Ústav aplikovanej informatiky FIIT STU

Katedra aplikovanej informatiky FMFI UK

Spoločný seminár  umelej inteligencie

(Seminár z UI v akad. r. 2005-2006)

(Seminár z UI v akad. r. 2006-2007)

(Seminár z UI v akad. r. 2007-2008)

Tento spoločný seminár UI je organizovaný Ústavom aplikovanej informatiky FIIT STU a Katedrou aplikovanej informatiky FMFI UK ako pravideľné stretnutie pracovníkov a študentov obidvoch pracovísk, ktorí majú záujem o informatický vedný odbor „umelá inteligencia“v jej rôznych podobách od riadenia až po kognitívnu vedu. Organizačnými vedúcimi seminára sú prof. V. Kvasnička a doc. J. Šefránek. Seminár sa koná v letnom semestri akad. roku 2008-2009 v pondelok o 14.00 hod. na FMFI UK, bolok Informatika, seminárna miestnosť I9.

Program na letný semester akad. r. 2008-2009

(v pondelok na FMFI o 14.00 hod v I9)

1. seminár (štvrtok 12. 2. 2009 o 14.00 v učebne CD35, FIIT STU, blok D, prízemie)

Doc. RNDr. Ľubice Beňuškovej, CSc.

Department of Computer Science

University of Otago, Dunedin, New Zealand

How neurons learn: insights from computational models
 
Abstract

All of our cognitive functions, including our sense of identity, are underpinned by what we have learned and what we can remember. To understand learning and memory formation in the brain, it is necessary to study how neurons change their mutual connections in response to synaptic stimulation, i.e. phenomenon of synaptic plasticity. I will demonstrate the predictive power of computational modeling by presenting a novel model of heterosynaptic plasticity in the hippocampal dentate gyrus, which is the brain structure crucially involved in formation of long-term memories. This model combines computational properties of both metaplasticity and spike timing-dependent plasticity. As a result it can reproduce (1) homosynaptic long-term potentiation of the stimulated input, and (2) heterosynaptic long-term depression of the unstimulated input, as observed in real experiments.

transparancies (pdf)

pozvánka (pdf)

2. seminár (pondelok 23.2. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Prof. Ing. Vladimír Kvasnička, DrSc.

Ústav aplikovanej informatiky FIIT STU v Bratislave

Konštrukcia diagnózy chybného správania sa zložitých systémov

Abstrakt

Predpokladajme, že máme systém, ktorý obsahuje navzájom poprepájané súčiastky – komponenty, pričom pozorujeme také správanie sa systému, ktoré je konfliktné (nie je konzistentné) s tým, ako sa má správať. Diagnostický problém spočíva v určení tých súčiastok – komponent, ktorých nekorektné (abnormálne) správanie sa vysvetľuje diskrepanciu medzi pozorovaným a korektným správaním sa systému.

text (kapitola z pripravovanej knihy) (pdf)

priesvitky (pdf)

pozvánka (pdf)

3. seminár (pondelok 2. 3. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Mgr. Peter Náther a

doc. RNDr. Mária Markošová, CSc.

Katedra aplikovanej informatiky FMFI UK

Hierarchia v bezškálových sieťach

Abstract

It is known, that the network structure is intimately connected to the network dynamics. The same is true about the local network dynamics, which strongly influences the global network structure. 
Different dynamics leads to the different statistical properties, such as degree distribution or clustering coefficient distribution. Many networks in Nature combine scale free property (expressed
in power law degree distribution) and node hierarchy (expressed in power law clustering coefficient distribution). It can be shown analytically, that the scale free property is a result of the preferential 
node linking, but there is no such true known about the hierarchy. Here we present a model with dynamics leading to the scale free and hierarchical resulting network structure.

pozvánka (pdf)

priesvitky (pdf)

4. seminár (pondelok 9. 3. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Mgr. Juraj Laca

Ústav aplikovanej informatiky FIIT STU

Umelá chémia a teória chemickej organizácie

Abstrakt

V prírode nachádzame množstvo príkladov spracovávania informácií v živých organizmoch pomocou chemických procesov. Tieto chemické systémy spracovania informácií

sú decentralizované, asynchrónne, adaptabilné a odolné voči chybám. Preto sa metafora chemickej reakcie stala inšpiráciou pre nové počítačové výpočtové systémy.

