Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.

Závěrečné práce

Bakalářské práce

Webová aplikace, informační systému pro posilovnu Fitness Power

Autor
Patrik Kubec
Rok
2019
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Jan Blizničenko
Anotace
Tato bakalářská práce se zabývá vytvořením funkčního prototypu webové aplikace pro fitness studio. Tento prototyp bude v budoucnu v rámci diplomové práce doplněn a plně přizpůsoben fitness studiu. Aplikace bude využívána zejména zaměstnanci firmy a bude sloužit jako nástroj pro evidenci zboží, správu pracovníků, přehled financí a mnoho dalšího. Smyslem aplikace je zlepšit kvalitu práce na pracovišti. Aplikace slouží jako náhrada za papírovou evidenci a tím urychluje a zpříjemňuje práci ve firmě. Díky snadnému a přehlednému ovládání je usnadněno evidování příchodu a odchodu zákazníků ze studia. Pro vytvoření práce jsou použity technologie Spring Boot, Spring Data, Vaadin Framework, Vaadin Flow, Maven, H2 database.

Historizace dat pro potřeby datového skladu fakulty

Autor
Robert Kotlář
Rok
2015
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Michal Valenta, Ph.D.
Anotace
Práce se zabývá návrhem a realizací historizačních procesů pro potřeby datového skladu FITu. Jsou zde popsány nejpoužívanější způsoby historizace a všechny kroky potřebné k implementaci mnou vybraného řešení. Mnou navržené historizační procesy jsem implementoval v Pentaho Data Integration a také jsem je úspěšně pilotně nasadil na ETL server. V poslední kapitole je ukázka, jak může historizace prospět datovému skladu a analytickým dotazům na něj.

Inteligentní osobní asistent pro OS Windows

Autor
Jindřich Kuzma
Rok
2018
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. David Šenkýř
Anotace
Cílem práce je navrhnout a implementovat aplikaci pro operační systém Windows, která bude sloužit jako inteligentní osobní asistent. Aplikace bude na základě zpráv v přirozeném jazyce spouštět naprogramované funkce. Práce je založena na použití vhodné knihovny pro zpracování přirozeného jazyka. Knihovna je integrována jako lokální Python server, který komunikuje s aplikací psanou v C++ přes HTTP. Implementovaná aplikace obsahuje 12 spustitelných funkcí, které tvoří asistenta, a je možné jednoduše přidat další, lze ji také spustit na lokálním stroji.

Predikce pohybu ceny kryptoměn pomoci rekonstrukci a analýze účetní knihy.

Autor
Mikhail Lyashenko
Rok
2022
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.
Oponenti
Mgr. Petr Šimánek
Anotace
Tato práce analyzuje informace uvedené na trhu s kryptoměnami, zkoumá, které nejlépe funguje při predikci časových řad dat na trhu: LSTM-RNN nebo GRU- RNN a pokouší se předpovídat změnu ceny na trhu u tří párů kryptoměn: BTC/USDT, ETH/USDT a DOGE/USDT. Hlavní přínosy práce jsou zejména následující: 1. Analyzuje trh kryptoměn a identifikuje některé silné rysy knih příkazů 2. Ukazuje skutečný potenciál RNN při predikci časových řad. 3. Zdůrazňuje skutečný význam dat, na kterých jsou modely trénovány.

Webová aplikace pro evidenci klientů projektu "Úspěšný prvňáček"

Autor
Lukáš Rod
Rok
2018
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Jiří Mlejnek
Anotace
Tato práce si klade za cíl vytvořit webovou aplikaci pro projekt "Úspěšný prvňáček", který nabízí doučování a kurzy pro budoucí nebo nastupující prvňáčky. Výsledná aplikace má umožnit evidování klientů, jejich docházky, skupin, plateb za lekce a zobrazení celé historie klienta. Serverová část aplikace je napsána v Pythonu s webovým frameworkem Django. Klientská část je v Reactu a se serverovou částí komunikuje přes REST API díky Django REST Frameworku. Na závěr bylo úspěšně provedeno akceptační testování, na jehož základě proběhlo vylepšení zjištěných nedostatků. Aplikace je nasazena na hosting Heroku a lektorka ji denně používá.

