• Detekce objektů v obraze se známou geometrií scény 

      Autor: Matěj Suchánek; Vedoucí práce: Čech Jan; Oponent práce: Hrúz Marek
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-07)
      V poslední době se podařilo značně zrychlit a zpřesnit detekci objektů. Rychlou a přesnou detekci vyžadují autonomní vozidla. Soudobé moderní metody však detekci s ohledem na geometrii scény nijak neomezují. V této práci ...
    • Generalizace modelů na nové domény pomocí generování nových trénovacích vzorků 

      Autor: Jakub Brož; Vedoucí práce: Bošanský Branislav; Oponent práce: Šmídl Václav
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-15)
      Současné modely hlubokého učení si vedou velmi dobře v široké škále úloh a v mnoha z nich jsou schopny překonat člověka. To platí zejména pro úlohy klasifikace obrázků, kde se hluboké neuronové sítě ukázaly jako velmi ...
    • Hluboké učení pro výpočetní chemii s diferencovatelnou doménovou znalostí 

      Autor: Emir Hodžić; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: Drchal Jan
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-15)
      Tato práce se zabývá použitím grafových neuronových sítí (GNN) ve výpočetní chemii s cílem zvýšit přesnost a predikční schopnosti modelů strojového učení pro molekulární data. Studie zkoumá nejmodernější architektury GNNs ...
    • Hluboké učení z více instancí pro detekci mnohočetného myelomu v CT snímcích dlouhých kostí 

      Autor: Vojtěch Mach; Vedoucí práce: Hering Jan; Oponent práce: Čech Jan
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)
      S nástupem moderních algoritmů strojového učení vzrostla popularita tématu automatické interpretace výstupů zobrazovacích metod v medicíně pomocí počítačů. Konvoluční neuronové sítě v současné době excelují v mnoha oblastech ...
    • Možnosti využití kaskád neuronových sítí pro klasifikaci krvetvorných buněk 

      Autor: Jonas Daniel Nienhaus; Vedoucí práce: Havlík Jan; Oponent práce: Kybic Jan
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-11-13)
      Předložená práce se zabývá hierarchickou klasifikací hematopoetických buněk s využitím kaskád hlubokých neuronových sítí. V práci jsou definovány dvě strategie pro získání kombinovaných předpovědí z kaskád, pravděpodobnostní ...
    • Učení přechodových funkcí v klasickém plánování pomocí hlubokých neuronových sítí 

      Autor: Michaela Urbanovská; Vedoucí práce: Komenda Antonín; Oponent práce: Shleyfman Alexander
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-21)
      V současné době existují dva silné směry v oblasti umělé inteligence, a to strojové učení a symbolická umělá inteligence. V nedávné době se objevilo několik pokusů o propojení těchto dvou vědeckých směrů. Konkrétně spojením ...
    • Učení segmentace z několika datasetů s odlišnými množinami labelů 

      Autor: Elnaz Babayeva; Vedoucí práce: Šulc Milan; Oponent práce: Šára Radim
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-13)
      Diplomová práce se zabývá úlohou segmentace instancí objektů, jejíž cílem je naučit se v obrázku označit pixely oblasti každé instance objektu z definovaných tříd. Moderní konvoluční neuronové sítě vyžadují velké množství ...
    • Využití metod strojového učení pro řešení úloh rozvrhování 

      Autor: Evgeniya Brichkova; Vedoucí práce: Šůcha Přemysl; Oponent práce: Marek Petr
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)
      Tato diplomová práce studuje algoritmy pro řešení úloh plánování pomocí strojového učení, konkrétně metod hlubokého učení. Soustředí se na problém rozvrhování, který je charakterizován jako 1|ri|ΣUi, tj. rozvrhování sady ...