Diplomová práce se zaměřuje na hledání nových možností při řešení úloh pomocí hlubokého genetického programování. Práce popisuje stručný vývoj umělé inteligence a hlavní metody, které se využívají - neuronové sítě, evoluční algoritmy a genetické programování. Dále se práce zabývá tématem hlubokého genetického programování, které se snaží kombinovat principy již zmíněných metod. Jsou popsány dosavadní přístupy a dále navrhnuty nové metody hlubokého genetického programování. Závěrem práce je popsána implementace metod pomocí různých nástrojů a jejich otestování.
Anotace v angličtině
The Diploma Thesis is focused on the search on new possibilities in solving problems using deep genetic programming. The work describes a brief development of artificial intelligence and the main used methods like neural networks, evolutionary algorithms and genetic programming. Furthermore, the work describe the topic of deep genetic programming, which tries to merge the principles of the methods mentioned so far. Current approaches are described and new methods of deep genetic programming are proposed. The conclusion of the work describes the implementation of new methods using various tools and their testing.
Artifical inteligence, machine learning, deep learning, neural network, evolutionary algorithm, genetic programming deep genetics programming, jenetics, watchmaker
Rozsah průvodní práce
118
Jazyk
CZ
Anotace
Diplomová práce se zaměřuje na hledání nových možností při řešení úloh pomocí hlubokého genetického programování. Práce popisuje stručný vývoj umělé inteligence a hlavní metody, které se využívají - neuronové sítě, evoluční algoritmy a genetické programování. Dále se práce zabývá tématem hlubokého genetického programování, které se snaží kombinovat principy již zmíněných metod. Jsou popsány dosavadní přístupy a dále navrhnuty nové metody hlubokého genetického programování. Závěrem práce je popsána implementace metod pomocí různých nástrojů a jejich otestování.
Anotace v angličtině
The Diploma Thesis is focused on the search on new possibilities in solving problems using deep genetic programming. The work describes a brief development of artificial intelligence and the main used methods like neural networks, evolutionary algorithms and genetic programming. Furthermore, the work describe the topic of deep genetic programming, which tries to merge the principles of the methods mentioned so far. Current approaches are described and new methods of deep genetic programming are proposed. The conclusion of the work describes the implementation of new methods using various tools and their testing.
Artifical inteligence, machine learning, deep learning, neural network, evolutionary algorithm, genetic programming deep genetics programming, jenetics, watchmaker
Zásady pro vypracování
Cílem práce bude zmapovat a otestovat možnosti hlubokého učení v genetickém programování. V teoretické části student popíše ideje evolučních algoritmů, genetického programování, hlubokého učení a nalezne (případně navrhne) některé možné paralely v oblasti genetického programování, v části praktické provede experimenty a vyhodnotí jejich výsledky.
Zásady pro vypracování
Cílem práce bude zmapovat a otestovat možnosti hlubokého učení v genetickém programování. V teoretické části student popíše ideje evolučních algoritmů, genetického programování, hlubokého učení a nalezne (případně navrhne) některé možné paralely v oblasti genetického programování, v části praktické provede experimenty a vyhodnotí jejich výsledky.
Seznam doporučené literatury
HYNEK, Josef. Genetické algoritmy a genetické programování. Praha: Grada, 2008. Průvodce (Grada). ISBN 978-80-247-2695-3.
MITCHELL, Melanie. An introduction to genetic algorithms. Cambridge, Mass.: MIT Press, c1996. ISBN 978-0262133166.
POLI, Riccardo, W. B. LANGDON, Nicholas F. MCPHEE a John R. KOZA. A field guide to genetic programming. [S.l.: Lulu Press], 2008. ISBN 978-1409200734.
Seznam doporučené literatury
HYNEK, Josef. Genetické algoritmy a genetické programování. Praha: Grada, 2008. Průvodce (Grada). ISBN 978-80-247-2695-3.
MITCHELL, Melanie. An introduction to genetic algorithms. Cambridge, Mass.: MIT Press, c1996. ISBN 978-0262133166.
POLI, Riccardo, W. B. LANGDON, Nicholas F. MCPHEE a John R. KOZA. A field guide to genetic programming. [S.l.: Lulu Press], 2008. ISBN 978-1409200734.
Přílohy volně vložené
1 CD
Přílohy vázané v práci
ilustrace, grafy, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Cílem diplomové práce bylo zmapování a otestování možností hlubokého učení v genetickém programování. Práce má dobrou logickou stavbu. Je psána srozumitelně a přehledně, jednotlivé kapitoly na sebe systematicky navazují. Student splnil všechny původní cíle závěrečné práce. Práce splňuje požadavky kladené na tento typ závěrečných prací.
Nejvyšší shoda při kontrole plagiátorství je 100 %. Jde však o soubory s veřejnou knihovnou pro tvorbu grafů či projektové soubory se standardní strukturou. Zbytek podobných souborů má podobnost menší než 5 %. Nejedná se tedy o plagiát.
Dle hodnocení oponenta diplomant na základě své znalosti programování, algoritmizace, umělé inteligence implementoval pomocí několika knihoven algoritmy hlubokého genetického programování a ověřil je na vhodném souboru příkladů. Práci považuji za zdařilou, velmi obsáhlou a zabývající se na diplomovou práci velmi rozsáhlou problémovou oblastí, kterou se z pohledu nároků na diplomovou práci podařilo diplomantovi zvládnout.
Kontrola plagiátů jako obvykle "nezklamala" a kontrolovala vedle textu a zdrojových kódů i další doprovodné soubory, takže našla až 100% shodu v mnoha souboru jfreechart-LICENCE.txt a 75% v souboru project. propertiesech. Shoda v ostatních souborech byla pod 5%, proto můžeme práci považovat za zcela původní.
Vydařená diplomová práce, hodnocena klasifikací výborně. Rovněž odpovědi na otázky odpovídají celkovému hodnocení výborně. Z odborných předmětů byl též hodnocen výborně, takže diplomant prospěl s vyznamenáním.
Práce byla zkontrolována v systému IS/STAG, dle hodnocení komise nejeví známky plagiátorství.