|
|
Použití metod hlubokého učení v úlohách zpracování obrazu
Polášková, Lenka ; Marcoň, Petr (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Učení rozpoznávání objektů pomocí neuronové sítě spočívá v napodobení chování živočišné neuronové sítě. Přestože nejsou ani zdaleka známy detaily fungování mozku, týmy složené z vědců z různých oborů medicíny a techniky se snaží po těchto detailech pátrat. Díky velikánům jako je Geoffrey Hinton věda v tomto oboru velice pokročila. Konvoluční neuronové sítě, které se vycházejí z živočišného modelu optického systému, lze s výhodou použít pro segmentování obrazu, a proto byly vybrány pro segmentaci nádorů a edémů z obrazů magnetické resonance. Modely neuronové sítě, použité v této práci, dosáhly úspěšnosti 41\% procent v segmentaci edémů a 79\% v segmentaci nádorů z mozkové tkáně.
|
|
|
Klasifikace obrazů s pomocí hlubokého učení
Hřebíček, Zdeněk ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí objektů v obraze a jejich klasifikací do tříd. Klasifikace je zajištěna modely prostředí pro hlubokého učení BVLC/Caffe; Detekci objektů zajišťují algoritmy AlpacaDB/selectivesearch a belltailjp/selective_search_py. Jedním z výsledků této práce je úprava a využití modelu hluboké konvoluční neuronové sítě AlexNet v prostředí BVLC/Caffe. Model byl natrénován s přesností 51,75% pro klasifikaci do 1 000 tříd, následně byl upraven a natrénován pro klasifikaci do 20 tříd s přesnotí 75.50%. Přínosem práce je implementace grafického rozhraní pro detekci a klasifikaci objektů do tříd, jež je implementováno jako aplikace na bázi webového serveru v jazyce Python. Aplikace integruje výše zmíněné algoritmy detekce objektů s klasifikací pomocí BVLC/Caffe. Výslednou aplikaci lze použít jak pro detekci (a klasifikaci) objektů, tak pro rychlé ověření klasifikačních modelů prostředí BVLC/Caffe. Tato aplikace byla pro možnost rozšíření a dlašího využití zveřejněna na serveru GitHub pod licencí Apache 2.0.
|
|
| |
|
|
Umělá inteligence ve strategických počítačových hrách
Votroubek, Lukáš ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Zuzaňák, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami používanými v umělé inteligenci strategických počítačových her, mnohé z těchto metod jsou však použitelné i v jiných oblastech. Jsou to různé metody pro rozhodování (např. stavové automaty, fuzzy logika, markovy řetězce), plánování (cílem orientované plánování, plánování monte-carlo, plánování založené na případech) a strojového učení (posilové učení, rozhodovací stromy a neuronové sítě). Cílem této práce je tyto metody z různých zdrojů nastudovat a vysvětlit základní princip několika z nich. Poté několik vybraných metod rozebrat více do dopodrobna a implementovat je (cílem orientované plánování a stavový automat). Při implementaci a následném testování byl využit herní engine ORTS, kterým se tato práce také zabývá.
|
|
| |
|
|
Návrh a analýza sportovního informačního systému
Stružka, Jaroslav ; Lukáš, Roman (oponent) ; Fiala, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce obsahuje popis analýzy, návrhu a následné implementace informačního systému. Informační systém je určena pro záznam a zveřejňování výsledků zápasů, tabulek skupin, informací o týmech, hračích a trenérech, statistik týmů a hráčů. Mimo výsledků zápasů systém eviduje také podrobnější události v zápasu jako počet diváků, autory branek, udělené karty, provedená střídání a časy těchto událostí. Dále uchovává informace o stadionech, na kterých se jednotlivé zápasy hrají. Součástí systému má být prvek umělé inteligence. Ten dokáže na~základě podmínek, které popisují zápas, přiřadit sestavu rozhodčích k jednotlivým zápasům
|
|
|
2D Java Strategy Game
Nývlt, Jiří ; Kajan, Rudolf (oponent) ; Zachariáš, Michal (vedoucí práce)
This thesis aims at designing and implemetation of video strategy game. Part of thesis will be aimed at simulation of nontrivial computer enemy. Implementation process of simple computer game War paths will be described in practical part of thesis.
|
|
|
Inteligentní systém pro účast v soutěži SSCAI
Horázný, Václav ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
V této práci se zabývám vytvořením umělé inteligence tak, aby splňovala podmínky pro uvedení do soutěže SSCAI Tournament. Obsahuje charakteristiku a herní mechaniky hry Starcraft: Brood War, popis pravidel zmíněné soutěže a běžně hrané druhy strategií se zaměřením na civilizaci Zerg a to konkrétně strategie Pool Rush. V soutěži jsem se umístil na sdíleném 10. a 11. místě ze 42zúčastněných. Umělou inteligenci jsem vytvořil pro hru Starcraft: Brood War (1.16.1). Práce obsahuje implementaci dvou agentů ScoutManager a DefenseManager. K těmto agentům jsou připojení již vytvoření agenti z projektu BWSAL. K vytvoření jsem využil vývojového prostředí Microsoft Visual Studio 2008 (9.0). Pro spuštění umělé inteligence je nutné využít programu Chaoslauncher a využít knihoven BWAPI a BWTA. Práce obsahuje porovnání mnou vytvořeného programu s ostatními zúčastněnými, jak z pohledu způsobu implementace, tak i podle konkrétně volených strategií.
|
|
|
Návrh trading strategie pro řízení volného finančního kapitálu firmy
Jiřík, Leoš ; Dufek, Ladislav (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem tradingových strategií pro obchodování na devizových trzích. Návrh je proveden pomocí prostředků umělé inteligence, navržené strategie jsou následně optimalizovány a vyhodnoceny na neznámých datech. Dílčím cílem je zasazení tohoto postupu do existující vybrané firmy pro rozvoj jejího kapitálu. Důsledky plynoucí ze zavedení obchodního přístupu k rozvoji kapitálu společnosti jsou následně analyzovány z několika pohledů – je vytvořen harmonogram zavedení ve vybrané společnosti, následně jsou porovnány očekávané náklady a výnosy ve střednědobém horizontu a v části poslední jsou zjišťována rizika zmíněného postupu a navrhovány postupy k jejich omezení.
|
|
|
Využití prostředků umělé inteligence na kapitálových trzích
Vaško, Jan ; Kříž, Jiří (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabívá analyzováním možnosti využití umělé inteligence, konkrétně umělých neuronových sítí a fuzzy logiky, na kapitálových trzích jako podpůrný nástroj v rozhodování podniku. K tomu je využito programové prostředí Matlabu. Práce je rozdělena do tří částí. V první se věnuji teoretickým poznatkům, ve druhé stručnému popisu současné situace a ve třetí části aplikuji tyto teoretická východiska do systému.
|
host ::
RSS.