Now showing items 185-204 of 252

    • Rekurentní modely neuronových sítí s pamětí založené na optimální polynomiální projekci 

      Author: Ondřej Naňka; Supervisor: Vašata Daniel; Opponent: Klouda Karel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-04)
      Cílem této práce je prozkoumat možnosti praktického využití komprese signálu projekcí do polynomiálních bází při implementaci rekurentních neuronových sítí. Praktická část práce se zabývá klasifikací zvukových signálů a ...
    • Reverzní analýza UEFI modulů PEI a DXE 

      Author: Luigino Camastra; Supervisor: Kokeš Josef; Opponent: Zahradnický Tomáš
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-12)
      Táto diplomová práca sa venuje reverznej analýze UEFI modulov. Popisuje UEFI fázy a ich podstatu pri bootovaní operačného systému. Druhá časť sa zaoberá spôsobmi, ako získať UEFI firmware image, a nástrojom k získaniu ...
    • Rozhodovací strom na proudu příznaků 

      Author: Daniel Schmidt; Supervisor: Motl Jan; Opponent: Šimánek Petr
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-09-02)
      rozhodovacie stromy, strojové učenie, veda o dátach, klasifikácia, dávkové učenie
    • Rozpoznávání archeologických nalezišť z leteckých snímků 

      Author: Anna Moudrá; Supervisor: Haindl Michal; Opponent: Šolcová Alena
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-03)
      Podpovrchová naleziště antropogenního původu jsou často viditelná z leteckých snímků ve formě změn vegetačního pokryvu. Tyto příznaky vznikají rozdílnými podmínkami pro růst vegetace v souvislosti se změnou lokální chemické ...
    • Rozpoznávání částí obličeje 

      Author: Hroch Jan; Supervisor: Maldonado Lopez Juan Pablo; Opponent: Kordík Pavel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-14)
      Tato práce popisuje několik možných postupů při řešení problému detekce částí obličeje v obrázcích. K řešení tohoto problému je v práci využito několik různých druhů umělých neuronových sítí včetně konvolučních neuronových ...
    • Rozpoznávání pohlaví, emocí a stáří osob z obrázků obličejů pro robota NAO 

      Author: Vondráčková Eliška; Supervisor: Skrbek Miroslav; Opponent: Klouda Karel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-15)
      Tato práce se zameruje na rozpoznání pohlaví, veku a emocí podle obliceje snímaného robotem NAO. V první cásti se zamerím na rešerši metod rozpoznání obliceje. V cásti druhé potom na existující rešení tohoto problému a ...
    • Rozpoznávání želv 

      Author: Adriána Majtánová; Supervisor: Richtr Radek; Opponent: Matyáš Petr
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-09-02)
      Strojové videnie má v dnešnej dobe rozsiahle uplatnenie v rôznych oblastiach a jednou z oblastí s veľkým potenciálom je vizuálna zvieracia biometrika. Ide o rýchlu neinvazívnu metódu, ktorá umožňuje automatizovanú identifikáciu ...
    • Rozpoznávání želv 

      Author: Zdeněk Svatoň; Supervisor: Haindl Michal; Opponent: Starosta Štěpán
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-29)
      Žlutohňedá želva (Testudo hermanni) je na seznamu ohrožených druhů, a proto je v zájmu ochránců zvířat identifikovat jednotlivce tohoto druhu pomocí biometrických dat z digitálních fotografií.. Tato práce navazuje na práci ...
    • Rozpoznávání želv 

      Author: Zdeněk Svatoň; Supervisor: Haindl Michal; Opponent: Starosta Štěpán
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-03)
      Žlutohňedá želva (Testudo hermanni) je na seznamu ohrožených druhů, a proto je v zájmu ochránců zvířat identifikovat jednotlivce tohoto druhu pomocí biometrických dat z digitálních fotografií.. Tato práce navazuje na práci ...
    • Rozšíření dat pomocí generativních adversariálních sítí 

      Author: Iveta Šárfyová; Supervisor: Friedjungová Magda; Opponent: Vašata Daniel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-19)
      Většina dat z reálného světa není rovnoměrně rozdělena do odpovídajících tříd, ale je nevyvážená, což může mít velký vliv na kvalitu predikce klasifikačních modelů. Obecný přístup k řešení tohoto problému je modifikace ...
    • Řešení konfliktů v celulárním evakuačním modelu 

