Práce se zabývá umělou inteligencí, použitím umělé inteligence v podnicích, a především využití data miningu. Jsou zde popsány základní pojmy, které jsou potřeba pro porozumění praktické části. V praktické části se zhodnocují výsledky na základě veřejně dostupných dat na internetu. Data odhalí oblasti využívání data miningu, trend umělé inteligence a také míru digitalizace. Dále je zde uveden výčet moderních trendů v data miningu a interpretace výsledků.
Anotace v angličtině
The work deals with artificial intelligence, the use of artificial intelligence in companies, and especially the use of data mining. It describes the basic concepts that are needed to understand the practical part. The practical part evaluates the results based on data publicly available on the internet. The data will reveal the areas of data mining use, the trend of artificial intelligence and also the degree of digitization. There is a list of modern trends in data mining and interpretation of results as well.
Klíčová slova
data mining, Big data, umělá inteligence, sociální sítě, software, strojové učení
Klíčová slova v angličtině
Data Mining, Big Data, Artificial Intelligence, Social Medias, Software, Machine Learning
Rozsah průvodní práce
65 s. (99 406 znaků)
Jazyk
CZ
Anotace
Práce se zabývá umělou inteligencí, použitím umělé inteligence v podnicích, a především využití data miningu. Jsou zde popsány základní pojmy, které jsou potřeba pro porozumění praktické části. V praktické části se zhodnocují výsledky na základě veřejně dostupných dat na internetu. Data odhalí oblasti využívání data miningu, trend umělé inteligence a také míru digitalizace. Dále je zde uveden výčet moderních trendů v data miningu a interpretace výsledků.
Anotace v angličtině
The work deals with artificial intelligence, the use of artificial intelligence in companies, and especially the use of data mining. It describes the basic concepts that are needed to understand the practical part. The practical part evaluates the results based on data publicly available on the internet. The data will reveal the areas of data mining use, the trend of artificial intelligence and also the degree of digitization. There is a list of modern trends in data mining and interpretation of results as well.
Klíčová slova
data mining, Big data, umělá inteligence, sociální sítě, software, strojové učení
Klíčová slova v angličtině
Data Mining, Big Data, Artificial Intelligence, Social Medias, Software, Machine Learning
Zásady pro vypracování
Úvod
Definujte cíle práce a použité metody zpracování práce.
I. Teoretická část
Zpracujte literární rešerši z oblasti dataminingu a systémů umělé inteligence.
II. Praktická část
Proveďte analýzu možností využití umělé inteligence v kontextu potřeb současné ekonomiky a moderního managementu.
Vyhodnoťte možné nástroje z hlediska jejich efektivnosti a účelnosti.
Závěr
Zásady pro vypracování
Úvod
Definujte cíle práce a použité metody zpracování práce.
I. Teoretická část
Zpracujte literární rešerši z oblasti dataminingu a systémů umělé inteligence.
II. Praktická část
Proveďte analýzu možností využití umělé inteligence v kontextu potřeb současné ekonomiky a moderního managementu.
Vyhodnoťte možné nástroje z hlediska jejich efektivnosti a účelnosti.
Závěr
Seznam doporučené literatury
DOSTÁL, Petr. Soft computing v podnikatelství a veřejné správě. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2015, 130 s. ISBN 978-80-7204-896-0.
HAN, Jiawei, Micheline KAMBER a Jian PEI. Data mining: concepts and techniques. 3rd ed. Waltham: Elsevier, 2012, 703 s. ISBN 978-0-1238-1479-1.
HOLOŠKA, Jiří. Artificial inteligence applied on cryptoanalysis aimed on cryptoanalysis aimed on revealing weaknesses of modern cryptology and computer security. Zlín: Tomas Bata University in Zlín, 2012, 30 s. ISBN 978-80-7454-144-5.
HOLUBOVÁ, Irena, Jiří KOSEK, Karel MINAŘÍK a David NOVÁK. Big Data a NoSQL databáze. Praha: Grada, 2015, 281 s. ISBN 978-80-2475-466-6.
LABERGE, Robert. Datové sklady: agilní metody a business intelligence. Brno: Computer Press, 2012, 350 s. ISBN 978-80-2513-729-1.
Seznam doporučené literatury
DOSTÁL, Petr. Soft computing v podnikatelství a veřejné správě. Brno: Akademické nakladatelství CERM, 2015, 130 s. ISBN 978-80-7204-896-0.
HAN, Jiawei, Micheline KAMBER a Jian PEI. Data mining: concepts and techniques. 3rd ed. Waltham: Elsevier, 2012, 703 s. ISBN 978-0-1238-1479-1.
HOLOŠKA, Jiří. Artificial inteligence applied on cryptoanalysis aimed on cryptoanalysis aimed on revealing weaknesses of modern cryptology and computer security. Zlín: Tomas Bata University in Zlín, 2012, 30 s. ISBN 978-80-7454-144-5.
HOLUBOVÁ, Irena, Jiří KOSEK, Karel MINAŘÍK a David NOVÁK. Big Data a NoSQL databáze. Praha: Grada, 2015, 281 s. ISBN 978-80-2475-466-6.
LABERGE, Robert. Datové sklady: agilní metody a business intelligence. Brno: Computer Press, 2012, 350 s. ISBN 978-80-2513-729-1.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
ilustrace, grafy, schémata, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Vedoucí práce: Ing. Milan Damborský, Ph.D. – známka: C.
Uvedené trendy jsou pojaty spíše pozitivně (deskriptivně), bez silné normativní stránky, která je asi nad rámec běžné BP. Nad rámec zadání práce Vás prosím o zhodnocení, zda některé trendy považuje za rizikové pro ekonomiku ČR. Zodpovězeno zcela.
V čem spatřujete přínos spojení tématu (které patří spíše do oblasti IT) s ekonomickým pohledem? Zodpovězeno zcela.
Oponent práce: doc. Ing. Jena Švarcová, Ph.D. – známka: E.
Uveďte alespoň tři významné české firmy působící v oblasti data mining a AI a komentujte jejich vývoj v posledních pěti letech. Zodpovězeno zcela.
Otázky komise:
Doc. PhDr. Ing. Aleš Gregar, CSc.: Proč jste blíže nespecifikoval experta, se kterým jste při zpracování práce spolupracoval? Můžete zdůvodnit jeho výběr? Zodpovězeno zcela.