|
|
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.
|
|
|
Rozpoznávání číslic pomocí neuronové sítě
Doupovec, Zdeněk ; Juránek, Roman (oponent) ; Šilhavá, Jana (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základními pojmy a principy v oboru neuronových sítí. Blíže se pak věnuje problematice vícevrstvých perceptronových sítí, konkrétně metodě back-propagation. Jsou zde rozebrány výhody a nevýhody zmíněné metody, návrh možného systému rozpoznávání číslic pomocí back-propagation. Cílem je získat konkrétní výsledky z programu schopného rozpoznávat čísla.
|
|
|
Neuronové sítě v algoritmech vodoznačení audio signálů
Kaňa, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Zezula, Radek (vedoucí práce)
Digitální vodoznačení dat je jednou z technik, která se zabývá ochranou digitálních dat. Při návrhu systému vodoznačení je kladen důraz hlavně na robustnost a neslyšitelnost vodoznaku. Tato diplomová práce se zabývá problematikou vodoznačení audio signálů s využitím umělých neuronových sítí. Je zde popsána metoda vodoznačení ve frekvenční oblasti. Metoda je založená na psychoakustických principech lidského sluchu a technikách neuronových sítí.
|
|
|
Predikce proteinových domén
Valenta, Martin ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Práce představuje oblast proteinů a jejich domén. Stručně popisuje metody získání proteinové struktury na různých úrovních hierarchie. Pozornost je dále věnována existujícím nástrojům pro predikci proteinových domén a databázím sdružujícím informace o doménách. Dále jsou představeni vybraní zástupci metod predikce pracující jak s informacemi o vnitřní struktuře molekuly, tak se sekvencí aminokyselin. V příslušné kapitole je nastíněn realizovaný postup predikce hranic domén z primární struktury proteinu, využívající neuronovou síť. Zbývající část práce se zabývá testováním vytvořené implementace metodou křížové validace a možnostmi jejího dalšího rozvoje.
|
|
|
Analysis of Operational Data and Detection od Anomalies during Supercomputer Job Execution
Stehlík, Petr ; Nikl, Vojtěch (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Using the full potential of an HPC system can be difficult when such systems reach the exascale size. This problem is increased by the lack of monitoring tools tailored specifically for users of these systems. This thesis discusses the analysis and visualization of operational data gathered by Examon framework of a high-performance computing system. By applying various data mining techniques on the data, deep knowledge of data can be acquired. To fully utilize the acquired knowledge a tool with a soft-computing approach called Examon Web was made. This tool is able to detect anomalies and unwanted behaviour of submitted jobs on a monitored HPC system and inform the users about such behaviour via a simple to use web-based interface. It also makes available the operational data of the system in a visual, easy to use, manner using different views on the available data. Examon Web is an extension layer above the Examon framework which provides various fine-grain operational data of an HPC system. The resulting soft-computing tool is capable of classifying a job with 84 % success rate and currently, no similar tools are being developed. The Examon Web is developed using Angular for front-end and Python, accompanied by various libraries, for the back-end with the usage of IoT technologies for live data retrieval.
|
|
|
Využití neuronových sítí v klasifikaci srdečních onemocnění
Skřížala, Martin ; Tannenberg, Milan (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Práce je zaměřená na návrh a využití umělých neuronových sítí jako klasifikátoru srdečních onemocnění z EKG signálu se zaměřením na ischemickou chorobu srdeční. Změny ST-T komplexů jsou významným ukazatelem ischemie v EKG signálu. Různe typy ischemické choroby srdeční se projevují zejména elevací nebo depresí ST segmentů a změnami T vlny v analyzovaném signálu. První část této práce obsahuje teoretický úvod popisující jednotlivé typy ischemické choroby srdeční a na ně vázané změny EKG signálu. Druhá část je věnována popisu předzpracování EKG signálu ke klasifikaci neuronovými sítěmi. Obsahuje filtraci EKG, QRS detekci, detekci ST-T komplexů a popis analýzy hlavních komponent a její využítí k popisu analyzovaného signálu. V poslední části práce je popsán návrh a způsob detekce možných příznaků ischemické choroby srdeční v EKG pomocí dvou typů umělých neuronových sítí: Back-propagation, SOM. Dále jsou zde uvedeny výsledky navržených algoritmů. Přílohy obsahují popis navrženého programu pro klasifikaci srdečních onemocnění, popis jednotlivých jeho funkcí, dále zde najdeme podrobný popis všech použitých neuronových sítí a tabulky obsahující detailní výsledky klasifikace EKG signálu. Samotný program byl vytvořen v programovacím prostředí Matlab R2007b.
|
|
|
Rozpoznávání číslic
Gorgol, Martin ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní pojmy a principy v oboru neuronových sítí. Blíže se pak zabývá problematikou rozpoznávání číslic pomocí těchto sítí, konkrétně pak pomocí metody back-propagation. Je zde rozebrán postup při volbě sady příznaků, typů příznaků a volbě topologie neuronové sítě. Cílem je získání konkrétních výsledků pomocí programu pro práci s neuronovými sítěmi.
|
|
|
Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí
Horký, Vladimír ; Janda, Miloš (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
V této práci budou představeny neuronové sítě, konkrétně algoritmus zpětného šíření chyby. Bude vyloženo teoretické pozadí algoritmu a budou zde řešeny problémy, se kterými se můžetete setkat při učení takovéto sítě. Práce se také zabývá předzpracováním obrazu a obrazovými příznaky, které jsou hlavním stavebním kamenem klasifikace. Část práce se také zabývá experimenty s neuronovou sítí nad zvolenými obrazovými příznaky. Součástí práce je také vytvoření demo-aplikace pro experimenty s neuronovými sítěmi a pro převod textu v obraze na text elektronický.
|
|
|
Neuronové sítě v kryptografii
Borkovec, Tomáš ; Rášo, Ondřej (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Bakalářská práce si klade za cíl představit neuronové sítě a jejich vlastnosti, které lze využít pro tvorbu kryptografických protokolů založených na neuronových sítích. Předkládá konkrétní případy využití neuronových sítí~v kryptografii a vytváří teoretický základ pro praktickou implementaci. V praktické části je rozebrána tvorba neuronové sítě, na jejímž základě je vystaven kryptografický model. Vytvořené modely jsou následně podrobeny testování. V závěru jsou diskutovány výhody a nevýhody možného použití v reálných kryptografických modulech.
|
|
|
Rozpoznávání číslic
Gorgol, Martin ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní pojmy a principy v oboru neuronových sítí. Blíže se pak zabývá problematikou rozpoznávání číslic pomocí těchto sítí, konkrétně pak pomocí metody back-propagation. Je zde rozebrán postup při volbě sady příznaků, typů příznaků a volbě topologie neuronové sítě. Cílem je získání konkrétních výsledků pomocí programu pro práci s neuronovými sítěmi.
|
host ::
RSS.