Browse IS/STAG - Portál UTB

Skip to page content
Website UTB
Portal title page UTB
Anonymous user Login Česky
Browse IS/STAG
Login Česky
  • Welcome
  • Browse IS/STAG
  • Applicant
  • Graduate
  • Web services
  • ECTS
  • User Info
Welcome
Browse IS/STAG
Information for applicantsElectronic applicationECTS arrivals
Getting startedAlumni ClubAbsolvent - website
Web services
ECTS
User Info

1st level navigation

  • Welcome
  • Browse IS/STAG
  • Applicant
  • Graduate
  • Web services
  • ECTS
  • User Info
User disconnected from the portal due to long time of inactivity.
Please, click this link to log back in.
(Sessions are disconnected after 240 minutes of inactivity. Note that mobile devices may get disconnected even sooner).

Prohlížení IS/STAG (S025)

Help

Main menu for Browse IS/STAG

  • Programmes and specializations.
  • Courses
  • Departments
  • Lecturers
  • Students
  • Examination dates
  • Timetable events
  • Theses, selected item
  • Pre-regist. study groups
  • Rooms
  • Rooms – all year
  • Free rooms – Semester
  • Free rooms – Year
  • Capstone project
  • Times overlap
  •  
  • Title page
  • Calendar
  • Help

Search for a Thesis

Print/export:  Bookmark this link in your browser so that you may quickly load this IS/STAG page in the future.
Only logged-in user will see student personal numbers.

Dates found, count: 1

Search result paging

Found 1 records Print Export to xls List URL
  Surname Name Title Thesis status   Supervisors Reviewers Type of thesis Date of def. Title
Student Type of thesis - - - - - - - - - -
Item shown in detail Jedlinský Includes the selected person into the timetable overlap calculation. Marek The Practical Deployment of the Google Vision API The Practical Deployment of the Google Vision API Thesis finished and defended successfully (DUO).   Vala Radek Bezděk Václav Master's thesis 1559512800000 03.06.2019 The Practical Deployment of the Google Vision API Thesis finished and defended successfully (DUO).
Marek Jedlinský Master's thesis 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX

