• Apriorní modely pro rubustní adversariální hluboké učení 

      Autor: Jose Ananias Hilario Reyes; Vedoucí práce: Flach Boris; Oponent práce: Schlesinger Dmitrij
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
      Hluboké sítě naučené standardními metodami diskriminačního učení jsou náchylné k protichůdným vzorům. Výcvik nepřátelsky robustních hlubokých sítí proto vyžaduje nové metody učení. Jednou zajímavou možností je zahrnout ...
    • Metody strojového učení pro detekci ttH mechanismu produkce Higgsova bosonu 

      Autor: Jan Presperín; Vedoucí práce: Kybic Jan; Oponent práce: Flach Boris
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-07)
      Jedním z aspektů zkoumání subatomárních částic pomocí studia protonových srážek je schopnost identifikovat ty srážky, kde vznikají částice, které nás zajímají, jelikož v akcelerátoru, jako je Large Hadron Collider (LHC), ...
    • Zlepšení segmentace aterosklerotických plátů a odhad jejich klinicky relevantních parametrů 

      Autor: Ondřej Stejskal; Vedoucí práce: Kybic Jan; Oponent práce: Flach Boris
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-01-24)
      Cílem této práce bylo zlepšit segmentaci aterosklerotických plátů a na základě těchto zlepšených výsledků segmentace vyhodnotit jejich klinicky relevantní parametry. Pro naši segmentační úlohu jsme vybrali a upravili tři ...