html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40" xml:lang="cs">
·
Zadání diplomové práce Data mining při chybějících hodnotách veličin
·
Zadání diplomové práce Data mining a moderní kontingenční analýza
·
Zadání diplomové práce Diskretizace spojitých náhodných veličin pro data mining
·
Zadání diplomové práce Srovnávání pravidel získávaných z dat
·
Zadání diplomové práce Data mining při vágních datech
·
Zadání diplomové práce Neuronové sítě s po částech lineárními aktivačními funkcemi
·
Zadání diplomové práce Volba počtu skrytých neuronů ve vícevrstevných perceptronech
·
Zadání diplomové práce Extrakce tvrzení fuzzy logiky z umělých neuronových sítí
·
Zadání diplomové práce Studium genetických algoritmů v kontextu tradičních stochastických optimalizačních metod
·
Zadání diplomové práce Získávání znalostí z dat pomocí umělých neuronových sítí s využitím metod počítačové vizualizace
·
Zadání diplomové práce Porovnání přímých metod pro získávání pravidel z dat s metodami založenými na umělých neuronových sítích
·
Zadání diplomové práce Využití umělých neuronových sítí k řízení genetických algoritmů
·
Zadání diplomové práce Studium neuro-fuzzy systémů v kontextu jádrových funkcí
·
Zadání diplomové práce Popis zobrazení pomocí fuzzy logiky
·
Zadání diplomové práce Moderní regresní metody při dobývání znalostí z dat
·
Zadání diplomové práce Kombinování klasifikátorů pomocí fuzzy metod
·
Zadání diplomové práce Sekvenční testování fuzzy hypotéz při dobývání znalostí z dat
·
Zadání diplomové práce Použití evolučních algoritmů na data získávaná metodami návrhu experimentů
· Zadání diplomové práce Genetické algoritmy pro optimalizaci s omezeními
· Zadání diplomové práce Moderní klasifikační metody při dobývání znalostí z dat
· Zadání diplomové práce Objevování zajímavých znalostí v datech pomocí genetických
· Zadání diplomové práce Získávání pravidel pro detekci mikrospánku z EEG dat
· Zadání diplomové práce Získávání pravidel pro studium vlastností materiálů
· Zadání diplomové práce Využití umělých neuronových sítí k urychlení evolučních algoritmů
·
Zadání diplomové
práce Studium fuzzy ekvivalencí v kontextu získávání pravidel z dat
·
Zadání diplomové
práce Evoluční kombinování klasifikátorů
·
Zadání diplomové
práce Studium a srovnávání hlavních typů evolučních algoritmů
·
Zadání diplomové
práce Využití jádrových funkcí k urychlení evolučních algoritmů
·
Zadání diplomové
práce Vizualizace dat při konstrukci regresních modelů
·
Zadání diplomové
práce Vizualizace dat pro klasifikační a regresních stromy
·
Zadání diplomové
práce Urychlení evolučních algoritmů pomocí směsí rozdělení pravděpodobnosti
·
Zadání diplomové
práce Vizualizace dat při vícecestném třídění
·
Zadání diplomové
práce Moderní evoluční algoritmy pro hledání oblastí s vysokou fitness
·
Zadání diplomové
práce Urychlení evolučních algoritmů pomocí rozhodovacích stromů a
jejich zobecnění
·
Zadání diplomové
práce Urychlení evolučních algoritmů pomocí neparametrické regrese
·
Zadání diplomové
práce Použití teorie kopulí v evolučních algoritmech
·
Zadání diplomové
práce Hodnocení použitelnosti předpovědí různých regresních modelů
·
Zadání diplomové
práce Urychlení evolučních algoritmů pomocí gaussovských procesů
·
Zadání diplomové
práce Srovnání obecných a specifických metod hodnocení použitelnosti
předpovědí regresních stromů
·
Zadání diplomové
práce Evoluční algoritmy a aktivní učení
·
Zadání diplomové
práce Modely sociálních sítí
·
Zadání diplomové
práce Hledání spřízněných skupin v sociálních sítích
·
Zadání diplomové práce Dobývání znalostí z dat pomocí kopulí
·
Zadání diplomové
práce Urychlení evolučních algoritmů pomocí náhodných lesů
·
Zadání diplomové
práce Online trénování hlubokých neuronových sítí pro klasifikaci
·
Zadání diplomové práce Semi-supervizované učení hlubokých neuronových sítí
·
Zadání diplomové práce Charakterizace anomálií pomocí pravidel získaných z dat
·
Zadání diplomové práce Klasifikace sekvencí pomocí pravidel vytěžených z dat
·
Zadání diplomové práce Adaptace modelů strojového učení pro nová data
·
Zadání diplomové práce Kombinování evoluční optimalizace a hlubokého učení pro detekci malware a útoků v síti
·
Zadání diplomové
práce Nové druhy
evolučních operací pro genetické hledání architektury neuronových sítí
·
Zadání diplomové práce Nové druhy evolučních operací pro genetické hledání příznaků pro
detekci napadení sítě
·
Zadání diplomové
práce Nové druhy
evolučních operací pro genetické programování symbolické regrese
·
Zadání diplomové práce Reprezentace homomorfismu v grafových neuronových sítích
·
Zadání diplomové práce Studium sítí typu LSTM na datech z přírodních věd
·
Zadání diplomové práce Studium sítí typu GRU na datech z přírodních věd
·
Zadání diplomové práce Urychlení evolučních algoritmů pomocí neuronových sítí
·
Zadání diplomové práce Učení ontologií pomocí neuronových sítí
·
Zadání diplomové práce Evoluční optimalizační algoritmy a metaučení
·
Zadání diplomové práce Data mining pro zlepšení vícekriteriální evoluční optimalizace
·
Zadání diplomové práce Umělé neuronové sítě v black-box optimalizaci
·
Zadání diplomové
práce Grafové neuronové
sítě a hluboké posilované učení při rozvrhování prací
·
Zadání diplomové práce Urychlení evolučních algoritmů pomocí transformerů
· Zadání diplomové práce Transfer learning v black-box optimalizaci
· Zadání diplomové práce Evoluční hledání optimální architektury neuronové sítě
· Zadání diplomové práce Fyziky-znalé neuronové sítě, použité k modelování růstu krystalů
· Zadání diplomové práce Využití teorie her k analýze neuronových sítí pro evoluční black- box optimalizaci
· Zadání diplomové práce Použití neuronových sítí v kvantové mechanice molekul
· Téma 1: Připomenutí
dřívějších znalostí získaných v jiných předmětech
·
Téma
2: Umělé neuronové sítě založené na náhodnosti
·
Téma
3: Stochastické metody pro umělé neuronové sítě
·
Téma
4: Stochastické metody pro strojové učení
·
Téma
5: Obecný stochastický přístup k umělým neuronovým sítím
· Téma 6: Strojové
učení a neuronové sítě jako podpora stochastické optimalizace
·
Téma
1: Základní koncepty umělých neuronových sítí
·
Téma
2: Nejběžnější typy neuronových sítí
·
Téma
3: Přístup k neuronovým sítím z hlediska teorie
aproximace funkcí
·
Téma
1: Tři
důležité internetové aplikace klasifikačních metod
·
Téma
2: Základní
koncepty týkající se klasifikace
·
Téma
3: Hlavní
typy klasifikačních metod
· Téma 4: Kdy dělá klasifikátor nejméně chyb na nových
datech?
· Téma 5: Kdy je klasifikace srozumitelná uživateli?
·
Téma
6: Tým
zvládne víc než jedinec