Prírodné aj počítačové chemické systémy sú zvyčajne založené na zložitých dynamických reakčných sietiach zložených z množstva malých komponentov. Globálne

správanie systému je výsledkom lokálnych interakcií týchto komponentov. Správanie takéhoto systému sa ťažko analyzuje. Problematické je aj navrhnúť systém

s požadovaným výsledným správaním. Jedným z nástrojov, ktorý umožnuje teoreticky analyzovať a lepšie pochopiť chemické systémy, je teória chemickej organizácie.

pozvánka (pdf)

priesvitky (pdf)

5. seminár (pondelok 16. 3. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Mgr. Pavel Petrovič, PhD.

Katedra aplikovanej informatiky FMFI UK

CMA ES (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy)
 
 
 
Abstrakt
Evolučné stratégie (ES) sa od začiatkov výskumov evolučných algoritmov vyvijaju svojou vlastnou cestou popri genetických algoritmoch (GA) a genetickom programovaní (GP). CMA ES 
je v súčasnosti jednou z najvýkonnejších nelineárnych optimalizačných metód a možno ju použiť aj keď iné metódy zlyhajú, v prípade zložitých prehľadávacích priestorov. V príspevku 
vysvetlime metódu CMA ES a uvedieme príklady aplikácii. Metódu využívame v projekte jednej diplomovej prace.
Odkaz: http://www.lri.fr/~hansen/cmaesintro.html

pozvánka (pdf)

tutoriál CMA ES metódy (pdf)
prezentácia CMA ES metódy (pdf)
 

6. seminár (pondelok 23. 3. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Ing. Tomáš Selnekovič

Ústav aplikovanej informatiky FIIT STU

Kognitívny informačný systém 
 
 
 
Abstrakt
 
 
V súčasnosti sa realizuje viacero výskumných projektov zameraných na rozvoj teórie všeobecnej umelej inteligencie a jej aplikácii v informačných systémoch. 
Na prednáške stručne opíšem problematiku vývoja všeobecných inteligentných informačných systémov a poukážem na niektoré významnejšie problémy a 
nedostatky v niektorých novších a taktiež klasických teoretických prístupoch. Na základe uvedených problémov zdôrazním potrebu výskumu alternatívnych 
teoretických prístupov k realizácii inteligentných systémov, ktorých architektúry a teoretické princípy by umožňovali jednak prácu so širokým spektrom 
heterogénnych údajov, ale najmä možnosť realizovať viaceré kognitívne schopnosti živých organizmov, ako sú napríklad učenie, rozpoznávanie, vnímanie a 
prejavovanie inštinktívnych reakcií. V prednáške taktiež prezentujem môj projekt, ktorého cieľom je navrhnúť a implementovať informačný systém, ktorý by 
uvedené schopnosti dokázal potenciálne realizovať. Opíšem taktiež možné prínosy, charakteristiky, očakávané vlastnosti navrhovaného systému.
pozvánka (pdf)

priesvitky (pdf)

7. seminár (pondelok 30. 3. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

 
RNDr. Andy Lúčny, PhD
 
MicroStep-MIS, spol. s.r.o.
a

Katedra aplikovanej informatiky FMFI UK

 
 
Nelinearna dynamika a roboty
 
Abstrakt
 
Prednaska podava spravu z letnej skoly ktoru organizovala euCognition.
V kratkosti spomenieme najzaujimavejsie prezentacie
- ideu a vyznam stelesnenosti
- simulacie kracajuceho hmyzu, plavajuceho planktonu, ...
- sestnohy robot riadeny neuronovou sietou 
- matematicky aparat 
a dalsie zaujimavosti
 
pozvánka (pdf)

priesvitky (pdf)

8. seminár (pondelok 6. 4. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Dr. Stefan Frank
Institute for Logic, Language, and Computation, University of Amsterdam
 
 
The mental representation of sentences: Tree structures or state vectors?
 
