|
|
Analysis of the use of marketing tools in the "Nová Zbrojovka" project
Horváth, Martin ; Budíková, Michaela (referee) ; Dohnal, Radek (advisor)
The diploma thesis describes the issue of marketing strategy and marketing plan for the set goals of the Nová Zbrojovka development project. The thesis analyzes the effectiveness of the used marketing tools and comes up with proposals for further use of the analyzed marketing tools. Based on the acquired data, a suitable strategy was selected for the development project to achieve marketing goals. The thesis outlines the possibilities of using artificial intelligence in marketing.
|
|
|
Identification and characterization of malicious behavior in behavioral graphs
Varga, Adam ; Burget, Radim (referee) ; Hajný, Jan (advisor)
Za posledné roky je zaznamenaný nárast prác zahrňujúcich komplexnú detekciu malvéru. Pre potreby zachytenia správania je často vhodné pouziť formát grafov. To je prípad antivírusového programu Avast, ktorého behaviorálny štít deteguje škodlivé správanie a ukladá ich vo forme grafov. Keďže sa jedná o proprietárne riešenie a Avast antivirus pracuje s vlastnou sadou charakterizovaného správania bolo nutné navrhnúť vlastnú metódu detekcie, ktorá bude postavená nad týmito grafmi správania. Táto práca analyzuje grafy správania škodlivého softvéru zachytené behavioralnym štítom antivírusového programu Avast pre proces hlbšej detekcie škodlivého softvéru. Detekcia škodlivého správania sa začína analýzou a abstrakciou vzorcov z grafu správania. Izolované vzory môžu efektívnejšie identifikovať dynamicky sa meniaci malware. Grafy správania sú uložené v databáze grafov Neo4j a každý deň sú zachytené tisíce z nich. Cieľom tejto práce bolo navrhnúť algoritmus na identifikáciu správania škodlivého softvéru s dôrazom na rýchlosť skenovania a jasnosť identifikovaných vzorcov správania. Identifikácia škodlivého správania spočíva v nájdení najdôležitejších vlastností natrénovaných klasifikátorov a následnej extrakcie podgrafu pozostávajúceho iba z týchto dôležitých vlastností uzlov a vzťahov medzi nimi. Následne je navrhnuté pravidlo pre hodnotenie extrahovaného podgrafu. Diplomová práca prebehla v spolupráci so spoločnosťou Avast Software s.r.o.
|
|
|
Efective Logistic of Transport
Janovič, Jakub ; Goldefus, Filip (referee) ; Lukáš, Roman (advisor)
This thesis considers with searching the shortest route depends on input conditions as number of vehicles and input map. Presents algorithms used for searching, their use in applications and their adjustment for existing problems. In this thesis is included whole scructure of the application as mentioned searching, its administration and administration of objects used in program.
|
|
|
Brno Communication Agent
Jurkovič, Juraj ; Fajčík, Martin (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
The goal of this thesis is explore and subsequently apply techniques and technical solutions in development of information agents. Thesis primarily focuses on solving individual sub tasks using state of the art systems, interconnecting these systems, their adoption for specific domain and implementation of individual modules of communication agent system. User interface is based on multi-platform chat application Telegram. Information extraction from user input is executed by Dialogflow. Several external services are used for user request fulfillment. Elasticsearch is used for searching structured data. For answering open domain questions from free text we use R-net implementation. The resulting can have both ,its knowledge base and range of requests it can fulfill, easily extended and can be deployed to chat platform of choice.
|
|
|
Exploiting Approximate Arithmetic Circuits in Neural Networks Inference
Matula, Tomáš ; Mrázek, Vojtěch (referee) ; Češka, Milan (advisor)
Táto práca sa zaoberá využitím aproximovaných obvodov v neurónových sieťach so zámerom prínosu energetických úspor. K tejto téme už existujú štúdie, avšak väčšina z nich bola príliš špecifická k aplikácii alebo bola demonštrovaná v malom rozsahu. Pre dodatočné preskúmanie možností sme preto skrz netriviálne modifikácie open-source frameworku TensorFlow vytvorili platformu umožňujúcu simulovať používanie approximovaných obvodov na populárnych a robustných neurónových sieťach ako Inception alebo MobileNet. Bodom záujmu bolo nahradenie väčšiny výpočtovo náročných častí konvolučných neurónových sietí, ktorými sú konkrétne operácie násobenia v konvolučnách vrstvách. Experimentálne sme ukázali a porovnávali rozličné varianty a aj napriek tomu, že sme postupovali bez preučenia siete sa nám podarilo získať zaujímavé výsledky. Napríklad pri architektúre Inception v4 sme získali takmer 8% úspor, pričom nedošlo k žiadnemu poklesu presnosti. Táto úspora vie rozhodne nájsť uplatnenie v mobilných zariadeniach alebo pri veľkých neurónových sieťach s enormnými výpočtovými nárokmi.
