• Inteligentní termostat využívající metod umělé inteligence 

      Autor: Procházka Martin; Vedoucí práce: Havlena Vladimír; Oponent práce: Pachner Daniel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-14)
      Tato práce používá zpětnovazební učení, konkrétně Q-learning, k vytvoření algoritmu pro inteligentní termostat. Algoritmus je schopen nalézt optimální regulátor pouze na základě poskytnutých dat. Data, která jsou k dispozici ...
    • Predikce krátkovlnného slunečního záření pro malé fotovoltaické systémy 

      Autor: Procházka Martin; Vedoucí práce: Šulc Jan; Oponent práce: Široký Jan
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2016-05-25)
      Hlavním cílem této bakalářské práce je vytvořit samoučící algoritmus pro předpověď intenzity slunečního záření, který využívá měřená data jako zpětnou vazbu pro úpravu původní, volně dostupné predikce. Výstupem tohoto ...