Abstract
There exist (at least) two broad classes of cognitive models of sentence processing: Grammar-based models, which represent sentences by tree structures, and connectionist models, 
which represent sentences by vectors in a high-dimensional state space. Arguments for and against each of these two conflicting views are mostly of a theoretical nature, or depend on 
some particular (psycho)linguistic phenomenon that one model supposedly accounts for better than the other. However, a thorough evaluation of the psychological validity of different 
models requires a quantitative comparison of their ability to account for empirical data. In this talk, I'll present results of a comparison between a Probabilistic Context-Free 
Grammar (PCFG; a standard tree-structure model) and a Simple Recurrent Network (SRN; the quintessential connectionist model). Although both models can predict experimentally 
obtained reading times, the SRN accounts for more of the data. Moreover, the PCFG does not supplement the SRN's predictions. These findings suggest that mental representations 
of sentences might be more like state vectors than like tree structures. 
 
announcement (pdf)
presentation (ppt)

papers (pdf) (pdf)

9. seminár (pondelok 20. 4. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Assoc. Prof. Olga Markic, PhD.
Faculty of Arts, University of Ljubljana, Slovenia
 
Mechanical rationality, decision making and emotions
 
Abstract
 
Descartes and many philosophers afterwards think that rationality can not be explained within the physicalist framework. It will be 
argued that although the computational theory of mind provides in principle solution to the problem of mechanical rationality 
and thus opens the way to AI, there remain at least two hard questions. First, it is questionable whether it is possible to achieve
mechanical rationality in practice, and second, results in neuroscience show that rationality alone does not suffice for real world 
decision making, we have to take into account also emotions.
 
announcement (pdf)
presentation (pdf)

10. seminár (pondelok 27. 4. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Táto prednáška je súčasťou ukončenia doktorandského predmetu Dizertačný projekt V, kde dizertant na verejnom vedeckom seminári prezentuje výsledky dizertácie.

 
 
 
Ing. Peter Lacko
Ústav aplikovanej informatiky, FIIT STU v Bratislave
 
 
Emergencia stratégie hry v multiagentových systémoch.
 
Abstrakt
Umelá inteligencia sa venuje problému hrania hier už od vzniku počítačovej vedy. Za ten čas sa podarilo dosiahnuť v niektorých hrách vynikajúce výsledky, ale stále existujú problémy, 
ktoré nie je počítač schopný riešiť lepšie ako človek. To nám vytvára priestor na návrh nových algoritmov či už symbolickej alebo subsymbolickej umelej inteligencie. Prezentácia sa 
zameria na subsymbolický prístup k riešeniu doskovej hry. Pracovali sme na dvoch rozličných metódach učenia. Prvá metóda sa zameriava na topológiu zmesí expertných neuronových 
sietí trénovanú TD(lambda) pravidlom. Druhá metóda používa rozšírený Kalmanov filter na trénovanie neurónovej siete s prístupom učenia s odmenou a trestom.
 

pozvánka (pdf)

11. seminar (pondelok 4. 5. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prizemie)

na prednasku

Mgr. Marek Petrik

Department of Computer Science

University of Massachusetts

Amherst, MA 01003

 
 
 
Robust Approximate Optimization for 
Large Scale Planning Problems
 
Abstract

I address a general class of optimization problems known as sequential decision making, which involves maximizing the expected utility of a sequence of actions taken over some finite or infinite period of time. Rich formal models for sequential decision making already exist. The Markov Decision Process (MDP), in particular, has been shown to provide a very effective framework with several advantages. The framework is extremely general in terms of its expressive power – almost every problem can be mapped easily into an MDP (or one of its variants). MDPs thus offer a tradeoff between the complexity of modeling and the computational time required to solve the problem.

invitation (pdf)

thesis summary (pdf)

12. seminár (pondelok 11. 5. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Táto prednáška je súčasťou ukončenia doktorandského predmetu Dizertačný projekt V, kde dizertant na verejnom vedeckom seminári prezentuje výsledky dizertácie.

 
 
 
Ing. Peter Trebatický
Ústav aplikovanej informatiky, FIIT STU v Bratislave
 
 
Predikcia dynamických systémov rekurentnými neurónovými sieťami
 
Abstrakt

Schopnosť predpovedať správanie sa systému vo všeobecnosti závisí od poznania zákonitostí popisujúcich daný jav. Ak dokážeme tieto zákonitosti vyjadriť ako sadu rovníc, môžeme predikovať správanie sa v budúcnosti pre dané počiatočné podmienky. Toto však často nevieme vôbec, prípadne by to bolo veľmi časovo / finančne náročné. V každom prípade však v princípe dokážeme predikovať dynamické správanie sa systému v budúcnosti použítím pozorovaných údajov z minulosti. Na to existuje množstvo prístupov.