      Author: Matej Šutý; Supervisor: Hrabák Pavel; Opponent: Surynek Pavel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-12)
      Agentní celulární modely mohou být použity pro simulaci evakuace lidí z místnosti. Akce a interakce heterogenních agentů vytváří skupinový pohyb a zachycují tak komplexní jevy v chování chodců. V této práci je představen ...
    • Řízení mobilních agentů pomocí konečných automatů ve scénářích s protivníkem 

      Author: Dominik Šmejkal; Supervisor: Surynek Pavel; Opponent: Trlifajová Kateřina
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-09-02)
      V této práci se zabýváme možným využitím konečných automatů pro lokální řízení agentů soutěžících v dosažení cílových pozic proti jinému týmu agentů. Existuje několik algoritmů řešících tento problém, které jsou buďto ...
    • Řízení robotů myšlenkou na bázi EEG signálu 

      Author: Michal Veljačik; Supervisor: Skrbek Miroslav; Opponent: Surynek Pavel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-30)
      V rámci této práce bylo vytvořeno experimentální BCI na bázi jednokanálového EEG signálu. Hlavním přínosem práce je implementace aplikace umožňující nahrávat a experimentovat se stopami mentálních úkolů a testovat tak ...
    • Sběr dat pomocí Raspberry Pi a technologie Bluetooth pro Internet věcí 

      Author: Pírko Ondřej; Supervisor: Polách Radomír; Opponent: Skrbek Miroslav
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-15)
      Tato bakalářská práce se zabývá vytvořením platformy k zprostředkování komunikace přes Bluetooth mezi jedním Android zařízením a jedním či více Raspberry Pi (Linux zařízeními). Android zde funguje jako master, který sbírá ...
    • Sekvenční bayesovská poissonovská regrese 

      Author: Radomír Žemlička; Supervisor: Dedecius Kamil; Opponent: Sečkárová Vladimíra
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-13)
      Poissonovská regrese je populární zobecněný lineární model používaný k modelování diskrétních náhodných veličin, typicky počtů. Tato práce je zaměřena na problematiku jejího sekvenčního odhadování s regresními koeficienty ...
    • Self-supervised model pro efektivní rozpoznávání zvuku trénovaný na agregovaných datech 

      Author: Vojtěch Houska; Supervisor: Kovalenko Alexander; Opponent: Kordík Pavel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-11)
      Tato práce shrnuje nejmodernější metody využívané v hlubokém učení. Probírá použití autoenkodérů a metody předzpracování v oblasti rozpoznávání zvuku. Jako zdroj slabě anotovaných dat pro učení těchto modelů byla použita ...
    • Semi-supervised learning pro detekci malware 

      Author: Michal Buchovecký; Supervisor: Jureček Martin; Opponent: Lórencz Róbert
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-08)
      Využívanie strojového učenia v oblasti detekcie malwaru nie je v súčasnosti až tak veľmi populárne. Jedným z dôvodov je aj skutočnosť, že označovanie malwaru a legitímnych súborov, čo je pre strojové učenie nevyhnutné, je ...
    • Semi-supervizovaná segmentace videa ve vysokém rozlišení 

      Author: Keruľ-Kmec Oliver; Supervisor: Holeňa Martin; Opponent: Pulc Petr
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-02-01)
      Jednou z hlavných predspracujúcich úloh v oblasti získavania informácii z videa je segmentácia scény, hlavne segmentácia popredných objektov od pozadia. Ide vlastne o klasifikačnú úlohu, ktorá je špecifická v tom, že je ...
    • Serverový modul pro hledání podgrafů 

      Author: Vojtěch Bakaj; Supervisor: Sušický Marek; Opponent: Maldonado Lopez Juan Pablo
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-07)
      Tato diplomová práce se věnuje analýze, návrhu, realizaci modulu a částem s ním spojeným. Tento modul by měl sloužit jako rozšíření produktu ClueMaker od firmy Profinit EU s.r.o., který se používá k vizualizaci dat z různých ...
    • Sémantické porozumění konverzaci 

      Author: Lorenc Petr; Supervisor: Šedivý Jan; Opponent: Kuznetsov Stanislav
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-02-01)
      Tato diplomová práce se zaměřuje na nalezení nejlepšího algoritmu pro sémantické porozumění přirozených konverzací. Výsledný algoritmus lze použít například u chatbotů. Součástí práce je dataset, který vznikl pro potřeby ...