|
|
Umělá inteligence a její možnosti v automatické determinaci kokolitů
Voženílková, Kristýna ; Holcová, Katarína (vedoucí práce) ; Svobodová, Andrea (oponent)
Automatická determinace objektů pomocí neuronových sítí je aplikována již v řadě odvětví, avšak v paleontologii byl tento přístup zatím použit jen zřídka. Cílem bakalářské práce bylo zhodnocení perspektivnosti metody automatické determinace kokolitů pomocí neuronové sítě, kterou navrhla společnost Cogniware. Pro testování neuronové sítě byly zvoleny druhy vápnitého nanoplanktonu Cyclicargolithus floridanus a Cyclicargolithus abisectus. Prozatím byla síť trénována na druhu C. floridanus a naučila se rozpoznávat jeho typické jedince s přesností 99%. V práci je poskytnut základní přehled o kokolitech a neuronových sítích. Následně je popsána použitá metoda přípravy dat pro neuronovou síť. Klíčová slova: vápnitý nanoplankton, Reticulofenestra, morfologie, umělá inteligence, neuronová síť
|
|
|
Vesmírná hra s umělou inteligencí
Bašta, Přemysl ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Součástí této práce je implementace mé vlastní, jednoduché, vesmírné hry, která slouží jako experimentální prostředí pro testování různých přístupů umělé inteligence. Nad stavy a akcemi hry byly vytvořeny abstrakce ve formě senzorických metod a akčních plánů, které umožňují jednoduše přecházet z informací nízké úrovně do informací vyšší úrovně a tak pomáhají algoritmům umělé inteligence jednodušeji manipulovat s agenty, kteří se ve hře pohybují. Jako algoritmy umělé inteligence byly pro hledání inteligentních agentů zvoleny genetické programování a hluboké Q-učení. Závěrečná část se soustředí na popsání chování nalezených agentů a vzájemné porovnání výsledků z provedených ex perimentů.
|
|
|
Sebemodifikující se celulární automaty
Szabo, Peter ; Drábek, Vladimír (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá celulárními automaty s konceptem sebe-modifikace a jich porovnáním s konvenčními celulárními automaty. Pro tento účel jsme vytvořili simulátor, který také umožňuje samostatně definovat logiky umělé inteligence, generátoru čísel a statistického testu, které simulátor využívá. Následně jsou provedeny dva pokusy, které koncept sebe-modifikace demonstrují.
|
|
|
Využití SAT solverů v úloze optimalizace kombinačních obvodů
Minařík, Vojtěch ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce zavádí využití řešení problému SAT a jeho modifikací v úloze evolučního návrhu kombinačních obvodů. Motivací využití těchto problémů je zrychlení ohodnocování chromozomů kandidátních řešení fitness funkcí během evoluce v případech, kdy selhává metoda klasické simulace. Využití problému SAT, respektive #SAT umožňuje oproti simulaci zrychlení zejména pro komplikované obvody s velkým počtem vstupů. Implementované řešení se zalkádá právě na problému #SAT. Celkem byly implemenyovány dvě různé varianty využití tohoto problému. Varianty se liší metodou kontorly rozdílných hodnot na výstupech obvodu. Protože implementované řešení využívá k reprezentaci obvodu logickou formuli a zkoumá její splnitelnost, časová složitost algoritmu závisí především na logické složitosti navrhovaného obvodu.
|
|
|
Security Game with Planning Agents
Ohman, Ľubomír ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Hric, Jan (oponent)
Cieľom práce bolo vytvoriť aplikáciu slúžiacu na trénovanie strážnikov bezpečnostných služieb, obsahujúcu konfigurovateľných umelých zlodejov. Za účelom naplnenia týchto požiadaviek bola vytvorená 3D aplikácia s 2D editorom slúžiacim na modelovanie strážených objektov. Aby bolo možné implementovať zlodeja, analyzovali sme jeho ciele a navrhli sme algoritmus schopný plánovať jeho akcie a poradiť si s viackriteriálnou optimalizáciou. Nakoniec sme porovnali výkonnosť nami navrhovaného riešenia s momentálnym štandardom v danej oblasti, aby sme dokázali, že nami navrhovaný algoritmus je pre tento prípad efektívnejší.
