Now showing items 1-20 of 57

    • Adversarial Examples in Machine Learning 

      Defence status: DEFENDED
      Kocián, Matěj (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2018)
      Date of defense: 14. 6. 2018
      Deep neural networks have been recently achieving high accuracy on many important tasks, most notably image classification. However, these models are not robust to slightly perturbed inputs known as adversarial examples. ...
    • Aktivní učení pro klasifikaci obrázků 

      Defence status: DEFENDED
      Lorenzová, Kateřina (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2017)
      Date of defense: 6. 9. 2017
      The thesis is a practical application of image analysis and classification methods, inspired by the behaviour of human eye. The method used doesn't require complete information of the analysed image. It uses autonomous ...
    • Artificial Composition of Multi-Instrumental Polyphonic Music 

      Defence status: DEFENDED
      Samuel, David (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2018)
      Date of defense: 22. 6. 2018
      David Samuel We propose a generative model for artificial composition of both classical and popular music with the goal of producing music as well as humans do. The problem is that music is based on a highly sophisticated ...
    • Artificial Intelligence for a Castle Conquest Simulation Game 

      Defence status: DEFENDED
      Suchardová, Eliška (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2021)
      Date of defense: 10. 9. 2021
      Umělá inteligence představuje široce zkoumaný obor, který významně přispívá k vý- voji nových technologií. Existuje mnoho různých přístupů k implementaci umělé inteli- gence a hry mohou sloužit jako prostředí užitečné pro ...
    • Artificial Intelligence for Real-time Strategy Games 

      Defence status: DEFENDED
      Kurňavová, Simona (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2021)
      Date of defense: 2. 9. 2021
      Strategické hry v realném čase jsou zajímavou oblastí výzkumu, protože tvorba AI představuje mnoho výzev - od řízení jedné jednotky až po splnění celkového cíle hry. Tato práce zkoumá možné řešení těchto problémů pomocí ...
    • Artificial Intelligence for the Bang! Game 

      Defence status: DEFENDED
      Daniláková, Monika (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2017)
      Date of defense: 31. 1. 2017
      Tématem této práce jsou algoritmy umělé inteligence (AI) pro hru Bang!, karetní hru s tématikou Divokého západu, vytvořenou italským vývojářem her Emilianem Sciarrem. Cílem téhle práce bylo navrhnout umělou inteligence pro ...
    • Board game with artificial intelligence 

      Defence status: DEFENDED
      Crha, Daniel (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2020)
      Date of defense: 7. 7. 2020
      Multiplayer board games with imperfect information present a difficult challenge for many common game-playing algorithms. Studying their behavior in such games can be difficult, because existing implementations of such ...
    • Combination of Evolutionary Algorithms and Constraint Programming for Scheduling 

      Defence status: DEFENDED
      Štola, Miroslav (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2016)
      Date of defense: 9. 2. 2016
      Je známé, že rozvrhovací problémy a problémy splňování podmínek jsou velice těžké. Tato práce nabízí nový přístup, jak pomocí evolučních algoritmů řešit rozvrhování s omezujícími podmínkami. Evoluce probíhá na pořadí ...
    • Computational Intelligence for Financial Market Prediction 

      Defence status: DEFENDED
      Řeha, Filip (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2016)
      Date of defense: 16. 6. 2016
      Finanční trhy jsou charakterizovány nejistotou, která je často spojována s budoucím vývojem světových ekonomik a firem. Schopnost předpovědět alespoň do určité míry budoucí vývoj finančních trhů by umožnila člověku dosáhnout ...
    • Computational Intelligence for Malware Classification 

      Defence status: DEFENDED
      Tomášek, Jan (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2015)
      Date of defense: 8. 9. 2015
      S rostoucím používáním počítačů a jiných inteligentních zařízení ve stále více aspektech lidské činnosti, roste i množství škodlivého softwaru (malware), který se snaží tuto činnost znepříjemnit. Jedním z úkolů boje proti ...
    • Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning 