Algoritmus tržních signálů založený na rozpoznávání obrazů

Autor
Andrey Babushkin
Rok
2019
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D.
Anotace
Miliony transakcí jsou zpracovány na světových trzích. Obchodníci bojují o zisky prodejem a nákupem různých aktiv po celém světě. V této nekonečné válce za peníze vznikají tuny různých technik, cílem kterých je předpovědět cenu a pomoct obchodníkům učinit správná rozhodnutí. Tato práce navrhuje nový přístup k analýze historických OHLCV dat a generování tržních signálů, které obchodníkům sdělují, jaké kroky by měly být učiněny právě teď. K zavedení nového modelu využíváme konvoluční neuronové sítě v kombinaci s plně propojenými neuronovými sítěmi. Dále diskutujeme techniku pro vytvoření tréninkové sady dat z vizuální reprezentace tržního indikátoru nazvaného Index relativní síly. Navrhovaný model dosahuje 69% přesnosti z dat o kryptometrovém páru ETH/BTC, který, pokud vezmeme v úvahu celkovou volatilitu kryptomarket, je dobrou základnou pro budoucí řešení.

ETL server pro potřeby datového skladu fakulty

Autor
Radim Lenger
Rok
2015
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Michal Valenta, Ph.D.
Anotace
Práce se zabývá návrhem a implementací ETL serveru pro potřeby školního datového skladu. V současnosti jsou ETL transformace a úlohy spouštěny ručně správcem a není zaveden konkrétní proces kontroly celého průběhu spouštění ETL transformací. Navržený server tedy zajišťuje pravidelný běh ETL transformací, sleduje jejich činnost a zaznamenává informace o jejich běhu. Zároveň jsem navrhl procesní workflow celé procedury. Server také posloužil pro otestování nasazení historizace a metadat v rámci ETL procesů. Pro pilotní nasazení jsem vybral linuxový server a open source ETL nástroj Pentaho Kettle. V první teoretické části jsem seznámil čtenáře se základními pojmy a provedl rešerši dostupných řešení ETL procesů. Poté jsem v rámci klíčových ukazatelů výkonnosti sepsal jak měřit a testovat ETL úlohy a jejich běh na serveru. Ve druhé praktické části jsem provedl analýzu současného řešení, navrhl a následně implementoval pracovní workflow ETL serveru. Využil jsem k tomu daemona navrženého v C++ a shell skriptů. Pilotní nasazení jsem poté vyzkoušel a otestoval dle teoretické části a přidal další testy samotného daemona a skriptů. Při ostrém nasazení bude jistě třeba ještě doladit definici skriptů, jedná se však spíše o drobné úpravy, které nelze vytvořit jinak než s použitím ostrých dat.

API pro datový sklad

Autor
Daniel Pršala
Rok
2015
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Jiří Mlejnek
Anotace
Práce se zaměřuje na vytvoření vhodného aplikačního rozhraní pro přístup aplikací třetích stran k fakultnímu datovému skladu. Obsahem je analýza současného stavu možných řešení, návrh řešení ale především samotná im- plementace funkčního prototypu. K řešení byla použita nestandardní archi- tektura, která je rozdělena na dvě vrstvy. Vrstva komunikační, která zajišťuje komunikaci s klientem a transformaci výsledných dat do požadovaného for- mátu a skládá se z několika nezávislých modulů, a vrstva modelová, která ověřuje oprávnění jednotlivých modulů a získává data z fakultní databáze. Cílem práce je vytvořit aplikační rozhraní s takovouto architekturou, které navíc dokáže spravovat uživatelské role a oprávnění jednotlivých modulů a bude velmi snadno rozšířitelné a spravovatelné.