|
|
|
Deepfake Dataset for Evaluation of Human Capability on Deepfake Recognition
Radačovská, Karolína ; Malinka, Kamil (referee) ; Firc, Anton (advisor)
Umelá inteligencia je na ceste stať sa jednou z najpoužívanejších technológií vo svete. Mnohí z nás ju bez zaváhania využívajú každý deň. Zvykli sme si na ňu a začali sme jej dôverovať. Avšak, tiež je veľmi jednoduché jej padnúť za obeť. Táto práca reaguje na hrozby a riziká súvisiace s hlasovými deepfake technológiami, oblasťou umelej inteligencie. Primárnym cieľom tohto projektu je vykonať experiment s deepfake nahrávkami ohodnotenými navrhnutým systémom kvality. Našou motiváciou je neustále rastúci počet obetí podvodov hlasových deepfakes, nezodpovedané otázky v oblasti synteticým médií, a vykonané experimenty, ktoré dosiahli zaujímavé závery. Naše výsledky priniesli cenné informácie v oblasti ľudskej schopnosti rozpoznávať hlasové deepfakes na rôznych úrovniach kvality. Tiež sme zodpovedali otázky týkajúce sa ľudskej schopnosti rozpoznávať hlasové deepfakes v ich rodnom jazyku, alebo či dokážu častejšie rozpoznať hlasové deepfakes, keď použijú pre ich počúvanie slúchadlá miesto reproduktorov.
|
|
|
Artificial Intelligence for Video Sonification
Dobrocký, Filip ; Burget, Radim (referee) ; Říha, Kamil (advisor)
This thesis deals with the topic of video sonification – the transformation of image into sound. It aims to use state-of-the-art techniques of computer vision based on artificial intelligence to create a system capable of algorithmic sound creation applicable in the art context. The focus is put on the fields of sound art, algorithmic composition and generative music. The thesis includes an implementation of a modular sonification system which utilizes the modern object detector YOLOv7 along with a multiple object tracking algorithm (implemented in the library Norfair), built using the programming language Python. The fundementals of the system lie in systematic assignment of sound objects to objects tracked in the video. The sound creation relies on the SuperCollider platform using the Python API Supriya, incorporating various methods of sound synthesis along with a programmatically created sound database.
|
|
|
Face Recognition with Acceleration on the Neural Compute Stick
Horník, Matej ; Orság, Filip (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor)
This bachelor thesis deals with current techniques for recognizing people by face. Convolutional neural networks are currently used for face recognition. In this work, convolutional neural networks will be described and also the architectures of convolutional networks used for face recognition will be compared. The goal will be to create a built-in system that will consist of a camera, a computing unit and a Neural Compute Stick accelerator. The system will recognize people by face with a freely available algorithm.
|
|
|
Reinforcement Learning for Bomberman Type Game
Adamčiak, Jakub ; Beran, Vítězslav (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
This bachelor's thesis aims to develop, implement and train reinforcement learning models for a Bomberman-type game. It is based on Bomberland environment from CoderOne. This environment was created for education and research in the field of artificial intelligence. In this thesis I tackle the settings and problems of implementing agent into the environment. I used 2 policies (MLP and CNN), 2 algorithms (PPO and A2C) and 5 setups of neural networks for feature extraction with the use of libraries stable baselines 3 and pytorch. Total training time resulted in 1207 real-world hours, 4168 computing hours and 271 milions of time steps. Although the training was not successful, this thesis shows the process of implementing a reinforcement learning model into a Gym environment.
|
|
| |
guest ::
