41. Vizualizacija delovanja preiskovalnih algoritmov v umetni inteligenciMatjaž Hegedič, 2013, diplomsko delo Ključne besede: prostor stanj, preiskovalni algoritem, vizualizacija, umetna inteligenca, spletna aplikacija, A*, RBFS, IDA*, RTA*, računalništvo, računalništvo in informatika, računalništvo in matematika, univerzitetni študij, interdisciplinarni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 5,74 MB) |
42. Vodenje robota preko senzorjev pametnega telefonaLuka Stopar, 2013, diplomsko delo Ključne besede: robotika, kinematika, inverzna kinematika, računalniški vid, referenčni okvir, linearni pospešek, računalništvo, računalništvo in informatika, računalništvo in matematika, univerzitetni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 4,24 MB) |
43. Prepoznavanje človeških gibov s pospeškomeri in strojnim učenjemBlaž Strle, 2008, diplomsko delo Ključne besede: prepoznavanje človeških gibov, strojno učenje, pospeškomer, odločitveno drevo časovnih vrst, računalništvo, univerzitetni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 1,01 MB) |
44. Robotsko učenje in planiranje potiskanja predmetovMiha Troha, 2010, diplomsko delo Ključne besede: učenje z eksperimentiranjem, kvalitativno planiranje, mehko planiranje, kvalitativni modeli, inteligentni robotski sistemi, računalništvo, univerzitetni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 3,74 MB) |
45. Večagentno iskanje poti v strateških igrahSimon Mihevc, 2014, diplomsko delo Ključne besede: večagentno iskanje poti, realno časovne strateške igre, algoritem A*, večagentno iskanje poti z uporabo hodnika, večagentno iskanje poti z detekcijo neodvisnosti in dekompozicijo operatorjev, računalništvo, univerzitetni študij, diplomske naloge Celotno besedilo (datoteka, 9,57 MB) |
|
47. Sprotno posodabljanje priporočilnega sistema za personalizacijo TV sporedaIGOR AVBELJ, 2015, magistrsko delo/naloga Ključne besede: priporočilni sistemi, BRISMF, ECOCLE, kNN, IPTV, priporočanje oddaj, inkrementalno učenje Celotno besedilo (datoteka, 3,83 MB) |
|
49. Uporaba stojnega učenja pri napovedovanju cen kart v igri MagicJERNEJ LIPOVEC, 2016, diplomsko delo Ključne besede: strojno učenje, predvidevanje cen, MTG, prosti trg, ponudba in povpraševanje, metoda podpornih vektorjev, Weka, podatkovno rudarjenje Celotno besedilo (datoteka, 1,20 MB) |
|