Vo svojom výskume som sa zameral na problematiku rekurentných neurónových sietí, ktoré práve pri predikcii časových radov vo všeobecnosti dosahujú lepšie výsledky ako dopredné siete, nakoľko je potrebné zachytiť aj časový kontext.

Na viacerých experimentoch som ukázal vhodnosť použitia týchto sietí trénovaných rôznymi metódami na prácu so symbolickými postupnosťami. Všetky metódy okrem korektúry poškodeného textu však nie sú obmedzené na symbolické postupnosti.

Rekurentné neurónové siete sa stále využívajú pomerne málo, čo je spôsobené zrejme tým, že trénovanie takýchto sietí pri použití klasických gradientových metód len pomaly konverguje k uspokojivým výsledkom.

Alternatívou sa ukazujú byť neurónové siete s echo stavmi, preto som sa zameral na preskúmanie ich možností. Na úlohe korekcie poškodeného textu som ukázal, že dosahujú mierne lepšie výsledky ako už známa metóda s použitím Markovovského modelu.

Väčšia časť práce je zameraná na alternatívy trénovania rekurentných neurónových sietí, ktoré sú založené na modifikácii Kalmanovej filtrácie. Podrobne popisujem trénovanie pomocou filtrov: rozšírený Kalmanov filter, ,,Unscented'' Kalmanov filter (UKF), nprKF filter a ich zdieľané verzie UKFj a nprKFj. Filter UKFj bol v kontexte rekurentných neurónových sietí popísaný pravdepodobne prvý krát v mojej práci.

V literatúre sa uvádzajú filtre UKF a nprKF väčšinou príliš všeobecne. Preto prínosom tejto práce je uvedenie jednoduchších rovníc jednotlivých filtrov, nakoľko sú upravené čisto pre účely trénovania rekurentných sietí.

Porovnávam jednotlivé filtre navzájom a s gradientovou metódou Skrátené spätné šírenie chýb v čase (BPTT(h)). Ukazujem, že výsledky rekurentných neurónových sietí trénovaných týmito pokročilými metódami na viacerých úlohách zameraných na predikciu nasledujúceho symbolu v postupnosti sú konzistentne lepšie v porovnaní s BPTT(h). Podobne rozšírený Kalmanov filter dosahuje horšie výsledky oproti ostatným spomínaným filtrom, ktoré zase dosahujú navzájom porovnateľné výsledky.

Hoci popísané metódy dosahujú lepšie výsledky, majú však väčšiu asymptotickú zložitosť. Preto v práci popisujem, akým spôsobom možno urýchliť výpočet prostredníctvom grafickej karty. Moja práca je jedna z prvých (ak nie prvá) zaoberajúca sa trénovaním rekurentných neurónových sietí s využitím procesora na grafických kartách.

Hlavnou myšlienkou, prečo využiť práve takýto výpočtový prostriedok je, že grafická karta, ktorá umožňuje všeobecné výpočty (t.j. nesúvisiace s grafikou), je dnes už v každom novšom počítači, vrátane prenosných verzií. Poskytuje tak zrýchlenie prakticky zadarmo. To je v kontraste k výpočtom založených na využití špeciálnych koprocesorov, prípadne na gride. Dôležité je, že mnou navrhnuté metódy implementácie pre grafický procesor, nie sú závislé od konkrétneho použitého hardvéru.

pozvánka (pdf)

13. seminár (pondelok 18. 5. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Prezentácia diplomových prác študentov Umelej inteligencie z FMFI UK.

Bc. Jozef Kralik: Rozpoznávanie veľkých paličkových písmen pomocou HMM

Abstrakt: Cieľom Dipl. práce je vytvorenie aplikácie, ktorá bude rozpoznávať písmena. Cieľovou

skupinou sú deti 1. Ročníka základných škôl. Dieťa jednoducho napíše písmeno do vstupného okna

a aplikácia mu vyhodnotí aké písmeno napísalo. Táto aplikácia by mala uľahčiť učiteľom kontrolu

písania písmen a umožniť deťom trénovanie písania písmen doma.

Zložitosťou problému je v predspracovaní dát a následne vyhodnotenie. V predspracovaní

písmen sa stretnem s problémami: trasenie rukou, prerušovaním ťahu ... HMM nám umožňuje

sledovať postupnosť písania písmen a podľa nej určí písmeno.
 
