dc.contributor.advisor | Simkanič, Radek | |
dc.contributor.author | Kuchař, David | |
dc.date.accessioned | 2018-06-26T08:07:39Z | |
dc.date.available | 2018-06-26T08:07:39Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/128561 | |
dc.description.abstract | Tématem této bakalářské práce je deep learning v analýze obrazu. V práci jsou popisovány principy neuronových a konvolučních neuronových sítí s dnešními nejpoužívanějšími frameworky. Následuje praktické seznámení s tvorbou konvolučních sítí v frameworku TensorFlow a Pytorch a jejich demonstrace. Využit byl k tomu objektově-orientovaný skriptovací jazyk Python s frameworky TensorFlow a Pytorch využívající platformu CUDA. | cs |
dc.description.abstract | Theme of this bacherlogy thesis is deep learning in image analysis. The thesis description principles of neural and convolution Neural Networksk with today most used framework, followed by practical skill with build of convultation network in TensorFlow and Pytorch framework and their demonstrate. This work is based on object-soritented and scripting programming language Python with framework TensorFlow and Pytorch work on CUDA platform. | en |
dc.format.extent | 3668332 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Strojové učení | cs |
dc.subject | neuronové sítě | cs |
dc.subject | CNN | cs |
dc.subject | Frameworky | cs |
dc.subject | GPU | cs |
dc.subject | TensorFlow | cs |
dc.subject | Pytorch | cs |
dc.subject | Python | cs |
dc.subject | CUDA | cs |
dc.subject | GoogLeNet | cs |
dc.subject | Deep learning | en |
dc.subject | neural network | en |
dc.subject | CNN | en |
dc.subject | Frameworks | en |
dc.subject | GPU | en |
dc.subject | TensorFlow | en |
dc.subject | Pytorch | en |
dc.subject | Python | en |
dc.subject | CUDA | en |
dc.subject | GoogLeNet | en |
dc.title | Deep learning v analýze obrazu | cs |
dc.title.alternative | Deep Learning of Image Analysis | en |
dc.type | Bakalářská práce | cs |
dc.contributor.referee | Holuša, Michael | |
dc.date.accepted | 2018-05-28 | |
dc.thesis.degree-name | Bc. | |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 460 - Katedra informatiky | cs |
dc.thesis.degree-program | Informační a komunikační technologie | cs |
dc.thesis.degree-branch | Informatika a výpočetní technika | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | KUC0257_FEI_B2647_2612R025_2018 | |
dc.rights.access | openAccess | |