Prohlížení katedra aplikované matematiky dle předmětu "PyTorch"
Zobrazují se záznamy 1-7 z 7
-
Detekce textu v historických mapách
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Smítková Janků Ladislava
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-16)Detekce textu je náročný úkol, zejména pokud jde o detekci konkrétních typů textu, jako jsou například názvy míst na historických mapách. Tato práce představuje dvě metody založené na konvolučních neuronových sítích, PSENet ... -
Generování hudby pomocí neuronových sítí
; Vedoucí práce: Tyl Jan; Oponent práce: Šimánek Petr
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-10)Tato bakalárská práce zkoumá využití umelých neuronových sítí v oblasti strojového generování hudby. Zamerili jsme se na využití technik používaných ve zpracování prirozeného jazyka založených na attention mechanismu. Práce ... -
Predikce časoprostorových dějů pomocí umělých neuronových sítí
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Hrabáková Jitka
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-17)Tato práce aplikuje metody predikce časoprostorových dějů na problém predikce pohybu účastníků provozu pro autonomní vozidla. Sekvence umělých rasterizovaných snímků z ptačího pohledu jsou použity jako vstup do neuronových ... -
Segmentace historických map
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Smítková Janků Ladislava
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-13)Tématem bakalářské práce je použití metod hlubokého učení na úlohu sémantické segmentace historických map. Teoretická část uvádí současné přístupy k segmentace obrazu v kontextu analýzy historických dokumentů. Dále zavádí ... -
Vylepšení krátkodobé předpovědi srážek s využitím metod hlubokého učení s pokročilou architekturou
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Vašata Daniel
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-16)Nowcasting srážek si klade za cíl poskytovat přesné krátkodobé předpovědi srážek pro určitou oblast. V posledních letech se k takovým předpovědím čím dál častěji využívají hluboké neuronové sítě. Zaměřením této práce je ... -
Zpracování výpisu z účtu pomocí metod strojového učení
; Vedoucí práce: Szabó Adam; Oponent práce: Starosta Štěpán
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-23)Práce se zabývá strojovým zpracováním výpisu z účtu ve formátu PDF. Jelikož se jedná o nestrukturovaný dokument, nelze z něj přímočaře získat informace o účtu a jednotlivých transakcích pro další využití. Cílem práce je ... -
Zvýšení rozlišení meteorologických dat pomocí difuzních modelů
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Čepek Miroslav
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-13)Tato práce se zabývá použitím pokročilých difuzních modelů založených na hlubokém učení a to konkrétně architektur SR3, SRDiff a ResDiff, pro superrozlišení meteorologických dat. Hlavním cílem je posoudit schopnost těchto ...