Mechanical Turk: Lidská náhrada, nebo pomocník AI? – Bc. Adam Lízal
Bc. Adam Lízal
Bakalářská práce
Mechanical Turk: Lidská náhrada, nebo pomocník AI?
Mechanical Turk: Human replacement or assistant AI?
Anotace:
Tématem bakalářské diplomové práce je crowdsourcingová webová platforma Amazon Mechanical Turk (MTurk) a její využití v současném nejčastějším paradigmatu umělé inteligence (AI) – hlubokém učení. V práci budou popsány jednotlivé procesy a jejich návaznosti ve vzájemném propojení, ale také samostatně. Součástí práce bude experiment znázorňující spolupráci MTurk s AI, ze kterého díky porovnání vyplynou …víceAbstract:
The topic of the bachelor thesis is the crowdsourcing web platform Amazon Mechanical Turk (MTurk) and its use in the current most common artificial intelligence (AI) paradigm – deep learning. The thesis will describe the different processes and their continuities in interconnection, but also independently. The thesis will include an experiment illustrating the collaboration of MTurk with AI, from which …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 5. 2023
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/g39db/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 12. 6. 2023
- Vedoucí: Mgr. Daniel Kvak
- Oponent: doc. Mgr. Jana Horáková, Ph.D.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Filozofická fakultaMasarykova univerzita
Filozofická fakultaBakalářský studijní program / obor:
Teorie interaktivních médií / Teorie interaktivních médií
Práce na příbuzné téma
-
Artificial Intelligence in the Elementals Game
Jozef Vilkolák -
Robotické vidění s využitím umělé inteligence
Tomáš Vladyka -
Image Analysis Using Machine Learning Models
Norbert Komiňák -
Metody hlubokého učení pro strojové hraní hry Scotland Yard
Zuzana Hrkľová -
Metody strojového učení hlubokých neuronových sítí s omezenými datasety
Filip Németh -
Průzkum nesrovnalostí v datových souborech pro predikci vazebných míst RNA vázajících proteinů pomocí hlubokého učení.
Marko Vrábel -
Vývoj strojového učení v oblasti rozpoznávaní obrazů
Georgy Adamovich -
Hluboké učení v počítačových hrách
Adam Šufliarsky