Diplomové prácehttp://hdl.handle.net/10563/1542024-03-29T06:35:45Z2024-03-29T06:35:45ZVýuka počítačových sítí v prostředí simulačního software metodou badatelsky orientované výukyVošahlík, Jiříhttp://hdl.handle.net/10563/546142024-02-05T15:05:27Z2023-07-28T00:00:00ZVýuka počítačových sítí v prostředí simulačního software metodou badatelsky orientované výuky
Vošahlík, Jiří
Diplomová práce je zaměřena na zpracování úloh pro výuku počítačových sítí na středních školách v prostředí simulačního softwaru prostřednictvím badatelsky oriento-vané výuky. Součástí práce jsou vytvořené úlohy v simulačním softwaru s návodem k řešení, s možností automatického hodnocení a s otestovaným řešením. K úlohám jsou připojeny také pracovní listy. V teoretické části je popsána badatelsky orientované výuky. V praktické části je proveden výzkum nejčastěji používaných simulačních softwarů pou-žívaných k výuce na středních školách. Poté je vytvořen návod, jak se simulačním soft-warem zacházet a postup řešení jednotlivých úloh. V závěru je zpětná vazba od učitelů i studentů.
2023-07-28T00:00:00ZDetekce týmových synergií na základě individuálního herního stylu pro hru s fantasy prvkyMitrenga, Adamhttp://hdl.handle.net/10563/546132024-02-05T15:05:24Z2022-12-02T00:00:00ZDetekce týmových synergií na základě individuálního herního stylu pro hru s fantasy prvky
Mitrenga, Adam
Elektronické sporty se z příležitostné zábavy staly významnou kariérní příležitostí. Tato práce představuje model, který je přizpůsoben začínajícím hráčům, aby jim po mohl odhalit nepřesnosti ve hře a zdokonalit jejich strategie. Využitím neuronové sítě vycvičené z dat z profesionálních zápasů byla zvýšena schopnost předvídat nad cházející akce hráčů. Integrace prvku "fog of war" pomáhá usnadnit vyhodnocování nesrovnalostí mezi předpokládanými a skutečnými akcemi a upozorňuje na potenciální oblasti pro zlepšení hry.
2022-12-02T00:00:00ZTechniky A.I. aplikované pro datovou analýzu v oblasti automotiveBedáňová, Evahttp://hdl.handle.net/10563/546122024-02-05T15:05:20Z2022-12-02T00:00:00ZTechniky A.I. aplikované pro datovou analýzu v oblasti automotive
Bedáňová, Eva
Tato magisterská práce se zabývá aplikací technik umělé inteligence, konkrétně Restricted Boltzman Machine (RBM) a Recurrent Neural Network (RNN), k analýze dat o prodeji a výrobě automobilů. Recurrent Neural Network se zaměřuje na analýzu časových řad pro předpovídání prodejních trendů. Naproti tomu se Restricted Boltzman Machine zaměřuje na predikci nárůstu prodeje na základě vzorku na základě údajů specifických pro jednotlivé země. Cílem studie je poskytnout cenné poznatky, testování různých konfigurací pro modely, a ukázat možné zlepšení rozhodování v automobilovém průmyslu pomocí těchto modelů umělé inteligence.
2022-12-02T00:00:00ZNástroj pro monitoring kompromitace heselMirre, Adamhttp://hdl.handle.net/10563/546112024-02-05T15:05:17Z2023-07-28T00:00:00ZNástroj pro monitoring kompromitace hesel
Mirre, Adam
Cieľom diplomovej práce bolo vytvoriť a popísať nástroj na monitoring kompromitácie hesiel, ktorý umožní používateľovi overiť kompromitáciu. Teoretická časť pojednáva o kryptografických základoch a aplikácii hashov, venuje sa dejinám, použitiu a zmysluplnosti hesiel a skúma bezpečnostné mechanizmy, ktoré bežne využívajú webové prehliadače, ako napríklad Content Security Policy, a tiež spôsoby využitia týchto mechanizmov vo webových aplikáciách. Ďalej sa pojednáva o výbere vhodných zdrojov dát pre overenie kompromitácie, a časť končí rozborom scenárov nasadenia. Praktická časť vysvetľuje architektúru aplikácie vytvorenej k diplomovej práci, vybrané implementačné detaily, pridružené nástroje a metódy použité na overenie správnosti správania programu.
2023-07-28T00:00:00Z