|
|
Automatická detekce ischemie v EKG
Noremberczyk, Adam ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím umělých neuronových sítí (UNS), pro detekci ischemické choroby srdeční (ICHS) ve frekvenční oblasti. První část této práce je zaměřena na teoretické znalosti a popisuje problematiku patologických změn na EKG, převodu EKG do frekvenční oblasti. Popisuje použité statistické metody a metody pro automatickou detekci ICHS a IM. Vysvětluje problematiku perceptronu a UNS. Druhá část práce se zabývá Neural Network Toolboxem MATLAB®. Tato část je zaměřena na výpočet parametrů a výběr vhodných parametrů. Propojování pásem v oblasti. Na konci práce je použita UNS na detekci ischemických parametrů a výsledky jsou diskutovány. Průměrné hodnoty pro nejlepší nastavení vycházeli na 100 % celkové úspěšnosti.
|
|
|
Soutěže v umělé inteligenci
Šafář, Pavel ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá oborem umělé inteligence a především soutěžemi, které v tomto oboru probíhají nebo probíhaly. Jedná se o soutěže související s obory robotiky, počítačového vidění, komunikace, predikce časových řad a herních programů. Dále je zkoumáno použití neuronové sítě jako nástroje pro řešení problému piškvorek. Neuronová síť zpracovává dané herní situace a nastavuje hodnoty výstupů podle předem naučených vzorů.
|
|
|
Využití umělé inteligence v kryptografii
Lavický, Vojtěch ; Rosenberg, Martin (oponent) ; Babnič, Patrik (vedoucí práce)
Cílem práce je se seznámit se s problematikou neuronových sítí a používaných bezpečnostních protokolů v kryptografii. Teoretická práce se zabývá rozborem neuronových sítí s přihlédnutím na výběr typu sítě později využitý v modelu kryptografického systému. V praktické části je vytvořen koncept zcela nového bezpečnostního protokolu, který využívá vytipovanou neuronovou síť.
|
|
|
Porovnání klasifikačních metod
Dočekal, Martin ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáním klasifikátorů. Nejprve jsou popsány klasifikační techniky založené na strojovém učení, poté je navržen a implementován systém pro porovnání klasifikátorů. Dále jsou popsány klasifikační úlohy a datové sady, na kterých je systém otestován. Vyhodnocení je prováděno pomocí standardních metrik. V rámci práce je též navržen a implementován klasifikátor založený na principu evolučních algoritmů.
|
|
|
Demonstrační program pro předmět IZU
Míšová, Miroslava ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje vypracování studijních aplikací pro předmět Základy umělé inteligence. Tyto aplikace mají za vzor starší applety, které využívají nástroje, pro které skončila podpora. Pro jednotlivé aplikace byl vytvořen objektově orientovaný návrh a ná sledně byly implementovány. Při vytváření byl dbán důraz na jednoduchost uživatelského rozhraní a na možné další rozšiřování aplikací.
|
|
|
Klasifikace EKG signálů s použitím neuronových sítí
Loviška, David ; Vítek, Martin (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Cílem projektu Klasifikace EKG signálů pomocí neuronových sítí je zjednodušit a urychlit práci lékaře. Toho lze dosáhnout vytvořením programu schopného jednoduše a téměř okamžitě klasifikovat EKG signál s použitím umělé neuronové sítě. Vytvořený program poskytne lékaři základní informace o vloženém elektrokardiogramu, jako jsou časové intervaly a amplitudy signálu v jednotlivých zkoumaných úsecích. Následně lékaře upozorní na odchylky od normálu. Součástí programu je i grafické okno se zobrazeným signálem a na něm barevně zvýrazněny body a úseky vyhodnocené programem za zvláštní. V další fázi bude program sám klasifikovat získané údaje a určí nezávisle na lékaři diagnózu, kterou může lékař vyhodnotit a případně vlastním podpisem uznat za skutečnou diagnózu pacienta. Tento program je rovněž vhodný pro několikahodinové, až týdenní záznamy Holterova monitorování EKG.
|
|
| |
|
|
Usage of the MATLAB environment for neural networks
Lenk, Peter ; Atassi, Hicham (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
This bachelor thesis discusses the basic theory and modelling of neural networks in the software environment of MATLAB. The thesis can be divided into four parts. After an introduction into the thesis, the theoretical background of the neural netwoks is explained in the first chapter. This chapter features a brief history and a biological background of neural networks and deals with the basic network architectures and the training processes. The next part is the description of how to implement networks in a general way using the MATLAB enviroment, so it deals with preparation of data, creation, simulation and training of a neural network. The last part of the paper covers a design of two excersises created in order to introduce modelling of the neural networks in the MATLAB enviroment to the students.
|
|
|
Segmentace buněk pomocí konvolučních neuronových sítí
Hrdličková, Alžběta ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Vičar, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce zkoumá využití konvolučních neuronových sítí se zaměřením na sémantickou a instanční segmentaci buněk z mikroskopických snímků. Teoretická část obsahuje popis hlubokých neuronových sítí a shrnutí široce používaných konvolučních architektur pro segmentaci obrazu. Praktická část práce je věnována vytvoření modelu konvoluční neuronové sítě na základě architektury U-Net. Dále obsahuje segmentaci buněk predikovaných obrazů pomocí tří metod, a to prahování, metody rozvodí a metody náhodného chodce.
|
|
|
Neuronové sítě pro lokalizaci lidského obličeje
Žák, Jakub ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím vícevrstvých neuronových sítí na problém lokalizace lidského obličeje ve statickém obraze. Tato metoda má obecně dobré generalizační schopnosti a proto není nutné sestavovat složité modely analyzovaných dat. Je také rozebrána možnost využití neuronové sítě s pozměněnou architekturou.
|
host ::
RSS.