Webová aplikace pro sledování vývoje cen kryptoměn.

Autor
Jan Koten
Rok
2022
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.
Oponenti
Ing. Ivo Petr, Ph.D.
Anotace
Tato práce se zabývá problematikou predikce vývoje hodnoty kryptoměn. V rámci ní je vytvořena webová aplikace poskytující uživatelům informace, jako jsou počátek, konec a hodnota následujících lokálních extrémů. Tyto údaje jsou aplikací predikovány v rámci desítek minut do budoucnosti. Společně s historickou hodnotou kryptoměn jsou zaznamenávána data o vyhledávání dané kryptoměny v čase na vyhledávači Google a data o vývoji hodnot VIX, S&P 500 a zlata. Predikce aplikace jsou uskutečněny právě na základě těchto dat. Zároveň jsou zaznamenaná data zobrazována v aplikaci ve formě grafu. Uživatelům je pak v reálném čase poskytováno doporučení o akcích, které mají provést pro zajištění výdělku. Těmito akcemi jsou prodej, nákup a nečinnost v rámci jednotlivých kryptoměn. Takto je aplikace schopná pomoci uživatelům ve zlepšení orientace na trhu s kryptoměnami.

Indikátor sentimentu trhu

Autor
David Lebl
Rok
2019
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Jan Blizničenko
Anotace
Cíl této práce je návrh, implementace a nasazení aplikace analyzující senti-ment příspěvků ze sociální sítě Twitter na téma kryptoměn a obchodování.Teoretická část práce se zabývá rešerší big data architektury pro real-timeanalýzu streamů. V analytické a implementační části je řešena volba zvole-ných technologií pro danou problematiku, implementace dílčích aplikací ar-chitektury microservices a způsob nasazení aplikace do cloudového prostředíKubernetes. Výsledkem práce je monitorovací systém určený jako služba proretail investory.

AutoML přístup v doporučujících systémech

Autor
Daniil Pastukhov
Rok
2021
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.
Oponenti
Ing. Vojtěch Vančura
Anotace
Ve všech oblastech strojového učení, stejně jako v doporučovacích systémech, není snadné rozhodnout, který model by měl být v daném kontextu použit. Doporučovací systémy jsou softwarové nástroje, které se snaží předpovědět, o jaké položky by měl uživatel zájem. Cílem této práce je vyhodnotit různé přístupy AutoML s využitím nejmodernějších algoritmů a metrik, jako recall, pokrytí katalogu a serendipity. AutoML je proces automatizace časově náročného a iterativního procesu trénování ML modelu. V AutoML existují dva vhodné přístupy, které jsme si vybrali k experimentování - hyperparametrická optimalizace a metaučení. V této práci jsme testovali nejmodernější algoritmy na veřejně dostupných datových sadách MovieLens s využitím technik AutoML. Také jsme navrhli alternativní definici serendipity.

Systém pro automatické vytváření profilů expertů, na základě podobností jejích VaVaI výsledků

Autor
Maxim Sachok
Rok
2020
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D.
Anotace
Tato práce implementuje webovou aplikaci pro identifikaci autora. V této práci projdeme výzkum, analýzu, návrh, implementaci a testování softwaru. Tato aplikace sleduje architekturu mikrservice a lze k ni připojit pomocí REST klienta.

Předpovídání obchodních signálů na forex pomocí metod rozpoznávání obrazu.

