozeného jazyka pro strojové zpracování. Následně jsou definovány dvě dílčí úlohy extrakce vztahů, a to rozpoznávání pojmenovaných entit a klasifikace vztahu mezi nimi, včetně shrnutí dnešních nejmodernějších řešení. V praktické části práce je navržen systém pro automatickou extrakci vztahů mezi pojmenovanými entitami ze stažených webových stránek. Model pro klasifikaci vztahů mezi entitami je založen na předtrénovaném modelu sítě typu transfomers. V práci jsou porovnány čtyři předtrénované modely, a to BERT, XLNet, RoBERTa a ALBERT.
|
host ::
RSS.