Search
Now showing items 1-10 of 29
Rozšíření dat pro trénink neuronových sítí, Data Augmentation for Neural Networks Training
; Supervisor: Škoviera Radoslav; Opponent: Himalaya Jain (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-04)
Tato diplomová práce je zaměřena na techniky použité pro rozšíření stávajících trénovacích dat pro trénink neuronových sítí se zaměřením na datasety obsahující obrázky lidí. Pro účely vývoje, trénování, validace a testování ...
Hluboké neuronové sítě ve vestavěných systémech, Deep Neural Networks in Embedded Systems
; Supervisor: Hrubý Lukáš; Opponent: Zimmermann Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Tato práce prozkoumává možnosti využití hlubokých neuronových sití ve vestavěných systémech pro účely monitorování dopravy. Hlavním cílem je navrhnout, implementovat a otestovat prototyp systému využivajícího neuronové ...
Adversarialní strojové učení pro detekci škodlivého chování v síťové bezpečnosti, Adversarial Machine Learning for Detecting Malicious Behavior in Network Security
; Supervisor: Lisý Viliam; Opponent: Bím Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Adversarialní strojové učení má v principu dva cíle: navrhnout útočníka, který je schopen obejít detektor; a detektor, který úspěšně detekuje dané útočníky. Tyto protichůdné motivy jsou v této práci modelovány pomocí teorie ...
Pattern recognition with neural networks, Pattern recognition with neural networks
; Supervisor: Frajták Karel; Opponent: Makletsov Sergey Vladislavovich (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-19)
Cílem práce je návrh a vývoj modulu, který vybere optimální aktivační funkci ze zadané parametrické rodiny. Jsou uvažovány umělé neuronové sítě s dopředným posunem různých konfigurací pro problém rozpoznávání vzorů. Jsou ...
Sofware pro analýzu signálů a inteligentní detekci událostí v optických senzorových sítích, Signal Analysis and Intelligent Event Detection System for Optical Sensing Networks
; Supervisor: Boháč Leoš; Opponent: Pošík Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-22)
Tato diplomová práce se věnuje navržení systému pro sběr signálových dat ze senzorů v optických sítích, detekci v signálovém průběhu anomálií a jejich klasifikaci s možností případného spuštění určité akce. Budou prodiskutovány ...
Rozvrhování výpočtů inference neuronových sítí na vestavném hardware, Computation scheduling in neural network inference on embedded hardware
; Supervisor: Sojka Michal; Opponent: Pošík Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-22)
Cílem této práce je prozkoumat state- of-the-art způsoby detekce objektů po- mocí konvolučních neuronových sítí, využívaných v oblasti autonomního řízení. Proto aby běh na vestavěných systémech byl dostatečně optimalizo- ...
Metody strojového učení pro efektivní hodnocení kvality obrazu, Machine Learning Techniques for Efficient Image Quality Assessment
; Supervisor: Fliegel Karel; Opponent: Kufa Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-10)
Multimediální technologie zažily rapidní rozvoj především díky transformaci trhu s mobilními telefony směrem k telefonům chytrým s velmi schopnými kamerami a růstu popularity streamovacích služeb. Spolu s masovou produkcí ...
Směrové statistiky v predikci kvaziperiodických časových řad, Directional Statistics for Prediction of Quasiperiodic Time Series
; Supervisor: Navara Mirko; Opponent: Helisová Kateřina (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-10)
V této práci navrhujeme metody predikce kvaziperiodických časových řad, které jsou založené na směrové statistice. Za-býváme se metodou momentů, EM algo-ritmem, Adaboostem R a neuronovými sí-těmi. Upřednostňujeme korektnost ...
Detekce malwaru ze slabě označených URL pomocí metod hlubokého učení, Deep learning based malware detection from weakly labeled URLs
; Supervisor: Brabec Jan; Opponent: Svatoš Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-11)
Strojové učení se v posledních letech stalo nepostradatelným nástrojem v boji s rostoucí kyberkriminalitou. V rámci této diplomové práce jsme implementovali strukturu na trénování neuronových sítí s velkým množstvím dat a ...
Pokročilé metody detekce automobilů s využitím měření magnetického pole, Advanced methods for car detection using magnetic field measurement
; Supervisor: Novotný David; Opponent: Včelák Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-11)
Cílem této práce je upravit stávající prototyp magnetického senzoru pro detekci obsazenosti parkovacího místa automobilem. Změny se týkají hardwaru, ale především detekčního algoritmu. Za tímto účelem je vyzkoušeno několik ...