Vzdělávací hra vysvětlující strojového učení a neuronové sítě

Jakub Ostrihoň

Bakalářská práce

Educational game explaining machine learning and neural networks

Anotace:

Bakalářská práce je věnována tématu umělé inteligence a neuronové sítě v technologii a jeho vysvětlení pro širokou veřejnost. Teoretická část poskytuje vhled do základních okruhů umělé inteligence a celkově vysvětluje tuto problematiku. Dále ukazuje využívání umělé inteligence v dnešní době a poukazuje na potenciální chyby, které umělá inteligence stále má. V neposlední řadě je nutné říct, že tento technologický vědní obor se má stále kam rozšiřovat. První část práce se zabývá teorií umělé inteligence a formou testování participantů. Dále je vysvětleno vytvoření a implementování hry Hexapawn. Následuje vytvoření adekvátních otázek k testování a samotné testování. Analýza zpracovaných dat nám vynesla data. Závěr vlastní práce jsou otázky od participantů, které se mohou použít k otevření debaty na téma umělá inteligence.

Abstract:

This thesis is devoted to artificial intelligence of artificial intelligence and neural networks in technology and thei explanation for the general public. The theoretical part provides insight into the basic areas of artificial intelligence and explains this issue in general. Furthermore, it shows the use of artificial intelligence today and points to the potential deficiencies that artificial intelligence still has. Last but not least, it is necessary to say that this technological field of science still has a potential for expansion. In the first part of our practical part, we discuss the theories of artificial intelligence and the ways of testing the participants. It then explains the creation of the game Hexapawn which is followed by adequate questions for testing and the testing itself. The analysis of the processed data - answers, yielded the predicted data. The final part is a compilation of the questions asked by the participants that can further be used for a debate on this topic.

Klíčová slova

Software, Strojové učení, Podmíněný příkaz, Velký objem dat, Simulace, Kognitivní zkreslení, Algoritmus

Keywords

Software, Machine learning, Conditional statement, large amount of data, Simulation, Cognitive distortion, Algorithm

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 3. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 19. 5. 2023
• Vedoucí: Ing. Josef Pavlíček, Ph.D.
• Oponent: Martin Čejka, Ing.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Provozně ekonomická fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Systémové inženýrství a informatika / Informatika