SZYMUTKO, J. Webové rozhraní pro trénování neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Student teoreticky popsal problematiku hlubokého učení a veřejně dostupné CNN modely. Dále text obsahuje popis webových technologií a návrh webového rozhraní. Text pokračuje popisem samotné implementace a stěžejních funkcionalit webu. V práci je dále popsán vzhled a fungování webu, které obsahuje popis nahrávání datové sady obrázků, tvorbu vlastního modelu, výběr přetrénovaných modelů, trénování vlastního modelu včetně zobrazení výsledků a predikování vybraným modelem. Student pracoval samostatně a konzultovat problematiku práce. Po formální stránce je práce na dobré úrovní s minimálním počtem typografických a gramatických chyb. Odbornost práce mírně snižují některé vizualizace dat, jako například tabulka Srovnání Top-1 chybovosti ResNet sítě, která nemá odkaz, je spojená s obrázkem principu fungování, a navíc neobsahuje jednotky. Zadání bylo splněno v celém rozsahu a práci doporučuji k obhajobě s hodnocením A, 94 bodů.
Práca sa zaoberá problematikou vývoja webovej aplikácie na trénovanie neurónových sietí. Študent rozdelil písomnú časť práce do niekoľkých hlavných častí, v ktorých rozoberá danú problematiku. Možným nedostatkom písomnej časti práce môže byť len, že práca obsahuje zopár typografických a formálnych chýb. Spomenuté nedostatky ale neznižujú odbornosť a celkovú úroveň výslednej práce. Výsledky praktickej časti práce sú taktiež na vysokej úrovni. Navrhnuté riešenie praktickej časti práce využíva vhodné metódy, je pomerne prepracované a kvalitne zdokumentované. V závere je možné konštatovať, že množstvo a kvalita odvedenej práce študenta zodpovedá výbornému hodnoteniu. Prácu preto hodnotím 98 bodmi, A.
eVSKP id 151109