|
| |
|
|
The use of artificial intelligence methods for time series prediction
Tripathi, Ankit
Analýza a predikce finančních trhů jsou tématem, které obchodníky a investory zajímá již po desetiletí. Tato práce představuje komplexní studii o předpovídání časových řad na dynamickém finančním trhu v Indii s využitím desetiletých historických dat z cen akcií společnosti Reliance. Výzkum zahrnuje tři klíčové složky: bibliometrickou analýzu pro danou oblast v celosvětovém měřítku, srovnávací hodnocení metod předpovídání časových řad na indických trzích a implementaci přístupu předběžného zpracování zahrnujícího ekonomické faktory na vybrané modely. Každá část vychází ze shromážděných informací v předchozí části. Bibliometrická analýza byla použita ke zjištění převažujících trendů v technikách předpovídání časových řad a k zodpovězení relevantních otázek v kontextu indických trhů s cílem zúžit rozsah studie. To bylo provedeno analýzou 2202 dokumentů z období 1994–2023 sestávajících z článků, kapitol v knihách, recenzí, knih, poznámek a dopisů pouze v anglickém jazyce. Výsledky pomáhají utvářet jinou perspektivu a zároveň porozumět celkovému intelektuálnímu prostředí domény s podsekcemi zaměřenými na vůdčí osobnosti v oboru, produktivitu autorů, vzestup v doméně na základě publikací a citací, což je základní vzorec posunů v oblastech výzkumu na základě klíčových slov autorů a publikace, které doménu významně ovlivnily. Analýza přesahuje rámec akademické literatury a zahrnuje i patenty, čímž poskytuje pohled na skutečný stav techniky. Výsledky z bibliometrie byly použity k výběru modelů pro srovnávací analýzu. Analýza hodnotí výkonnost různorodých metod predikce časových řad, jako jsou algoritmy hlubokého učení (model s dlouhou krátkodobou pamětí (LSTM)), tradiční statistické modely (Auto Regressive Integrated Moving Approach (ARIMA)) a pokročilé algoritmy skupinového učení (XGBoost a FB-Prophet), s využitím reálných dat z indického finančního trhu. Jako případová studie slouží ceny akcií společnosti Reliance, což umožňuje důkladné vyhodnocení přesnosti předpovědí a chyb modelů. Současně byl navržen a implementován přístup předběžného zpracování, který integruje významné ekonomické faktory (cena zlata, přepočet USD na INR, index spotřebitelských cen, výnosy indických desetiletých dluhopisů a index velkoobchodních cen) a vyhodnocuje se pomocí technických ukazatelů (střední kvadratická chyba, střední absolutní chyba, R2 skóre). Studie zkoumá, jak zahrnutí těchto faktorů ovlivňuje přesnost předpovědi u vybraných metod předpovědi časových řad. Srovnávací hodnocení modelů před a po metodě předběžného zpracování vrhá světlo na vyvíjející se přesnost predikce LSTM, ARIMA, FB-Prophet a XGBoost. Tato analýza poskytuje cenné poznatky o vlivu ekonomických faktorů na výkonnost jednotlivých metod. Studie ukázala, že SARIMAX (rozšíření ARIMA o sezónnost a exogenní faktory) a XGBOOST si s navrženým přístupem vedly relativně dobře, zatímco LSTM s 80 % tréninkem a FB-Prophet si na indických finančních trzích nevedly podle očekávání. Tento výzkum přispívá k prohloubení znalostí o předpovídání časových řad na indickém finančním trhu a nabízí praktické poznatky pro osoby s rozhodovací pravomocí a výzkumné pracovníky.
|
|
|
Webová aplikácia pre efektívnu správu lesa
Kriššák, Juraj
Tato práce spočívá ve vývoji geografického informačního systému určeného pro správu lesů a efektivní řízení zaměstnanců. Součástí práce je také návrh umělé inteligence schopné rozpoznat a změřit objem dřeva z poskytnuté fotografie.
|
|
|
Comparative analysis of Criminal Liability of autonomous driving and strong artificial intelligence
Nanos, Andreas ; Gřivna, Tomáš (vedoucí práce) ; Bohuslav, Lukáš (oponent) ; Šcerba, Filip (oponent)
Rychlý rozvoj umělé inteligence (AI) vyvolal důležité právní a etické otázky týkající se možné trestní odpovědnosti AI systémů. Tato komparativní analýza zkoumá rozdíly v trestní odpovědnosti mezi slabou a silnou umělou inteligencí, přičemž bere v úvahu jejich různou úroveň autonomie a schopností rozhodování. Studie začíná definicí slabé a silné AI, kde slabá AI odkazuje na systémy, které jsou úzce zaměřené a projevují omezenou autonomii, zatímco silná AI označuje systémy schopné obec zabývá právními rámy upravujícími trestní odpovědnost a zahrnujícími tradiční právní principy Vycházejíc z relevantní judikatury, analýza zkoumá výzvy při přisuzování trestní odpovědnosti systémy obvykle považovány za nástroje spíše než za nezávislé agenty. V důsledku toho je pravděpodobnější, že odpovědnost bude přiřazována lidským aktérům odpovědným za provozování nebo využívání AI systému, spíše než samotnému AI systému. Naopak, silná AI představuje jedinečné právní a etické komplexity. S možností projevit kognitivní schopnosti podobné lidské inteligenci vzbuzují silné AI systémy otázky ohledně toho, zda by měly nést odpovědnost za trestné činy. Analýza zkoumá možné přístupy k určování odpovědnosti silné AI, včetně přijetí rámců podobných osobnosti nebo stanovení nových právních standardů specificky přizpůsobených AI...
|
|
|
Automatizace pracovních úkolů
VÚBP
Systémy založené na umělé inteligenci (AI) pro automatizaci kognitivních i fyzických úkolů vykazují slibné výsledky v různých odvětvích. Využívání umělé inteligence a robotiky k automatizaci nebezpečných nebo opakujících se úkolů na pracovišti v rámci ochrany pracovníků je tak v současnosti na vzestupu.
