Umělé neuronové sítě a jejich aplikace

Bc. Aleksandr Podyablonskiy

Bakalářská práce

Artificial Neural Networks and their Applications

Anotace:

Cílem této bakalářské práce je zkoumání příležitostí umělých neuronových sítí, aktuálního stavu technologie a možnosti jejich využití v praxi. V první části jsou definovány umělé neuronové sítě, porovnány s biologickými sítěmi a procesory osobních počítačů. Také je popsáno rozdělení na hlavní typy a podán stručný popis každé třídy. Ve druhé části se popisuje proces učení neuronové sítě, podrobně jsou popsána tři paradigmata strojového učení a také popsán test Turinga jako jedna z metod kontroly úrovně „myšlení“ umělé inteligence. Ve třetí části se popisují různé metody aplikace neuronových sítí v praxi a příklady úspěšného použití sítě v podnikání. Čtvrtá část se kompletně věnuje budoucnosti umělé inteligence. Jsou popsány jeji perspektivy a příklady prototypů, které jsou založeny na neuronových sítích. Kromě pozitivních aspektů, jsou také popsána možná rizika spojená s kybernetickou formou života.

Abstract:

The aim of this bachelor thesis is to explore the opportunities of artificial neural networks, the current state of technology and their use in practice. The first part defines the artificial neural network, compared with biological networks and processors of personal computers. Also describes a division of the main types and a brief description of each class. The second part describes the process of learning of neural networks, describes in detail three paradigms of machine learning and also describes Turing test as a method of control of the “thinking” artificial intelligence. The third section describes the different methods of application of neural networks in practice and examples of the successful use of networks in business. The fourth section is completely dedicated to the future of artificial intelligence. Are described it perspectives and examples of prototypes that are based on neural networks. Besides the positive aspects are also discussed possible risks associated with cybernetic life form.

Klíčová slova

Umělá inteligence, umělé neuronové sítě, strojové učení, kybernetická forma života, Artificial intelligence, artificial neural networks, machine learning, cybernetic life form.

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 4. 2013

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 10. 6. 2013
• Vedoucí: Ing. Vladimír Beneš, Ph.D.
• Oponent: doc. Ing. Vít Fábera, Ph.D.

Vysoká škola regionálního rozvoje a Bankovní institut – AMBIS

Bakalářský studijní program / obor:
Bankovnictví / Informační technologie