Práce se zabývá využitím neuronových sítí pro generování vtipů v anglickém a českém jazyce. Pro vývoj byl použit programovací jazyk Python, framework PyTorch a knihovny pro matematické výpočty Pandas a NumPy. Výpočetní operace použitých neuronových sítí byly provedeny na GPU v podobě grafické karty NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti s využitím CUDA architektury. Modely neuronových sítí byly trénovány na datech v anglickém jazyce sesbíraných platformy Reddit. Výsledkem je model neuronové sítě umožňující generovat text v podobě vtipu v anglickém jazyce. Práce prozkoumává problematiku využití natrénovaných modelů pro generování vtipů v českém jazyce.
Anotace v angličtině
The thesis deals with the proposal of neural networks for generating jokes in English and Czech. For development, the Python programming language was used along with libraries for mathematical computations Pandas and NumPy. The computations were performed using the GPU in form of an NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti graphic card with the usage of the CUDA architecture. The models of neural networks were trained on data in the English language collected from the platform Reddit. The result is a model of neural network enabling the generation of a text in form of a joke in English. The thesis explores the problematics of using the trained models for generating jokes in the Czech language.
Klíčová slova
Rekurentní neuronové sítě GRU, Hluboké učení, Generování vtipů, Neuronové sítě, PyTorch, GPU, CUDA
Klíčová slova v angličtině
Recurrent neural networks, GRU, Deep learning, Jokegeneration, Neural networks, PyTorch, GPU, CUDA
Rozsah průvodní práce
41
Jazyk
CZ
Anotace
Práce se zabývá využitím neuronových sítí pro generování vtipů v anglickém a českém jazyce. Pro vývoj byl použit programovací jazyk Python, framework PyTorch a knihovny pro matematické výpočty Pandas a NumPy. Výpočetní operace použitých neuronových sítí byly provedeny na GPU v podobě grafické karty NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti s využitím CUDA architektury. Modely neuronových sítí byly trénovány na datech v anglickém jazyce sesbíraných platformy Reddit. Výsledkem je model neuronové sítě umožňující generovat text v podobě vtipu v anglickém jazyce. Práce prozkoumává problematiku využití natrénovaných modelů pro generování vtipů v českém jazyce.
Anotace v angličtině
The thesis deals with the proposal of neural networks for generating jokes in English and Czech. For development, the Python programming language was used along with libraries for mathematical computations Pandas and NumPy. The computations were performed using the GPU in form of an NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti graphic card with the usage of the CUDA architecture. The models of neural networks were trained on data in the English language collected from the platform Reddit. The result is a model of neural network enabling the generation of a text in form of a joke in English. The thesis explores the problematics of using the trained models for generating jokes in the Czech language.
Klíčová slova
Rekurentní neuronové sítě GRU, Hluboké učení, Generování vtipů, Neuronové sítě, PyTorch, GPU, CUDA
Klíčová slova v angličtině
Recurrent neural networks, GRU, Deep learning, Jokegeneration, Neural networks, PyTorch, GPU, CUDA
Zásady pro vypracování
Seznamte se s problematikou neuronových sítí a hlubokého učení.
Vytvořte rešerši problematiky automatického generování textu pomocí neuronových sítí.
Natrénujte a otestujte vhodné modely pro generování vtipů v angličtině.
Prozkoumejte možnosti adaptace a využití vybraných modelů pro generování vtipů v češtině.
Zásady pro vypracování
Seznamte se s problematikou neuronových sítí a hlubokého učení.
Vytvořte rešerši problematiky automatického generování textu pomocí neuronových sítí.
Natrénujte a otestujte vhodné modely pro generování vtipů v angličtině.
Prozkoumejte možnosti adaptace a využití vybraných modelů pro generování vtipů v češtině.
Seznam doporučené literatury
[1] GOODFELLOW, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep learning. MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613
[2] BISHOP, C. Pattern Recognition and Machine Learning. 2006. ISBN 13: 978-038731073
[3] KARPATHY, A., Johnson, J., Li, F. Convolutional neural neworks for visual recognition, dostupné online: https://cs231n.stanford.edu
Seznam doporučené literatury
[1] GOODFELLOW, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep learning. MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613
[2] BISHOP, C. Pattern Recognition and Machine Learning. 2006. ISBN 13: 978-038731073
[3] KARPATHY, A., Johnson, J., Li, F. Convolutional neural neworks for visual recognition, dostupné online: https://cs231n.stanford.edu
Přílohy volně vložené
Žádné.
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Průběh obhajoby je zveřejněn pouze přihlášenému uživateli.