Now showing items 1-20 of 31

    • Adaptive Matchmaking Algorithms for Computational Multi-Agent Systems 

      Defence status: DEFENDED
      Kazík, Ondřej (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2014)
      Date of defense: 29. 9. 2014
      Multi-agentní systémy (MAS) se ukázaly být vhodným rámcem pro imple- mentaci rozsáhlých softwarových systém·. Za pomoci organizačního modelu založeného na pojmu role provádíme v této práci analýzu a návrh MAS za- měřeného ...
    • Adversarial examples design by deep generative models 

      Defence status: DEFENDED
      Čermák, Vojtěch (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2021)
      Date of defense: 22. 6. 2021
      V této práci zkoumáme možnost tvorby nepřátelských vzorků pomocí generativních modelů. Použijeme generativní modely k vytvoření nepřátelských vzorků pomocí perturbace latentních vektorů a využití některých vlastností ...
    • Adversarial examples generation for deep neural networks 

      Defence status: DEFENDED
      Procházka, Štěpán (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2018)
      Date of defense: 6. 9. 2018
      Machine learning models exhibit vulnerability to adversarial examples i.e., artificially created inputs that become misinterpreted. The goal of this work is to explore black-box adversarial attacks on deep networks performing ...
    • Agent optimization by means of genetic programming 

      Defence status: DEFENDED
      Šmíd, Jakub (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2012)
      Date of defense: 3. 9. 2012
      Tato práce se zabývá problémem výběru nejvhodnějšího agenta pro novou, agenty doposud neviděnou úlohu z oblasti dobývání znalostí. Je navržena metrika na prostoru úloh z oblasti dobývání znalostí a na základě této metriky ...
    • Algorithms for protein-ligand binding site discovery 

      Defence status: DEFENDED
      Krivák, Radoslav (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2013)
      Date of defense: 10. 9. 2013
      Prakticky každý proces v živých organismech je zajišťován promocí proteinů. Proteiny vykonávají svoji funkci buď vázáním se na další proteiny (protein-protein interakce), nebo na malé molekuly, tzv. ligandy (protein-ligand ...
    • Computational Intelligence Methods in Metalearning 

      Defence status: DEFENDED
      Šmíd, Jakub (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2016)
      Date of defense: 26. 9. 2016
      Tato práce je zaměřena na problematiku výběru algoritmu, která má za cíl doporučit algoritmus strojového učení k nové úloze. Řešení problému vychází z myšlenky, že se algoritmy chovají podobně na podobných datech. Tato ...
    • Control algorithms for autonomous embodied agents 

      Defence status: DEFENDED
      Slušný, Stanislav (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2014)
      Date of defense: 22. 9. 2014
      Charles University in Prague Faculty of Mathematics and Physics DOCTORAL THESIS Mgr. Stanislav Slušný Control algorithms for autonomous embodied agents Department of Software Engineering Supervisor of the doctoral thesis: ...
    • Disruption of movement or cohesion of groups through individuals 

      Defence status: DEFENDED
      Vejmola, Jiří (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2013)
      Date of defense: 15. 5. 2013
      Název práce: Narušení pohybu a soudržnosti skupin skrze jednotlivce Autor: Jiří Vejmola Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Roman Neruda, CSc., Ústav informatiky AV ...
    • EASIMEN - Sandbox pro umělé bytosti v simulovaném prostředí 

      Defence status: NOT DEFENDED
      Hencz, Attila (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2010)
      Date of defense: 16. 9. 2010
      P ředlo ženáa práace se zab ývá vytvoření m přizpůsobitelnéeho skorouniverz ální ho simulační ho prostředí pro ztělesněn é umělé inteligence (umělé bytosti), kde simulace probí hají i v reálném čase. Dále je také zkoumána ...
    • EASIMEN - Sandbox pro umělé bytosti v simulovaném prostředí 

      Defence status: DEFENDED
      Hencz, Attila (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2011)
      Date of defense: 20. 6. 2011
      Název práce: EASIMEN - Sandbox pro umělé bytosti v simulovaném prostředí Autor: Attila Hencz Katedra / Ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Roman Neruda, CSc., Ústav ...
    • Evolučné prístupy k reprezentácii a generovaniu obrázkov 