Autor
Gleb Fedorov
Rok
2022
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D.
Anotace
Algoritmické obchodování je od svého počátku pro mnoho výzkumníků skutečně atraktivní oblastí, která slibuje okamžitý zisk za jakoukoli vynalézavost, kterou do něj vloží. Velmi inspirováni úspěchem rozpoznávání obrazu a hlubokého učení v posledních letech jsme se pokusili zmíněný úspěch využít na Forexu. Připravili jsme přehled současných technik rozpoznávání obrazu a aplikovali je na předpovídání signálů na Forexu. Stejně jako lidé mohou predikovat nadcházející trendy zkoumáním grafů; my jsme natrénovali umělou neuronovou síť, která dokáže předpovídat budoucí cenové trendy z grafů extrapolací vytvořených pomocí Rychlé Fourierovy transformace. Výsledný model dosahuje na testovacích datech výkonnosti 63%.

Automatické vytváření profilů expertů z veřejných dat

Autor
Tomáš Lenoch
Rok
2020
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D.
Anotace
Táto bakalárska práca sa zaoberá návrhom, implementáciou a analýzou metód na automatické vytváranie profilov expertov z verejných dát. Preskúmané sú používané metódy a trendy v tejto oblasti. Súčasťou práce je návrh a implementácia viac ako desiatich metód, ktoré využívajú rôzne prístupy ku tvorbe profilov. Na ohodnotenie metód sú ich výstupné profily porovnané s profilmi z referenčnej množiny. Je vykonaná analýza týchto výsledkov, ktorá skúma kladné vlastnosti a problémy jednotlivých metód. Výstupom práce je webová aplikácia umožňujúca používateľovi vytvárať profily expertov pomocou navrhnutých metód.

Predikce signálu na finančních trzích pomocí analýzy časových řad

Autor
Bohumil Miláček
Rok
2021
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.
Oponenti
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Anotace
Práce se zaměřuje na analýzu nejvhodnějších typů finančních časových řad pro Machine learning na predikci buy/sell signálů. Data vybraná pro tuto práci byly akcie, konkrétně TSLA, AAPL, MSFT. Byla vzata jejich Tick data, agregována na time, tick, volume, dollar a Renko svíčky. Na jednotlivých svíčkách byl proveden labeling metodou CTL, která značí trend. Pomocí triviální strategie byl nasimulován trading na jednotlivých typech svíček. Pro vyhodnocení byly zvoleny klasifikátory Random forest a Neuronová sít', na kterých byla data natrénována a vyhodnocena vhodnost pro modely Machine learningu na základě výsledků předpovídání trendu na svíčkách a výsledků simulování tradingu na predikovaném buy/sell signálu. Výsledky ukázaly, že nejvhodnějším typem svíček jsou Renko.

Encyklopedie datového skladu

Autor
Martin Čejka
Rok
2015
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Michal Valenta, Ph.D.
Anotace
Na Českém vysokém učení technickém vzniká datový sklad, který zefektivní získávání informací a znalostí z univerzitních systémů. Pro sjednocení a zrychlení komunikace mezi vedením univerzity a týmem, který bude spravovat datový sklad, je třeba portál označovaný jako Encyklopedie datového skladu. Součástí mé práce je analýza a návrh tohoto portálu. Důležitou součástí návrhu je struktura podnikového a datového slovníku. Z provedeného průzkumu systémů pro řízení projektů jsem vybral ten nejvhodnější a vytvořil jsem na něm prototyp encyklopedie, který jsem nastavil a otestoval. Mé řešení je nasazeno na fakultní server a připraveno k použití.

