|
|
Šachový program pro variantu Holanďany
Staňa, Marek ; Křena, Bohuslav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce popisuje postup při tvorbě šachového programu hrajícího variantu holanďany proti člověku i jiným programům. V úvodu jsou vysvětleny rozdíly v pravidlech oproti klasickým šachům, hlavní část se věnuje umělé inteligenci. Porovnává jednotlivé metody, které se používají pro tvorbu šachových programů, a adaptuje je pro variantu holanďany.
|
|
|
Šachový program pro různé varianty šachů
Jadrníček, Zbyněk ; Křena, Bohuslav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce popisuje postup při tvorbě šachového programu umožňujícího hru člověka proti počítači. V první části jsou vysvětlena pravidla šachů, další se věnují umělé inteligenci. Práce se zabývá netradičními variantami šachu a změnám, které byly provedeny při implementaci oproti klasické hře. Porovnává používané reprezentace šachovnice v počítači, metody hraní her a techniky ohodnocení stavu hry. Cílem bylo dosáhnout vysoké umělé inteligence použitím efektivních algoritmů.
|
|
|
Využití vybraných metod umělé inteligence pro nalezení malých povodí nejvíce ohrožených povodněmi z přívalových dešťů
Ježík, Pavel ; Fošumpaur, Pavel (oponent) ; Hlavčová,, Kamila (oponent) ; Starý, Miloš (vedoucí práce)
Přívalové deště se na našem území mohou vyskytovat prakticky kdekoli. V současné době lze jejich výskyt odhadnout s určitým časovým předstihem, ale jejich předpovídaná lokalizace je velmi problematická. Nynější prostředky pro hledání ohrožených povodí se soustřeďují především na operativní vyhodnocování aktuální meteorologické situace a zpracování srážkové předpovědi na nejbližší hodiny (tzv. nowcasting). Práce se zabývá odlišným způsobem hledání potenciálně ohrožených území, kdy jsou vyhodnocovány statistické veličiny za dlouhé období (N-leté vody a dešťové charakteristiky) a jsou dány do souvislostí s vlastnostmi konkrétních povodí. Celá problematika je řešena mimo situaci aktuálního ohrožení, jedná se o tzv. off-line řešení. V práci je prezentován model sestavený na bázi vybraných metod umělé inteligence, který tvoří jádro koncové mapové aplikace. Užití modelu a koncové aplikace se předpokládá v oblasti, kde se rozhoduje o toku financí v souvislosti s protipovodňovou ochranou. Model se soustřeďuje na přívalové deště a povodně jimi způsobené.
|
|
|
Aplikace pro rozpoznání osob podle obličeje
Svoboda, Jakub ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Identifikace osob se v posledních letech stává jedním z klíčových způsobů extrakce informací z obrazových dat. Tato práce je zaměřena na identifikaci osob podle snímků obličeje za využití neuronových sítí. Většina konvenčních algoritmů vykazuje vysokou míru nepřesností, zatímco využitím neuronových sítí lze dosáhnout výrazně robustnějších výsledků. V této práci jsme na základě znalostí získaných studiem problematiky vytvořili architekturu neuronové sítě, která je schopná provádět úlohu identifikace a verifikace osob podle obličeje. Tuto architekturu a proces trénování jsme následně vylepšili na základě mnoha experimentů. Výsledný model dosáhl přesnosti srovnatelné se současnými state-of-the-art modely. Dále jsme vytvořili demonstrační aplikaci pro vizualizaci výsledků a správu databáze osob. Znalosti získané z této práce mohou být použity pro vylepšení současných algoritmů pro identifikaci osob nebo ke zpřesnění modelů řešících podobné úlohy.
|
|
|
Expertní systémy
Veselovský, Michal ; Konečný, Pavel (oponent) ; Dvořák, Jiří (vedoucí práce)
Expertní systémy (ES) jsou komerčně jedno z nejúspěšnějších využití umělé inteligence (UI neboli AI – Artificial Inteligence) a to již od 80. let 20. století. Hojně se využívají ve zdravotnictví, průmyslu, vědě, obchodu, bankovnictví atd. Expertní systém je software využívající znalostí expertů pro řešení velice složitých úloh a problémů, které by jinak vyžadovaly účast či konzultaci jednoho nebo více odborníků na danou problematiku. Tento software simuluje způsob rozhodování člověka-experta při řešení složitých úkolů, a snaží se dosáhnout nejpravděpodobnějšího výsledku, ideálně shodného s názorem experta. Typickým rysem expertních systémů, odlišujícím je od obyčejných programů, je oddělení samotného rozhodovacího mechanismu systému (inferenčního mechanismu) a báze znalostí - stejný expertní systém pouze s jinou bází znalostí tak může sloužit k různým účelům. Toho se využívá při tvorbě prázdných expertních systémů – shellů. Dalšími rysy, které však nemusí platit pro všechny ES, jsou schopnost rozhodování při neurčitosti a schopnost vysvětlit dané rozhodnutí. Cílem této práce je popsat základní principy funkce ES s využítím volně dostupných informačních zdrojů, a následně popsat a rozebrat prostředky pro tvorbu těchto systémů pomocí informací především z oficiálních webových stránek.
