Hledat
Zobrazují se záznamy 1-10 z 10
Předzpracování rentgenových snímků pro detekci COVID-19 pomocí neurónových sítí, Preprocessing of X-Ray images for COVID-19 detection Neural Networks
; Vedoucí práce: Žitný Jakub; Oponent práce: Dedecius Kamil (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-26)
Tato práce se věnuje nedostatečnému množství dat v doméně zobrazovacích metod v lékařství ve vztahu k viru covid-19, které má za dopad nedostatečně kvalitní klasifikaci přítomnosti tohoto onemocnění. Hlavním cílem je ...
Klasifikace webových adres pomocí hlubokých neuronových sítí, Classification of URLs Using Deep Neural Networks
; Vedoucí práce: Kordík Pavel; Oponent práce: Maldonado Lopez Juan Pablo (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
Tato bakalářská práce se zabývá problémem automatické klasifikace internetových adres. Důraz je kladen na hluboké neuronové sítě, konkrétně na modely, které pracují se vstupem na úrovni jednotlivých znaků. V práci je shrnutý ...
Doménová adaptace ve spektroskopických přehlídkách oblohy založená na neuronových sítích, Neural Networks Based Domain Adaptation in Spectroscopic Sky Surveys
; Vedoucí práce: Škoda Petr; Oponent práce: Dedecius Kamil (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-02-06)
Představujeme analýzu dopadu doménové adaptace založené na neuronových sítích v astronomické spektroskopii. Doménové adaptace řeší problém použití dříve získaných znalostí na nová data. Analýzu ukazujeme na problému ...
Studium lineárního self-attention mechanismu v transformerech, The Study of Linear Self-Attention Mechanism in Transformer
; Vedoucí práce: Kovalenko Alexander; Oponent práce: Kordík Pavel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-04)
Vzhledem k tomu, že kvadratická složitost mechanizmu vnímaní architektury Transformer způsobuje velké náklady na zpracování dlouhých posloupností, cílem dané práce je prozkoumat lineární varianty architektury a implementovat ...
Vyhodnocení robustnosti a limitů pro metody počítání lidí v obraze, Crowd Counting Methods - Robustness and Applicability Limits
; Vedoucí práce: Naiser Filip; Oponent práce: Klouda Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-10)
Technologie sčítání davů lidí má potenciál být pro společnost cenným nástrojem v mnoha ohledech, například pro optimalizaci řízení davů a zvýšení veřejné bezpečnosti. Automatizované metody sčítání davů jsou nezbytné vzhledem ...
Hodnocení nejistoty krátkodobé předpovědi srážek, Quantification of uncertainty of precipitation nowcasting
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Hrabák Pavel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-16)
Hodnocení nejistoty je důležitým aspektem hlubokého učení. Protože většina modelů nedokáže vysvětlit své predikce, je vhodné vyjádřit míru jejich nejistoty. V této práci se zabýváme způsoby jak tohoto dosáhnout. Implementovali ...
Aplikace neuronových sítí v šachové hře, Neural Networks in Chess Game
; Vedoucí práce: Smítková Janků Ladislava; Oponent práce: Glaser Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-22)
Tato práce se zaměřuje na využití neuronových sítí v šachovém enginu. Neuronové sítě jsou trénovány jak pomocí supervizovaného, tak pomocí posilovaného učení. Pro supervizovanou část práce byl navržen algoritmus automatického ...
Segmentation of pancreatic islets and exocrine tissue from microscopic images using neural networks based approaches, Segmentation of pancreatic islets and exocrine tissue from microscopic images using neural networks based approaches
; Vedoucí práce: Kubant Jan; Oponent práce: Novák Jakub (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-02-09)
Úspěch transplantace pankreatických ostrůvků závisí na přesném odhadu množství beta buněk v jednotlivých ostrůvcích, které je primárně odhadováno na základě objemů ostrůvků získaných analýzou mikroskopických snímků vzorků ...
Segmentace historických map, Segmentation of historical maps by deep learning
; 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 ...
Využití hlubokých neuronových sítí pro predikci vazebné síly aptamerů při výběru sekvencí in vitro, Predicting Aptamer Binding Strength in In Vitro Sequence Selection Using Deep Neural Networks
; Vedoucí práce: Vašata Daniel; Oponent práce: Šimánek Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-14)
Práce se zabývá problémem zpracování SELEX experimentů pomocí hlubokého učení. Součástí práce je užití dopředné neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě, obousměrné dlouhé krátkodobé paměti a metody náhodného lesu pomocí ...