Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
Prediction of energy load profiles
Predikce profilů spotřeby elektrické energie
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Fink, Jiří
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Prediction of energy load profiles is an important topic in Smart Grid technologies. Accurate forecasts can lead to reduced costs and decreased dependency on commercial power suppliers by adapting to prices on energy market, ...
Predikce profilů spotřeby elektrické energie je důležitým tématem Smart Grid technologií. Přesné předpovědi mohou vést redukci cen a snížení závislosti na komerčních dodavatelích energie pomocí adaptace na ceny na energetickém ...
Predikce profilů spotřeby elektrické energie je důležitým tématem Smart Grid technologií. Přesné předpovědi mohou vést redukci cen a snížení závislosti na komerčních dodavatelích energie pomocí adaptace na ceny na energetickém ...
Predikce sekundární struktury proteinu pomocí hlubokých neuronových sítí
Protein secondary structure prediction using deep neural networks
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Hoksza, David
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Determination of protein structure in space is a crucial part of protein function analysis. But structure determination is an expensive and time consuming pro- cess, therefore structure prediction model raised on popularity. ...
Znalost struktury, kterou proteiny zaujímají v prostoru, je klíčovým faktorem při studiu jejich funkce. Experimentální zjištění struktury je ale nákladné a časově náročné, proto jsou velmi populární predikční modely ...
Znalost struktury, kterou proteiny zaujímají v prostoru, je klíčovým faktorem při studiu jejich funkce. Experimentální zjištění struktury je ale nákladné a časově náročné, proto jsou velmi populární predikční modely ...
Obecná umělá inteligence pro hraní her
General Artificial Intelligence for Game Playing
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pilát, Martin
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Game playing is a relatively interesting task in the field of artificial intelligence in these days. The master thesis deals with general artificial intelligence which is capable of playing selected simple games based on ...
Hraní her je v současné době poměrně zajímavý problém na poli umělé inteli- gence. V diplomové práci se zabýváme tvorbou obecné umělé inteligence, která je schopna hrát vybrané jednoduché počítačové hry na základě informací, ...
Hraní her je v současné době poměrně zajímavý problém na poli umělé inteli- gence. V diplomové práci se zabýváme tvorbou obecné umělé inteligence, která je schopna hrát vybrané jednoduché počítačové hry na základě informací, ...
Using reinforcement learning to learn how to play text-based games
Použití zpětnovazebního učení pro hraní textových her
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Kadlec, Rudolf
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: The ability to learn optimal control policies in systems where action space is defined by sentences in natural language would allow many interesting real-world applications such as automatic optimisation of dialogue systems. ...
Schopnost naučit se optimálnímu chování v prostředích, kde jsou stavy i akce vyjádřeny v přirozeném jazyce, by se dala aplikovat na řadu skutečných problémů, jako je optimalizace dialogových systémů. Pro tento učící problém ...
Schopnost naučit se optimálnímu chování v prostředích, kde jsou stavy i akce vyjádřeny v přirozeném jazyce, by se dala aplikovat na řadu skutečných problémů, jako je optimalizace dialogových systémů. Pro tento učící problém ...
Evolutionary Algorithms for Data Transformation
Transformace dat pomocí evolučních algoritmů
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pilát, Martin
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 06. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: V této práci jsme navrhli novou metodu pro supervised redukci dimenze, která se učí váhy neuronové sítě pomocí evolučního algoritmu CMA-ES, optimalizujícího úspěšnost k-NN klasifikátoru. Když v dané neuronové síti nejsou ...
In this work, we propose a novel method for a supervised dimensionality reduc- tion, which learns weights of a neural network using an evolutionary algorithm, CMA-ES, optimising the success rate of the k-NN classifier. If ...
In this work, we propose a novel method for a supervised dimensionality reduc- tion, which learns weights of a neural network using an evolutionary algorithm, CMA-ES, optimising the success rate of the k-NN classifier. If ...
Natural language communication with Robots
Komunikace s robotem přirozeným jazykem
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mareček, David
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Interpreting natural language actions in a simulated world is the first step towards robots controlled by natural language commands. In this work we present several models for interpreting unrestricted natural language ...
Interpretace akcí popsaných přirozeným jazykem v simulovaném světě je prvním krokem k robotům ovládaným příkazy v přirozeném jazyce. V této práci popíšeme několik modelů pro interpretaci nijak neomezených příkazů v přirozeném ...
Interpretace akcí popsaných přirozeným jazykem v simulovaném světě je prvním krokem k robotům ovládaným příkazy v přirozeném jazyce. V této práci popíšeme několik modelů pro interpretaci nijak neomezených příkazů v přirozeném ...