 Bc. Matus Petrulak:
 
 Bc. Michal Sukola:
 
 Bc. Michal Vrabel: Určovanie zmeny tempa reči

Abstrakt: Práca sa zaoberá ako už z jej názvu vyplýva zmenou tempa reči. Cieľom diplomovej práce je

navrhnúť aplikáciu, ktorá by bola schopná spracovávať zvukový záznam textu a poskytovala by

možnosť s ním pracovať. Užívateľ nahrá hovorený text, tento bude poslaný ako vstup do aplikácie a

jej úlohou bude tento zvuk spracovať a podľa zadaných parametrov buď zrýchliť alebo spomaliť bez

poškodenia kvality zvuku (teda nie len zmeniť samplovaciu frekvenciu).

Možné problémy, ktoré sa mi doteraz podarilo identifikovať sú ako správne určovať konce

slov vo vetách. A druhým podobným problémom je samotné určovanie hlások v slovách a ich

spracovávanie.
 
 Bc. Stanislav Krajcovic:
 
 Bc. Andrej Riska: Modelovanie správania živých systémov

Abstrakt: Práca sa zaoberá problematikou modelovania správania živého organizmu v prostredí Microsoft

Robotics Developer Studio. Pre daný organizmus si vytvoríme fyzikálny model, ktorý by sa mal fyzikálnymi

vlastnosťami čo najviac podobať svojej predlohe. Tento fyzikálny model neskôr ukryjeme za 3D model tohto

organizmu. Cieľom nášho úsilia bude tento 3D model oživiť, tak aby sa čo najviac podobal správaniu

živého organizmu. Na oživenie použijeme multiagentový systém inšpirovaný niektorými myšlienkami subsumpčnej

architektúry.

14. seminár (pondelok 25. 5. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Prezentácia diplomových prác študentov FIIT STU z umelej inteligencie.

(1) Bc. J. Blazek (xblazeks@stuba.sk) - Celociselna tomografia

(2) Bc. Jakub Tekel (jakubtekel@gmail.com) - Rekurentna autoasociativna pamat

(3) Bc. L. Varga (varga04@student.fiit.stuba.sk) - Klasifikácia obrazových dát neuronovou sietou

(4) Bc. A. Šimko (shanki@ynet.sk)- Spracovanie postupností symbolov pomocou rekurentnych neuronovych sieti

15. seminár (pondelok 1. 6. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Prezentácia diplomových prác študentov FMFI UK z umelej inteligencie.

1. Richard Korenciak

Abstrakt: Aproximácia motorického priestoru ramena simulovaného robota pomocou rekurzívnej neurónovej mapy. Robotika je jednou z klasických oblastí uplatnenia umelej inteligencie. Ukazuje sa, ºe prístupy umelej inteligencie by mohli by´ schopné rie²i´ aj poºiadavku na istú autonómnos´ riadených robotov. Problém ovládania mechanických efektorov robota je moºné rie²i´ niekol-kými prístupmi. Na jednej strane sú rie²enia algoritmického charakteru, ktoré vyuzívajú presný výpocet trajektórie pre presun daného efektoru (ramena) do zvoleného bodu pomocou exaktných matematických rovníc. Tento prístup v²ak vyºaduje vnesenie apriórnej znalosti do systému riadenia, pretoºe pre výpo£et trajektórie je potrebné pozna´ kompletnú geometriu efektora, ako aj umiestnenie robotických kamier v pracovnom priestore. Na strane druhej stoja rie²enia zaloºené na systémoch schopných ucenia sa, ktoré je potrebné najprv vo fáze u£enia natrénova´ a po natrénovaní sú schopné autonómneho ovládania pod©a nau£ených pravidiel. Nie je potrebné vklada´ do nich eplicitné pozície objektov v priestore a vz´ahy. Medzi tieto rie²enia patria napríklad rie²enia pomocou neurónových sietí. Vo svojej diplomovej práci sa venujem moºnosti vyuºitia rekurzívnej samoorganizujúcej sa neurónovej mapy RecSOM na ovládanie robotického ramena s troma

stupnami volnosti.
 
