• Adaptive Matchmaking Algorithms for Computational Multi-Agent Systems 

      Kazík, Ondřej (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2014)
      Date of defense: 29. 9. 2014
      The multi-agent systems (MAS) has proven their suitability for implementation of complex software systems. In this work, we have analyzed and designed the data mining MAS by means of role-based organizational model. The ...
    • Adversarial examples generation for deep neural networks 

      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 

      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 

      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 

      Šmíd, Jakub (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2016)
      Date of defense: 26. 9. 2016
      This thesis focuses on the algorithm selection problem, in which the goal is to recommend machine learning algorithms to a new dataset. The idea behind solving this issue is that algorithm performs similarly on similar ...
    • Control algorithms for autonomous embodied agents 

      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 

      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 

      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 

      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 ...
    • Evoluční algoritmy pro strukturální učení neuronových sítí 

      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 

      Pilát, Martin (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2013)
      Date of defense: 18. 9. 2013
      Multi-objective evolutionary algorithms have gained a lot of atten- tion in the recent years. They have proven to be among the best multi-objective optimizers and have been used in many industrial ap- plications. However, ...
    • Evolutionary techniques utilization in hierarchical task network 

      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 ...
    • Genres classification by means of machine learning 

      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 ...
    • Graph Clustering by Means of Evolutionary Algorithms 

      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 ...
    • Learning with Regularization Networks 

      Kudová, Petra (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2007)
      Date of defense: 17. 4. 2007
      In this work we study and develop learning algorithms for networks based on regularization theory. In particular, we focus on learning possibilities for a family of regularization networks and radial basis function networks ...
    • Meta-learning methods for analyzing Go playing trends 

      Moudřík, Josef (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2013)
      Date of defense: 10. 9. 2013
      Práce rozšiřuje metodiku pro ohodnocování hráčů hry go na základě záznamů jejich her, kterou jsme dříve publikovali v (Baudiš - Moudřík, 2012). V této diplomové práci jsme nejprve přidali některé featury a navrhli metodiku ...
    • Modely výpočetní inteligence pro hydrologické predikce 

      Paščenko, Petr (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2010)
      Date of defense: 2. 2. 2010
      Tato práce se zabývá možností využití metod výpočetní umělé inteligence v oblasti hydrologických předpovědí. Praktická studie problému krátkodobé predikce průtoku na základě světových srážek je provedena na skutečných ...
    • Ontologický popis inteligentních agentů 

      Pešková, Klára (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2010)
      Date of defense: 13. 9. 2010
      V práci predstavujeme multi-agentní systém Pikater, který zastrešuje ruzné výpocetní metody používané v umelé inteligenci, a nabízí uživatelum prostredí pro pohodlné provádení jednoduchých i složitejších experimentu, jednak ...
    • Optimization algorithms inspired by social interactions 

      Tesař, Karel (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2016)
      Date of defense: 20. 6. 2016
    • Parallel evolutionary algorithms for multiobjective optimization 

      Pilát, Martin (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2009)
      Date of defense: 25. 5. 2009
      V předložené práci studujeme možnosti paralelizace evolučních algoritmů pro vícekriteriální optimalizaci (MOGA). Uvádíme přehled existujících sekvenčních a paralelních MOGA a navrhujeme tři další metody: FCMOGA - MOGA s ...

      © 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 3-5, 116 36 Praha; email: dspace (at) is.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