Závěrečná práce: Bc. Dávid Pribula: Deep Learning for Educational Data
Diplomová práce
Deep Learning for Educational Data
Bc. Dávid Pribula
Anotace
Táto diplomová práca sa zaoberá možnosťami použitia metód neurónových sietí na mapovanie znalostí študentov. Práca mapuje terajší stav hlbokého mapovania znalostí a jeho porovnanie s inými metódami. Takisto zahŕňuje testovanie na simulovaných dátach, evaluáciu na reálnych dátach, a to na datasete slepemapy.cz.
Abstract
This thesis reviews the possibilities of the usage of deep learning methods for knowledge tracing. It maps the current state of Deep Knowledge Tracing and its comparison with other methods. It also includes testing on simulated data and evaluation on the real data, which is dataset slepemapy.cz.
Zadání práce
Cílem práce je prozkoumat potenciál metod hlubokého učení pro modelování výukových dat (konkrétně znalostí studentů). Práce vychází z článku "Deep knowledge tracing". Prvním krokem je replikovat metody a výsledky popsané v tomto článku na simulovaných datech a za využití simulovaných dat získat vhled do chování metody a nastavení parametrů. Druhým krokem je pak aplikovat tuto metodu na reálná data z projektu Slepé mapy a porovnat výkon metod hlubokého učení s dříve navrženými modely.
Práce zkontrolována:
13. 12. 2018 10:14, doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D., učo 4297
13. 12. 2018 10:14, doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D., učo 4297
- Zadáno/změněno 8. 2. 2019 16:08, Helena Kryštofová
- Záznam založen 14. 11. 2018 10:16, Jana Zemanová, učo 9619
- Zveřejnit od 12. 12. 2018 10:07, Alena Dvořáková
- Práce převzata 12. 12. 2018 10:07, Alena Dvořáková
Jazyk práce
angličtina
Termín obhajoby
8. 2. 2019
Práce byla úspěšně obhájena
Studijní program
Aplikovaná informatika
Práce na příbuzné téma
Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.
-
Prediction of missing peaks in mass spectra
Bc. Michal Starý -
Zpracování přirozeného jazyka ve videohrách: Případová studie AI Dungeon
Mgr. Viktor Porokh -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Mgr. Daniel Kvak, učo 445232 -
Synthesis of microscopy images using neural networks
Bc. Martin Kozlovský -
Forecasting of successful verbal memory encoding in humans from intracranial EEG
Mgr. Patrik Begáň -
Premediation & Xeno-Patterning: Imagining the World Without Us through Deep and Machine Learning
Dustin Skye Breitling, Ph.D. -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Mgr. Tomáš Repák -
Smart Picture Enlargement Using Neural Networks
Ing. Michal Čaniga
Název
Vložil
Vloženo
Práva
Složky
Soubory
3. 1. 2019
10. 1. 2019
-
Přidání souboru
Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat. -
Další operace se soubory
Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku. -
Pohled pro experty
Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností. -
Vyhledávání souborů
Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku. -
Rychlý přístup k souborům
Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.