2. Peter Gasparik

Abstrakt: Cieľom mojej diplomovej práce s názvom Inference driven Data Quality Control in RelationalDatabases pod vedením Ing. Františka Gyárfáša, PhD. je návrh, vytvorenie a otestovanie inferenčného stroja, ktorý bude mať za úlohu kontrolovať a testovať kvalitu dát. Pomocou expertných znalostí a bázy takýchto znalostí bude vedieť posúdiť a vyhodnotiť správnosť vkladaných a menených dát, ako aj vyhodnotiť správnosť existujúcej množiny dát v relačnej databáze.

Systém okrem samotnej kontroly správnosti bude vedieť poskytnúť vysvetlenie použitých znalostí pre nesprávne, prípadne chybné dáta.

 
3. Andrej Riska

Abstrakt: Práca sa zaoberá problematikou modelovania správania živého organizmu v prostredí Microsoft Robotics Developer Studio. Pre daný organizmus si vytvoríme fyzikálny model, ktorý by sa mal fyzikálnymi vlastnosťami čo najviac podobať svojej predlohe. Tento fyzikálny model neskôr ukryjeme za 3D model tohto organizmu. Cieľom nášho úsilia bude tento 3D model oživiť, tak aby sa čo najviac podobal správaniu živého organizmu. Na oživenie použijeme multiagentový systém inšpirovaný niektorými myšlienkami subsumpčnej architektúry.

 
4. Matus Petrulak

16. seminár (pondelok 29. 6. 2009 o 14.00 v I9 na FMFI UK, blok Informatika, prízemie)

Prezentácia diplomových prác študentov FMFI UK z umelej inteligencie.

1. Daniel Krajc

Webové vývojové prostredie pre jazyk C++

Vedúci diplomovej práce: Ing. František Gyárfáš, PhD.

Diplomová práca sa zaoberá návrhom a implementáciou vývojového

prostredia, ktoré je prístupné prostredníctvom štandardného webového

prehliadaca a umožnuje používatelom tvorit, odladovat, spúštat a testovat

programy v jazyku C++ i bez toho, aby mali na pocítaci prítomné

akékolvek programové vybavenie pre vývoj aplikácií (editor zdrojového

kódu, kompilátor, debugger príp. celé IDE). Aplikácia bude mat uplatnenie

vo webovom sídle predmetu Programovacie techniky v C++, kde rozšíri

vyhodnocovanie zadaní o interaktívnu tvorbu programov s uplatnením

metodológie test driven development.

 
2. Mikulas Pataki

Cieľom mojej diplomovej práce s názvom Robotické laboratórne experimenty pre

stredoškolskú fyziku pod vedením školiteľa Mgr. Pavla Petroviča, PhD. z pracoviska KAI, je

vytvoriť laboratórne cvičenia pre stredoškolskú fyziku, ktoré využijú robotické technológie.

Analyzovať využitie robotických technológii vo vyučovaní, navrhnúť témy cvičení a k nim

konkrétne pracovné zošity pre učiteľa i študentov.

Návrh cvičení bude obsahovať aplikáciu mechanických a elektronických

programovateľných pomôcok využitím napr. robotických stavebníc a implementáciu softvéru na

realizáciu a vyhodnotenie experimentov. V práci bude obsiahnuté aj overenie a vyhodnotenie

navrhnutých experimentov vo vyučovaní. Ťažiskom práce bude interaktívne softvérové prostredie

pre fyzikálne experimenty so simulátorom.

 
3. Jozef Frtus
 
4. Marian Svetik
 

Out of Context: Contexts in Information Retrieval

Vedúci práce: Mgr. Viktor Zigo, PhD.

Väčšina aplikácií v oblasti vyhľadávania informácií je prispôsobená na určitú doménu

alebo nezohľadňuje kontext hľadaných dát. Je však prirodzené, že informácie sú

vyhľadávané (resp. závislé) v určitom kontexte.

Cieľom diplomovej práce je preštudovať a analyzovať rôzne súčasné prístupy vo

vyhľadávaní a dolovaní dát, navrhnúť pre ne teoretický koncept modelovania kontextov.

Projekt zahŕňa implementáciu pre vyhľadávanie s ohľadom na kontext, zhlukovanie

a porovnávanie informácií.

Kľúčové slová: vyhľadávanie informácií, získavanie dát, spracovanie prirodzeného

jazyka.
 
5. Monika Adamova
 
6. Julus Kunsky