2023
Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 5 of 343
- ItemProgram pro automatické hraní her Solitaire a Miny(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Přikryl, Stanislav; Rozman, Jaroslav; Zbořil, FrantišekCílem této práce je navrhnout, následně naimplementovat, a nakonec otestovat program, který bude automaticky hrát hry Solitaire Klondike a Hledání min. Tohoto cíle bylo dosaženo s využitím programovacího jazyka Python. Podařilo se vytvořit program, který je schopen odehrát hru Hledání min s 91\% úspěšností dokončení hry bez šlápnutí na minu a~program, který je schopný hrát hru Solitaire Klondike, rozhodovat se o tom, který tah použít jako další a má-li hra řešení, hru úspěšně dohrát. Výsledky této práce umožňují čtenáři lépe pochopit problematiku obou her a zákonitosti, které je nutné řešit během implementace programu, který má sloužit k automatickému hraní her. Tato práce taktéž čtenáři nastíní různé postupy, které lze při implementaci podobného programu použít.
- ItemPorozumění videozáznamům badmintonu(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Mašláň, Vojtěch; Herout, Adam; Hradiš, MichalCílem této bakalářské práce bylo experimentování s modely strojového učení pro porozumění záznamů badmintonu. V první částí práce byl zmapován aktuální stav v oblasti využití počítačového vidění pro analýzu sportu, následně v experimentální části bylo navrženo několik modelů pro detekci úderů badmintonu. Navržené modely využívají již existující modely pro extrakci póz lidí. Vypracované modely dosáhly přesnosti 80,1 % pro detekci 7 různých činností a 84,0 % pro detekci 4 různých činností. Natrénované modely byly demonstrovány na jednoduché webové aplikaci pro analýzu krátkých videí badmintonu.
- ItemProgramování robota pomocí 3D myši(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Lukáč, Tomáš; Materna, Zdeněk; Kapinus, MichalPráca nadväzuje na projekt skupiny Robo@FIT s názvom "Test-it-off: robotizované offline testování produktů". Projekt je zameraný na vývoj programu umožňujúceho jednoduchú obsluhu robotického pracoviska. Implementované riešenie dovoľuje obsluhu cez tablet s použitím rozšírenej reality. Moja práca sa zaoberá rozšírením existujúceho riešenia o podporu programovania pomocou 3D myši. Zameraním aplikácie je urýchlenie vytvárania jednoduchých programov pre obsluhu robotického pracoviska. Podľa týchto požiadaviek prebehla implementácia cieľovej aplikácie a následne užívateľské testy. V testoch sa použitie postupu s 3D myšou ukázalo ako rýchlejšia voľba pre tvorbu jednoduchých programov, užívatelia taktiež vybrali túto možnosť ako intuitívnejšiu.
- ItemSledování polohy prstu ve 3D prostoru(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Hegr, Miloš; Malaník, Petr; Šimek, VáclavCílem této práce je vytvořit univerzální systém pro měření dat popisující polohu ve 3D prostoru. Tato práce přináší teoretický přehled o popisu pozice ve 3D prostoru a ukazuje možnosti rekonstrukce pozice z dat senzorů. Dále podává bližší pohled na využité hardwarové zařízení RingOne a navrhuje i implementuje systém pro rekonstrukci polohy prstu s využitím tohoto zařízení. Tento systém se skládá z firmwaru pro měřící zařízení RingOne, knihovny jazyka C umožňující jednoduchou komunikaci s měřícím zařízením a protokolu definující způsob přeposílání dat a způsob konfigurace měřícího zařízení. Nakonec tuto práci doplňuje také upravený ovladač Spacenavd pro jednoduchou prezentaci naměřených dat.
- ItemDetekce anomálií u aplikačních firewallů(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Pospěch, Jan; Očenášek, Pavel; Homoliak, IvanCílem předložené bakalářské práce je popis procesu detekce anomálií u aplikačních firewallů. Práce je zaměřena na principy a základy detekce anomálií, čtenář se seznámí především s technikami a metodami strojového učení. Je popsán proces analýzy požadavků a odpovědí získaných ze systému pro ochranu webových aplikací a s jejich pomocí je vytvořen návrh systému. V praktické části je popsána implementace systému a testování na reálných datových sadách. Nejlepší výsledky vykazují algoritmy Decision tree a Random forest s hodnotou f1-score 0.9987. Z metod učení bez učitele nejlepší výsledky vykazuje Autoenkódér s hodnotou f1-score 0.8315.