|
|
|
Artificial intelligence in internet communication
Merzliakov, Evgeniy ; Rujbrová, Šárka (oponent) ; Jašková, Jana (vedoucí práce)
With the development of such technologies as cloud computing, big data and deep learning, the artificial intelligence (or AI) is becoming a part of everyday life, and its capabilities are rapidly evolving. This bachelorl thesis defines the basic AI systems, which can be found and used today, such as self-driving vehicles, Smart Home systems, intelligent virtual assistants. Brief history, pros and cons as well as the impact of such systems on communication and Internet are also described there. Furthermore, basic principle of artificial neural networks is also explained in this paper. Three intelligent virtual assistants (Google Assistant, Apple Siri and Amazon Alexa) are compared there and results show that Google Assistant is better and more reliable than Siri and Alexa. However, difference between the best one and the worst one is 13 %.
|
|
|
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.
|
|
|
Detekce anomálií v průmyslových řídicích systémech na základě strojového učení
Tsymbal, Kateryna ; Holasová, Eva (oponent) ; Pospíšil, Ondřej (vedoucí práce)
Hlavním cílem této diplomové práci je navržení systému detekce anomálií a narušení v průmyslových řídících systémech s pomocí strojového učení. Teoretická část práce poskytuje základní teoretický přehled o průmyslových řídicích systémech a jejich bezpečnosti. Dále jsou zmíněny poznatky o technikách detekce anomálií a možných výzvách v této oblasti. V poslední řadě byla v teoretické části provedena rešerše různých řešení detekce anomálií v průmyslových řídících systémech pomocí strojového učení. V praktické části jsou aplikovány algoritmy strojového učení na zvolenou datovou sadu HAI. Na závěr jsou shrnuty poznatky o vhodnosti užitých algoritmů a možnosti dalšího výzkumu. Účelem této diplomové práce je zvýšení bezpečnosti průmyslových řídicích systémů, a výsledky mohou sloužit jako podklad pro budoucí vývoj účinnějších metod detekce anomálií v této oblasti.
|
|
|
Aplikace pro rozpoznání osob podle obličeje
Svoboda, Jakub ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Identifikace osob se v posledních letech stává jedním z klíčových způsobů extrakce informací z obrazových dat. Tato práce je zaměřena na identifikaci osob podle snímků obličeje za využití neuronových sítí. Většina konvenčních algoritmů vykazuje vysokou míru nepřesností, zatímco využitím neuronových sítí lze dosáhnout výrazně robustnějších výsledků. V této práci jsme na základě znalostí získaných studiem problematiky vytvořili architekturu neuronové sítě, která je schopná provádět úlohu identifikace a verifikace osob podle obličeje. Tuto architekturu a proces trénování jsme následně vylepšili na základě mnoha experimentů. Výsledný model dosáhl přesnosti srovnatelné se současnými state-of-the-art modely. Dále jsme vytvořili demonstrační aplikaci pro vizualizaci výsledků a správu databáze osob. Znalosti získané z této práce mohou být použity pro vylepšení současných algoritmů pro identifikaci osob nebo ke zpřesnění modelů řešících podobné úlohy.
|
|
|
Artificial intelligence in internet communication
Merzliakov, Evgeniy ; Rujbrová, Šárka (oponent) ; Jašková, Jana (vedoucí práce)
With the development of such technologies as cloud computing, big data and deep learning, the artificial intelligence (or AI) is becoming a part of everyday life, and its capabilities are rapidly evolving. This bachelorl thesis defines the basic AI systems, which can be found and used today, such as self-driving vehicles, Smart Home systems, intelligent virtual assistants. Brief history, pros and cons as well as the impact of such systems on communication and Internet are also described there. Furthermore, basic principle of artificial neural networks is also explained in this paper. Three intelligent virtual assistants (Google Assistant, Apple Siri and Amazon Alexa) are compared there and results show that Google Assistant is better and more reliable than Siri and Alexa. However, difference between the best one and the worst one is 13 %.
|
host ::
RSS.