Potlačení akustického hluku pomocí strojového učení

Autor
Artem Yutukov
Rok
2023
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.
Oponenti
doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D.
Anotace
Tato bakalářská práce obsahuje obecné informace o systémech aktivního potlačování hluku, historii oboru a diskusi o tom, jak můžeme reprezentovat zvuk pro procesy umělé inteligence. Zejména pojednává o využití strojového učení v této oblasti a demonstruje úspěšnost takových systémů, přičemž za základ bere architekturu konvoluční rekurentní neuronové sítě (CRN), kterou představili Tan K. a Wang D. Demonstrační model je navržen tak, aby předpovídal budoucí okna Krátkodobé Fourierove Transformace (STFT), přičemž jako vstupy používá předchozí a nulou doplněná okna STFT. Navržený systém byl vycvičen pomocí přístupu supervizovaného učení a vyhodnocen na základě své schopnosti přesně předpovídat nekolik budoucích oken STFT. Výkonnost systému byla měřena pomocí normalizované střední kvadratické chyby (NMSE) mezi předpovězenými a skutečnými okny STFT. Výsledky ukazují, že systém založený na CRN dosáhuje nízké hodnoty MSE, což svědčí o vysoké úrovni přesnosti při předpovídání budoucích oken STFT. Práce se rovněž zabývá omezeními a možnými vylepšeními navrhovaného systému, jakož i jeho potenciálním použitím v reálných scénářích. Celkově lze říci, že výsledky získané v této práci poskytují cenné poznatky o předzpracování a zpracování zvuku pomocí neuronových sítí a nabízejí slibný základ pro budoucí výzkum v této oblasti.

Metadata pro datový sklad fakulty

Autor
Jakub Krejčí
Rok
2015
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Michal Valenta, Ph.D.
Anotace
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a realizací metadatového řešení pro nový datový sklad fakulty informačních technologií ČVUT. V práci je popsaná teorie v oblasti metadat a podrobně rozebírá tři základní typy metadat (business, technická a procesní). V implementační části práce je popsán návrh komplexního metadatového řešení pro fakultní datový sklad. Je zde popsáno provedení pilotního nasazení procesních metadat pomocí nástroje Pentaho Data Integration a business metadat pomocí nástroje Pentaho Metadata Editor. Pilotní nasazení bylo úspěšně otestováno na databázi PostgreSQL a při tvorbě reportu v nástroji Pentaho Report Designer.

Mobilní aplikace pro portál pro spolupráci s průmyslem na základě platformy Android

Autor
Petr Lorenc
Rok
2016
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Mgr. Martin Podloucký
Anotace
Obsahem teoretické části práce je rozbor problematiky Android aplikací, rozbor nástrojů pro jejich vývoj a popis zabezpečení komunikace mobilního klienta se serverem. Je zde také popsáno, jak zajistit paralelní vývoj serveru a klienta. Praktická část obsahuje analýzu, návrh, implementaci a testování prototypu Android aplikace, která je připravená pro komunikaci s portálem Spolupráce s průmyslem. Důraz je kladen na uživatelské prostředí a otestování funkčního prototypu.

Online Clearingové centrum

Autor
Mykyta Boiko
Rok
2019
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Jiří Novák, Ph.D.
Anotace
Hlavním cílem této práce je vytvořit prototyp webové aplikace, která by fungovala jako tržiště spojující krypto tradery, investory a vývojáře obchodních strategií. Mělo by to pomoct zpeněžit práci vývojářů kryptoměnových obchodních strategie a maximalizovat zisk pro krypto tradery a investory, kteří používají obchodní signály "Kup/Prodej" generované obchodními strategiemi. Další neméně důležitou součástí práce je poskytování REST API jak pro krypto tradery, investory, tak pro vývojáře obchodních strategie a různé nástroje, které pomáhají při výběru požadované obchodní strategie. Nástroje zahrnují svíčkový graf popisující pohyb ceny s mapováním obchodních signálů s již vypršenou dobou platnosti a statistické data poskytující analýzu výkonu strategie založeného na měření celkového úspěchu nebo neúspěchu předpovědí signálů pro každou jednotlivou strategii prezentovanou na tržiště. Výsledkem by měl být prototyp budoucí ambiciózní platformy schopné vytvořit konkurenci na dnešním trhu krypto obchodování

Linked Data a Question Answering modul pro chatbota

Autor
Vojtěch Kulovaný
Rok
2020
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D.
Anotace
Tato bakalářská práce si klade za cíl vytvořit ukázkový modul získání dat pro chatbota pomocí Linked Data. Po získání žádosti by měl být schopen získat data z internetu za pomoci SPARQL query a navrátit je.