Thesis info Praktické nasazení Google Vision API

  • Basic data
The document you are accessing is protected by copyright law. Unauthorised use may lead to criminal sanctions.
Name Jedlinský Marek Includes the selected person into the timetable overlap calculation.
Acad. Yr. 2018/2019
Assigning department AUIUI
Date of defence Jun 3, 2019
Type of thesis Master's thesis
Thesis status Thesis finished and defended successfully (DUO). Thesis finished and defended successfully (DUO).
Completeness of mandatory entries - All mandatory fields for this Thesis are filled in.
Main topic Praktické nasazení Google Vision API
Main topic in English The Practical Deployment of the Google Vision API
Title according to student Praktické nasazení Google Vision API
English title as given by the student The Practical Deployment of the Google Vision API
Parallel name -
Subtitle -
Thesis supervisor Vala Radek, Ing. Ph.D.
External examiner Bezděk Václav, Ing.
Annotation Tato diplomová práce se zabývá praktickým využitím cloudové služby poskytující strojové učení v podobě počítačového vidění pro klasifikaci obrázků na úrovni klasifikace výrobce, modelu, karosérie a barvy vozidel. Práce se také zabývá možností naučení vlastního klasifikátoru pro klasifikaci vlastních tříd. V teoretické části práce je popsáno strojové učení a různé metody a algoritmy určené pro strojové učení. V praktické části je rozebrán návrh řešení, samotná implementace a jsou zhodnoceny výsledky vytvořeného programu.
Annotation in English This Master's thesis deals with practical use of cloud services which provides machine learning in form of computer vision used for image classification on the level of vehicle's manufacturer, model, bodywork and colour. The thesis also deals with possibility of training own classifier for classification of custom classes. In the theoretical part of thesis are described machine learning in general and different methods and algorithms used for machine learning. In practical part is described implementation plan, implementation itself and also there are evaluated results of developed program.
Keywords Strojové učení, počítačové vidění, klasifikace, Google Cloud Vision, Google Cloud AutoML Vision, PHP, Laravel
Keywords in English Machine learning, computer vision, classification, Google Cloud Vision, Google Cloud AutoML Vision, PHP, Laravel
Length of the covering note 67
Language CZ
Annotation
Tato diplomová práce se zabývá praktickým využitím cloudové služby poskytující strojové učení v podobě počítačového vidění pro klasifikaci obrázků na úrovni klasifikace výrobce, modelu, karosérie a barvy vozidel. Práce se také zabývá možností naučení vlastního klasifikátoru pro klasifikaci vlastních tříd. V teoretické části práce je popsáno strojové učení a různé metody a algoritmy určené pro strojové učení. V praktické části je rozebrán návrh řešení, samotná implementace a jsou zhodnoceny výsledky vytvořeného programu.
Annotation in English
This Master's thesis deals with practical use of cloud services which provides machine learning in form of computer vision used for image classification on the level of vehicle's manufacturer, model, bodywork and colour. The thesis also deals with possibility of training own classifier for classification of custom classes. In the theoretical part of thesis are described machine learning in general and different methods and algorithms used for machine learning. In practical part is described implementation plan, implementation itself and also there are evaluated results of developed program.
Keywords
Strojové učení, počítačové vidění, klasifikace, Google Cloud Vision, Google Cloud AutoML Vision, PHP, Laravel
Keywords in English
Machine learning, computer vision, classification, Google Cloud Vision, Google Cloud AutoML Vision, PHP, Laravel
Research Plan
  1. Prostudujte možnosti cloudové platformy společnosti Google, konkrétně služby Vision API, v oblasti klasifikace obrázků a uveďte také alternativní služby jiných dodavatelů.
  2. V práci uveďte také aktuální platební podmínky služby Vision API či případných alternativ.
  3. Seznamte se s webovou aplikací společnosti WrapStyle s.r.o., která slouží jako databáze obrázků s automobilovými designy a navrhněte možnosti automatické klasifikace obrázků automobilových designů.
  4. S využitím některého z výše uvedených API implementujte modul pro webovou aplikaci společnosti WrapStyle s.r.o., který by umožňoval nahrávání obrázků a jejich automatickou klasifikaci.
  5. Otestujte také možnost trénování klasifikace dle vlastních kategorií a v případě, že to bude vybrané API umožňovat, implementujte k tomuto účelu uživatelské rozhraní.
  6. Proveďte reálný test klasifikace obrázků pomocí implementovaného modulu a výsledky shrňte.
Research Plan
  1. Prostudujte možnosti cloudové platformy společnosti Google, konkrétně služby Vision API, v oblasti klasifikace obrázků a uveďte také alternativní služby jiných dodavatelů.
  2. V práci uveďte také aktuální platební podmínky služby Vision API či případných alternativ.
  3. Seznamte se s webovou aplikací společnosti WrapStyle s.r.o., která slouží jako databáze obrázků s automobilovými designy a navrhněte možnosti automatické klasifikace obrázků automobilových designů.
  4. S využitím některého z výše uvedených API implementujte modul pro webovou aplikaci společnosti WrapStyle s.r.o., který by umožňoval nahrávání obrázků a jejich automatickou klasifikaci.
  5. Otestujte také možnost trénování klasifikace dle vlastních kategorií a v případě, že to bude vybrané API umožňovat, implementujte k tomuto účelu uživatelské rozhraní.
  6. Proveďte reálný test klasifikace obrázků pomocí implementovaného modulu a výsledky shrňte.
Recommended resources
  1. RAVULAVARU, Arvind. Google Cloud AI Services Quick Start Guide: Build intelligent applications with Google Cloud AI services. Birmingham: Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1-78862-661-3.
  2. CIABURRO, Giuseppe. Hands-On Machine Learning on Google Cloud Platform: Implementing smart and efficient analytics using Cloud ML Engine. Birmingham: Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1-78839-348-5.
  3. PS, Legorie Rajan. Google Cloud Platform Cookbook: Implement, deploy, maintain, and migrate applications on Google Cloud Platform. Birmingham: Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1-78829-199-6.
  4. THODGE, Sanket. Cloud Analytics with Google Cloud Platform: An end-to-end guide to processing and analyzing big data using Google Cloud Platform. Birmingham: Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1-78883-968-6.
  5. Machine Learning. SAS \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. SAS Institute, 2018 \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-28\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://www.sas.com/en_hk/insights/analytics/machine-learning.html
  6. Laravel \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. Taylor Otwell \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-28\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://laravel.com/
  7. BISHOP, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. New York: Springer, c2006. Information science and statistics. ISBN 978-0387310732.
  8. Microsoft Azure: Computer Vision \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. Microsoft, 2018 \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-28\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/cognitive-services/computer-vision/home
Recommended resources
  1. RAVULAVARU, Arvind. Google Cloud AI Services Quick Start Guide: Build intelligent applications with Google Cloud AI services. Birmingham: Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1-78862-661-3.
  2. CIABURRO, Giuseppe. Hands-On Machine Learning on Google Cloud Platform: Implementing smart and efficient analytics using Cloud ML Engine. Birmingham: Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1-78839-348-5.
  3. PS, Legorie Rajan. Google Cloud Platform Cookbook: Implement, deploy, maintain, and migrate applications on Google Cloud Platform. Birmingham: Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1-78829-199-6.
  4. THODGE, Sanket. Cloud Analytics with Google Cloud Platform: An end-to-end guide to processing and analyzing big data using Google Cloud Platform. Birmingham: Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1-78883-968-6.
  5. Machine Learning. SAS \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. SAS Institute, 2018 \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-28\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://www.sas.com/en_hk/insights/analytics/machine-learning.html
  6. Laravel \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. Taylor Otwell \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-28\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://laravel.com/
  7. BISHOP, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. New York: Springer, c2006. Information science and statistics. ISBN 978-0387310732.
  8. Microsoft Azure: Computer Vision \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. Microsoft, 2018 \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-28\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/cognitive-services/computer-vision/home
Týká se praxe No
Enclosed appendices 1 CD
Appendices bound in thesis -
Taken from the library No
Full text of the thesis
Appendices
Reviewer's report
Supervisor's report
Defence procedure record file