      Defence status: DEFENDED
      Uhlík, Jan (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2021)
      Date of defense: 22. 6. 2021
      Zpětnovazební učení zažívá v posledních letech výrazný rozmach díky novým technikám založených na hlubokém učení. Zajímavou oblastí výzkumu, na kterou se v posledních letech zaměřila řada od- borných publikací, je využití ...
    • Creating Adversarial Examples in Machine Learning 

      Defence status: DEFENDED
      Kumová, Věra (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2021)
      Date of defense: 4. 2. 2021
      Tato práce zkoumá nepřátelské vzory ve strojovém učení, konkrétně v oboru klasifikace obrazu. Nejmodernější modely hlubokého učení dokáží rozpoznat vzory lépe než člověk. Nicméně pokud k obrazům přidáme vhodně zvolený šum, ...
    • Deep Learning for MRI data 

      Defence status: DEFENDED
      Karella, Tomáš (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2020)
      Date of defense: 14. 9. 2020
      Cílem této práce je klasifikovat snímky mozku z magnetické rezonance pomocí mod- elů Hlubokého učení, konkrétně se jedná o Alzheimerovu chorobu na snímcích datasetu vytvořeném iniciativou Alzheimer's Disease Neuroimaging ...
    • Deep Learning for Symbolic Regression 

      Defence status: DEFENDED
      Whole item or its parts have restricted access until 15. 06. 2025
      Vastl, Martin (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2022)
      Date of defense: 15. 6. 2022
      Symbolic regression is a task of finding mathematical equation based on the observed data. Historically, genetic programming was the main tool to tackle the symbolic regres- sion, however, recently, new neural network based ...
    • Deep Neural Networks for Sales Forecasting 

      Defence status: DEFENDED
      Tyrpáková, Natália (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2016)
      Date of defense: 12. 9. 2016
      Předpovídání prodejů je nezbytnou součástí řízení dodavatelských řetězců. U maloobchodů mohou přesné předpovědi značně snižovat náklady. Přesnost předpovědí je však u statistických přístupů často zhoršena tím, že techniky ...
    • Deep Neural Networks for Time Series Forecasting 

      Defence status: DEFENDED
      Kayabasi, Yigit Mertol (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2020)
      Date of defense: 3. 2. 2020
      Time series forecasting is a task of both academic and pragmatic interest. Although it has been long dominated by qualitative methods and simple quan- titative methods, machine learning and deep learning algorithms in ...
    • Demand Management in Smart Grids 

      Defence status: DEFENDED
      Nesveda, František (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2019)
      Date of defense: 16. 9. 2019
      With the rapid adoption of electric vehicles and the rise of power generation from re- newable sources, intelligent management of power demand on a household level is gaining importance. Current algorithms used for that ...
    • Efektivní paralelizace evolučních algoritmů 

      Defence status: DEFENDED
      Záboj, Petr (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2020)
      Date of defense: 14. 9. 2020
      Evoluční algoritmy se často používají na těžké optimalizační problémy. Jejich řešení trvá netriviální čas a proto tu je tlak na efektivní paralelizaci těchto algoritmů. Bohužel klasické metody paralelizace nefungují moc ...
    • Evoluční algoritmy pro optimalizaci umisťování nepravidelných tvarů 

      Defence status: DEFENDED
      Červinková, Kateřina (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2021)
      Date of defense: 2. 9. 2021
      Tato práce se zabývá umisťováním nepravidelných útvarů do roviny pevné šířky, což je problém, jehož řešení se dá uplatnit například při rozmisťování střihů na látku tak, aby její délka byla co nejmenší. Brány v potaz jsou ...
    • Evoluční algoritmy pro řízení heterogenních robotických swarmů 

      Defence status: DEFENDED
      Karella, Tomáš (Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, 2018)
      Date of defense: 22. 6. 2018
      Robotic swarms are often used for solving different tasks. Many articles are focused on generating robot controllers for swarm behaviour using evolutionary algorithms. Most of them are nevertheless considering only homogenous ...

      © 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