Diplomové práce

Integrace systému Portál spolupráce s průmyslem do datového skladu ČVUT

Autor
Jan Mikeš
Rok
2017
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Magda Friedjungová
Anotace
Tato práce se zabývá integrací dat Portálu spolupráce s průmyslem do datového skladu ČVUT. Nad oběma systémy byla nejdříve provedena analýza. Z ní vychází návrh všech vrstev, které odpovídají architektuře existujícího datového skladu. Konkrétně se jedná o stage, integrovanou vrstvu, přístupovou vrstvu skládající se ze sémantické vrstvy a datových tržišť. Dále je popsána implementace vytvořených ETL procesů. Na závěr jsou uvedeny demonstrativní analytické reporty postavené nad celkovým řešením.

Integrace doporučovacího systému do portálu SSP

Autor
Josef Dvořák
Rok
2017
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D.
Anotace
Tato práce se věnuje možnostem využití rekomendačních systémů a problematice jejich technik a používaných algoritmů. Dále se v práci zabývám porovnáním jednotlivých rekomendačních systémů a jejich hodnotícími metrikami. V praktické části popisuji návrh a implementaci aplikace pro vyhodnocování a poměřování rekomendačních systémů. V práci jsou také zahrnuty výsledky porovnávání doporučovacích modelů vybraného rekomendačního systému.

Predikce studijních výsledků studentů bakalářského programu Informatika FIT ČVUT

Autor
Magda Friedjungová
Rok
2016
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D.
Anotace
Tato práce se zabývá extrakcí dat z fakultních systémů, které jsou používány pro zaznamenávání studijních výsledků studentů na Fakultě informačních technologií ČVUT. Získaná data jsou dále předzpracována a pomocí vhodných metod jsou sestaveny prediktivní modely, které určují úspěšnost studentů v 1. semestru 1. ročníku bakalářského programu Informatika v akademickém roce 2015/2016. Na základě výsledků predikce je provedena analýza výkonů studentů a navržena zlepšující opatření. Práce dále obsahuje popisy postupů a vyhodnocení modelů s cílem jejich znovu použití v nadcházejícím akademickém roce.

Datový sklad ČVUT - způsoby datové integrace

Autor
Robert Kotlář
Rok
2017
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Magda Friedjungová
Anotace
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací integrace dat do datového skladu ČVUT, který vznikl rámci rozvojových projektů (DÚ č. 20 a č. 46). V první části práce je popsána teorie z oblasti datových skladů, architektur datových skladů a integrace dat. V implementační části je popsán návrh a implementace Stage vrstvy datového skladu ČVUT. Dále se práce zabývá integrací dat do databáze datového skladu a automatizací tohoto procesu.

Rozšíření webové aplikace pro projekt "Úspěšný prvňáček"

Autor
Lukáš Rod
Rok
2020
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Josef Vogel, CSc.
Anotace
Tato práce si klade za cíl rozšířit webovou aplikaci pro projekt "Úspěšný prvňáček", který nabízí doučování a kurzy pro budoucí nebo nastupující prvňáčky. Původní aplikace byla vytvořena v rámci předcházející bakalářské práce a slouží k evidování klientů, jejich docházky, skupin, plateb za lekce a zobrazení celé historie klienta. Serverová část původní i nové aplikace je napsána v Pythonu s webovým frameworkem Django, klientská část v Reactu, navzájem spolu komunikují přes REST API díky Django REST Frameworku. Výsledná nová rozšířená aplikace splňuje všechny nové požadavky lektorky. Také je díky zavedení pokročilých nástrojů pro usnadnění vývoje a údržby, vysokému pokrytí automatizovanými testy API i UI (E2E) a zavedení několika prostředí pro nasazování umožněno spolehlivější a rychlejší dodávání nových verzí. Aplikace je nasazena do několika prostředí (včetně produkčního) na Heroku a lektorce umožňuje ještě efektivnější a pohodlnější každodenní práci pokrývající více oblastí díky novým funkcím.

