|
|
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 prostředků umělé inteligence na kapitálových trzích
Hrach, Vlastimil ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce popisuje využití umělé inteligence pro predikci na akciových trzích. Predikce staví netradičně na pravděpodobnostním modelu Bayesova vzorce a na něm založeném naivním Bayesově klasifikátoru. V praktické části je proto navržen algoritmus, který pro odhad budoucího vývoje akcie používá rozpoznané vztahy mezi identifikátory technické analýzy. Konkrétně se jedná o exponenciální klouzavé průměry za 20 a 50 dní. Na základě klasifikace vztahů mezi identifikátory je výstupem programu grafický odhad budoucího vývoje akcie.
|
|
|
Edukace umělé inteligence v mimoškolní výuce
Szymeczek, Martin ; Hůlka, Tomáš (oponent) ; Lacko, Branislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřená na problematiku umělé inteligence. Po první úvodní části jsou představeny klíčové pojmy a historický vývoj umělé inteligence od starověku až po současnost. Třetí část se zabývá vlivem umělé inteligence na Průmysl 4.0 a popisuje výhody a nevýhody implementace umělé inteligence. Ve čtvrté části se zabýváme výukou umělé inteligence na středních školách. Poslední, pátá část, představuje návrh posterů pro Vida! Brno, jakožto prostředek podpory výuky umělé inteligence mimoškolním vzděláváním.
|
|
|
Sexuální robotika: humanizace, genderizace a sexualizace sexbotů
Nováková, Petra ; Dvořáčková, Jana (vedoucí práce) ; Kobová, Ĺubica (oponent)
Diplomová práce je zaměřena na analýzu tendencí k humanizaci moderních technologií, tj. procesu přisuzování lidských charakteristik, vlastností a funkcí strojům navzdory skutečnosti, že stroje jsou anorganického původu, tedy vytvořené uměle člověkem a ze své podstaty bezpohlavní. V případě sexuálních technologií a obzvláště na poli sexuální robotiky pak dochází nejen k genderizaci, ale také k sexualizaci humanoidně vyhlížejících strojů, tzv. sexuálních robotů či sexbotů, jejichž výsledný design reflektuje binární chápání pohlaví a genderové stereotypy s tím spojené. Tento proces polidšťování je analyzován v kontextu současné populární kultury a post-humanistických teorií zkoumání vztahů mezi člověkem a strojem s přihlédnutím k binárnímu chápání pohlaví a kategorií maskulinity a feminity. Populární kultura je tedy důležitým aspektem nejen v procesu vývoje sexbotů, ale také z hlediska jejich přijetí uživateli. Pozornost je věnována možným pozitivním a negativním důsledkům používání sexbotů na uživatele v kontextu schopnosti člověka vytvářet si emoční vazby k technologickým artefaktům. Klíčová slova Technologie, robot, sex, umělá inteligence, sexbot, sexuální panna, populární kultura, gender, genderový stereotyp, pornografie, posthumanismus
|
|
|
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 prostředků umělé inteligence na kapitálových trzích
Hrach, Vlastimil ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce popisuje využití umělé inteligence pro predikci na akciových trzích. Predikce staví netradičně na pravděpodobnostním modelu Bayesova vzorce a na něm založeném naivním Bayesově klasifikátoru. V praktické části je proto navržen algoritmus, který pro odhad budoucího vývoje akcie používá rozpoznané vztahy mezi identifikátory technické analýzy. Konkrétně se jedná o exponenciální klouzavé průměry za 20 a 50 dní. Na základě klasifikace vztahů mezi identifikátory je výstupem programu grafický odhad budoucího vývoje akcie.
|
host ::
RSS.