|
|
|
Skládání balíčků karet v počítačové hře Hearthstone
Stachura, Šimon ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Název práce: Skládání balíčků karet v počítačové hře Hearthstone Autor: Šimon Stachura Katedra: Katedra softwaru a výuky informatiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Jakub Gemrot, Ph. D. Abstrakt: Základem sběratelských karetních her, jako je např. Hearthstone, je sbírání karet, z nichž poté hráči vytvářejí balíčky pro samotnou hru. Tato činnost je obvykle velmi komplexní, zahrnující množství faktorů, jako je např. stabilita výsledků balíčku, nebo interakce mezi jednotlivými kartami. Cílem naší práce bylo pokusit se skládání balíčku pro Hearthstone automatizovat. Pro tento účel jsme využili algoritmus hill-climbing, v němž byly jednotlivé balíčky hodnoceny podle své úspěšnosti ve hře proti reálným nejhranějším balíčkům. Použití tohoto algoritmu s sebou přineslo množství otázek, jako např. jak omezit obrovský prostor možných balíčků; jakou umělou inteligenci použít pro simulaci her, nebo jak stabilizovat simulaci v tomto velmi nedeterministickém prostředí. Pokusili jsme se také o nový přístup k některým z těchto problémů. Na závěr jsme experimentálně vytvořili dva balíčky, které dosáhly v simulacích průměrné úspěšnosti kolem 80, resp. 90 procent proti reálným balíčkům. Tento výsledek ukázal, že i v takto nedeterministickém prostředí dokáže hill-climbing najít zajímavá řešení, která jsou však silně závislá na...
|
|
|
Word2vec modely s přidanou kontextovou informací
Šůstek, Martin ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porozuměním word2vec modelů. Přestože tyto modely vznikly nedávno (2013), staly se velmi populárními. Učením těchto modelů lze obdržet vektorovou reprezentaci slov v~N-dimenzionálním prostoru reálných čísel. Pomocí operací nad těmito vektory je možné určit sémantické vazby mezi slovy. Dále se práce snaží o rozšíření představených modelů za účelem jiné reprezentace slov. K tomuto účelu je navrženo využití obrazové informace. Taktéž je diskutována možnost použití konvolučních neuronových sítí ve spojitosti s poskytnutím odlišné kontextové informace.
|
|
|
Artificial Intelligence for Quoridor Board Game
Brenner, Matyáš ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Černý, Martin (oponent)
Cílem práce je navrhnout umělou inteligenci pro hru Sector 66, což je desková hra založená na hře Quoridor. Sector 66 umožňuje oproti Quoridoru navíc používat kouzla a políčka se speciálními efekty. Umělá inteligence je založena na algoritmu Monte Carlo Tree Search a je použitelná pro 2 až 4 hráče. Představená umělá inteligence pracuje s vysokým větvícím faktorem hry Quoridor/Sector 66 a umí si poradit s neznámými prvky v podobě uživatelských zásuvných modulů. Hra a umělá inteligence je vyvinuta za použití platformy .NET, XNA a jazyka C#. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
| |
|
|
Citadela AI
Pekárek, Jakub ; Holan, Tomáš (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Cílem této práce je implementace hratelné verze hry Citadela s konzolovým rozhraním, její využití pro analýzu vlastností hry a vývoj umělé inteligence. Práce obsahuje rozbor strategií, způsob jejich návrhu, organizaci provádění tahu, model implementace inteligence a testovací nástroje. Vyvinuta byla řada přístupů a zpracování jednotlivých akcí, které měly pozitivní vliv na hru inteligencí. Analýza hry ukázala rozmanitost herních situací, ke kterým je třeba přistupovat odlišnými způsoby. V důsledku byla demonstrována nevhodnost užití obecných přístupů a výhody vytvořeného návrhu kompozice inteligence z více oddělených strategií. Byl také demonstrován silný vliv příjmů hráče na celkový výkon a nízký vliv ostatních strategických faktorů v obecných případech. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
host ::
RSS.