Modul pro detekci kontextů v doméně internetového bankovnictví v českém jazyce

Autor
Samuel Fabo
Rok
2022
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.
Oponenti
Ing. Daniel Vašata, Ph.D.
Anotace
V tejto práci sa zaoberáme výskumom a aplikáciou rôznych techník na riešenie problému intent detection (alebo aj detekcia kontextov, zámerov) v doméne českého bankovníctva. Intent detection je základ každého dobrého chatbota a ak je detekcia kvalitná a vyladená, udrží užívateľa dlhšie v kontakte so strojom. Keďže neexistujú voľne dostupné dátové sady v českom jazyku na túto doménu, museli sme dáta zozbierať sami. Neskôr sme spojili zozbierané vzorky intentov s voľne dostupnou sadou BANKING77, ktorú sme preložili do češtiny. Podarilo sa nám vyladiť model, ktorý mal na testovacej vzorke spojenej dátovej sady dobré výsledky presnosti. Nakoniec sme nasadili výsledný model do demonštračnej aplikácie.

Integrace systému V3S do datového skladu ČVUT

Autor
Michal Štádler
Rok
2017
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Michal Valenta, Ph.D.
Anotace
Práce obsahuje analýzu systému V3S pro účel jeho integrace do Datového skladu ČVUT. Dále popisuje návrh a realizaci stage, integrované, sémantické, přístupové a prezentační vrstvy nově integrovaných dat z V3S do Datového skladu ČVUT. Závěr práce obsahuje několik příkladů reportů založených na datech z V3S, které kromě svého vlastního významu i ověřují funkčnost integrace.

Automatická extrakce profilů osob z univerzitní domény pomocí metod web scrapingu a NLP

Autor
Tomáš Lenoch
Rok
2023
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov, Ph.D.
Oponenti
Ing. Milan Dojčinovski, Ph.D.
Anotace
Táto práca sa zaoberá vývojom softvérovej aplikácie, ktorá dokáže automaticky získavať personálne profily zamestnancov z webových stránok univerzít pomocou techník web scrapingu a spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Získané profily obsahujú príslušnosť zamestnancov k organizačným jednotkám v rámci univerzity. Okrem toho je v aplikácii k dispozícii užívateľsky prívetivé grafické rozhranie na overovanie a úpravu získaných profilov. Dizajn aplikácie založený na komponentoch umožňuje do budúcnosti úpravy na spracovanie špecifickejšieho okruhu univerzít. Výkonnosť aplikácie sa hodnotí na množine dát ručne extrahovaných z univerzitných webových stránok. Výsledky hodnotenia naznačujú, že aplikácia dokáže vykonávať požadované úlohy. V budúcnosti je ale potrebné ďalšie testovanie vzhľadom na obmedzenú veľkosť referenčnej množiny.

Datový sklad pro anketu ČVUT

Autor
Jiří Grill
Rok
2015
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Stanislav Kuznetsov
Oponenti
Ing. Michal Valenta, Ph.D.
Anotace
Tato diplomová práce se zabývá reimplementací stávajícího datového skladu, jež shromažduje záznamy získané ze školní aplikace Anketa. Pomocí této aplikace jsou na konci každého semestru ukládány záznamy z jednotlivých anket fakult Českého vysokého učení technického v Praze. Cílem práce je vytvorit řešení, které bude možné dále integrovat do nově vznikajícího interního projektu "Datová čistota" Fakulty informacních technologií. Současně tato práce popisuje problematiku datových skladů, metadat a reportovacích nástroju pro tvorbu reportů tvořených ze záznamu uložených v datových skladech. Výsledným rešením je implementace umožnující podrobnou analýzu dat získaných z databáze aplikace Anketa za použití ETL skriptů.