Plný text:  PDF
|
|
|
Řízení pracovníků prostřednictvím umělé inteligence
VÚBP
Vyšší úroveň automatizace a konstantní sledování pracovníků digitálními technologiemi v mnoha případech omezí mezilidský kontakt a zvýší tlak na pracovní výkonnost, což může mít škodlivé účinky na duševní zdraví pracovníků.
Plný text: PDF
|
|
|
UI and fact-checková žurnalistika - úskalí hledání pravdivého poznání umělou inteligencí
Haber, Josef ; Moravec, Václav (vedoucí práce) ; Klimeš, David (oponent)
Diplomová práce pod názvem UI & fact-checková žurnalistika - úskalí hledání pravdivého poznání umělou inteligencí zpracovává souvislosti mezi současnou žurnalistikou, fact-checkingem a nástrojem umělé inteligence v období post-pravdivé současnosti. Popisuje vztahy mezi objektivitou a interpretací a rozpracovává problém dichotomie mezi faktem a hodnotou. Teoretickou diskusi následně mění v praktický problém za pomoci žurnalistické disciplíny ověřování fakticity výroku. Jsou představeny nástroje umělé inteligence a jejich potenciál nejen pro žurnalistiku. Praktická část práce se věnuje experimentům s nástrojem umělé inteligence, jenž fact-checking automatizuje. Nástroj je testován ve čtyřech alternativách znalostních bází, reprezentovaných datovými korpusy tuzemských médií. Všechny modely vykazují očekávanou reakci na ontologicky pravdivá a lživá tvrzení, potvrzují pravdy a vyvrací lži. Následně je testováno pravdivé mínění modelů o sociální realitě. Výsledky prokazují, že modely přebírají mínění publikované v datasetech. Z výsledků nicméně nebylo možné vysledovat systematické mínění modelů směrem k polarizacím tematických okruhů. Součástí práce jsou návrhy budoucích změn experimentů. V závěru práce jsou výsledky propojeny praxí i teoretickými koncepty. Výsledky prokazují nerealizovatelnost...
|
|
|
Možnosti rozvíjení digitálních kompetencí v rámci výuky výtvarné výchovy na základní škole
Tihon, Štěpán ; Kitzbergerová, Leonora (vedoucí práce) ; Raudenský, Martin (oponent)
Diplomová práce se věnuje digitálním kompetencím a možnostem jejich rozvíjení v rámci výuky výtvarné výchovy na základní škole. V teoretické části se soustředí na vymezení terminologie vztahující se k digitálním formám umění, pojmenovává základní principy nových médií a zaměřuje se na nové technologie či fenomény digitálního světa, jež mají značný vliv na současné požadavky směřující k osvojení těchto specifických kompetencí. Při definování oblastí digitálních kompetencí se text opírá o koncepční modely, které se snaží vymezit ucelený jazyk sjednocující termíny, jež se k rozmanitým digitálním dovednostem vztahují. V závěru teoretické části pak práce mapuje strategii vzdělávací politiky České republiky ve vztahu k implementaci těchto modelů do kurikulárních dokumentů. Výsledným vyústěním je pak konfrontace sledovaných témat s oborem výtvarné výchovy a jeho teoretickými východisky. Praktická část práce představuje konceptové analýzy navržených hodin výtvarné výchovy směřujících k systematickému rozvíjení digitálních kompetencí žáků a je podpořena prezentací vlastních tvůrčích činností, které sloužily jako reflektivní nástroj využitý během navrhování předložených zadání. KLÍČOVÁ SLOVA Digitální kompetence, digitální gramotnost, základní vzdělávání, výtvarná výchova, digitální technologie, nová média,...
|
|
| |
|
|
Vývoj v oblasti elektronických systémů automobilů a jejich diagnostika
Šenk, Vladislav
Tématem této bakalářské práce je vývoj v oblasti elektronických systémů a jejich diagnostika. V první části je práce zaměřena na asistenční systémy ADAS, kde jsou popsány jednotlivé senzory používané asistenčními systémy. Je zde dále uvedeno jejich základní rozdělení a následuje popis jednotlivých asistenčních systémů. Následující část je zaměřena výskyt umělé inteligence v automobilech. Je zde uvedena definice, vývoj a strategie učení. Ve třetí kapitole jsou uvedeny diagnostické systémy. Kapitola je zakončena uplatněním umělé inteligence jako diagnostického systému. V další kapitole jsou popsána elektroinstalace a popsány typy elektroinstalačních systémů. Poslední kapitola je věnována autonomním systémům, ať již dnes používaných, nebo teprve systémů, které mají svůj textový souhrn, ale nejsou pro ně vyvinuté technologie. V této kapitole je dále obsaženo monitorování prostředí a řidiče a dosažení minimálního rizika.
|
host ::
RSS.