      Defence status: DEFENDED
      Romanský, Patrik (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2020)
      Date of defense: 14. 9. 2020
      Práca sa zameriava na preskúmanie rôznych variánt evolučných algoritmov v oblasti reprezentácie a generovania obrázkov. Od iných prác tohto typu sa odlišuje modulárnym prístupom k tvorbe evolučných algoritmov. Cieľom je ...
    • Evoluční algoritmy pro strukturální učení neuronových sítí 

      Defence status: DEFENDED
      Kasík, Pavel (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2010)
      Date of defense: 13. 9. 2010
      Návrh topologie neouronových sítí je velmi komplikovaný problém, zejména když opustíme oblast standartních vrstevnatých sítí. Zajímavé řešení tohoto problému nám může poskytnou evoluční algoritmus. Jeden z možných evolucní ...
    • Evolutionary Algorithms for Multiobjective Optimization 

      Defence status: DEFENDED
      Pilát, Martin (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2013)
      Date of defense: 18. 9. 2013
      Vícekriteriální evoluční algoritmy se v posledních letech těší velké pozornosti. Dokázaly, že patří mezi nejlepší vícekriterální optimali- zátory a byly použity v mnoha průmyslových aplikacích. Jejich po- užitelnost je ale ...
    • Evolutionary optimization of machine learning workflows 

      Defence status: DEFENDED
      Suchopárová, Gabriela (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2019)
      Date of defense: 27. 6. 2019
      Práce se zabývá automatickým strojovým učením (AutoML), které má za cíl automati- zovat proces výběru vhodného modelu strojového učení pro daný problém. Vyvinuli jsme systém, který pro zadanou úlohu učení s učitelem ...
    • Evolutionary techniques utilization in hierarchical task network 

      Defence status: DEFENDED
      Řeháková, Lucie (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2016)
      Date of defense: 12. 9. 2016
      Tato diplomová práce popisuje návrh a implementaci algoritmu řešícího problém částečně uspořádaného hierarchického plánování nezávislého na doméně pomocí genetického programování. Tato práce obsahuje porovnání několika ...
    • Exploring the vulnerabilities of real-life AI systems against adversarial attacks 

      Defence status: DEFENDED
      Hejhal, Jakub (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2021)
      Date of defense: 10. 9. 2021
      Cílem práce je prozkoumat zranitelnost hlubokých klasifikátorů obrazu v realistických scénářích. Prozkoumali jsme několik operací augmentací a navrhli kombinace vhodných metod útoků black-box a white-box. Výsledkem práce ...
    • Genres classification by means of machine learning 

      Defence status: DEFENDED
      Bílek, Jan (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2018)
      Date of defense: 13. 9. 2018
      In this thesis, we compare the bag of words approach with doc2vec doc- ument embeddings on the task of classification of book genres. We cre- ate 3 datasets with different text lengths by extracting short snippets from ...
    • Grafové neuronové sítě pro odhad výkonnosti při hledání architektur 

      Defence status: DEFENDED
      Suchopárová, Gabriela (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2021)
      Date of defense: 2. 9. 2021
      V této práci jsme vytvořili novou metodu embeddingu architektur sítí pro využití při hledání architektury neuronových sítí Ů info-NAS. Náš model se učí predikovat výstupy trénovaných neuronových sítí na vstupních obra- ...
    • Graph Clustering by Means of Evolutionary Algorithms 

      Defence status: DEFENDED
      Kohout, Jan (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2012)
      Date of defense: 3. 9. 2012
      Rozdělení vrcholů grafu do shluků podle jejich vzájemné podobnosti je užitečnou součástí datové analýzy, může však být značně složité. Pro ten- to problem existuje mnoho různých algoritmů a přístupů, jedna z možností je ...
    • Hyperparameter optimization in AutoML systems 

      Defence status: DEFENDED
      Pešková, Klára (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2019)
      Date of defense: 23. 9. 2019
      Zpracování dat se v posledních letech stalo nedílnou součástí mnoha oblastní lidské činnosti. Spolu s tím prudce roste zájem o automatické systémy strojového učení, které využívají metaučící postupy k tomu, aby usnadnily ...

      © 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

      Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

      Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

      DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
      Theme by 
      @mire NV