e-Sekretariat KIA

Tematy prac dyplomowych na rok 2021

Lp. Prowadzący Temat Kierunki Zarezerwowane
1 dr inż. Dawid Warchoł Aplikacja do programowania rytmów perkusyjnych w czasie rzeczywistym
Należy napisać program wykorzystujący klawiaturę komputera w celu programowania rytmu perkusyjnego w ustalonym tempie i metrum. Tworzone w ten sposób rytmy powinny być automatycznie zapisywane w formacie MIDI umożliwiającym eksport do zapisu nutowego w zewnętrznych aplikacjach (np. MuseScore). Program powinien mieć możliwość odsłuchu odgrywanego rytmu oraz dźwięków metronomu w trakcie rejestracji. Wymagana umiejętność programowania w języku C++.
Studia I stopnia NIE
2 dr inż. Dawid Warchoł Aplikacja umożliwiająca konwersję pomiędzy formatami plików anotacji skojarzonych z programami ELAN i Anvil
Korzystając z opracowanych bibliotek programistycznych przetwarzających dane w formatach skojarzonych z programami ELAN i Anvil należy napisać aplikację z graficznym interfejsem użytkownika umożliwiają konwersję pomiędzy tymi formatami. Dodatkowo należy rozbudować bibliotekę do przetwarzania danych programu Anvil o metodę dokonującą eksportu wybranej warstwy anotacji do formatu napisów dialogowych. Wymagana umiejętność programowania w języku C++.
Studia I stopnia NIE
3 dr hab. inż. Roman ZAJDEL Głębokie uczenie się ze wzmocnieniem w grach 3D
Celem pracy jest zaimplementowanie algorytmów głębokiego uczenia się ze wzmocnieniem do wybranych gier 3D. Środowisko/język: Python lub Unity.
Studia I stopnia NIE
4 dr hab. inż. Roman ZAJDEL Kalsyfikacja danych medycznych za pomocą sieci głębokiego uczenia
Celem pracy jest zastosowanie sieci głębokiego uczenia do klasyfikacji przykładowych zbiorów danych medycznych. Pożądanym językiem programowania jest Python.
Studia I stopnia NIE
5 dr hab. inż. Roman ZAJDEL Strategie AI w grach 2D
Celem pracy jest zastosowanie a następnie porównanie różnych algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem odpowiedzialnych za wypracowanie adaptacyjnych strategii wygrywania w grach 2D. Środowisko: OpenAI/Gym/Atari
Studia I stopnia NIE
6 dr hab. inż. Roman ZAJDEL Uczenie się ze wzmocnieniem w grach 2D
Celem pracy jest zaimplementowanie algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem do zbioru gier 2D. Środowisko/język: Python lub Unity.
Studia I stopnia NIE
7 dr hab. inż. Roman ZAJDEL Zastosowanie deep reinforcement learning w Unity
Celem pracy jest opis możliwości użycia algorytmu uczenia się ze wzmocnieniem (reinforcement learning) o aproksymacji funkcji za pomocą sieci głębokich (deep). Rozważania należy zilustrować przykładową grą. Środowisko: Unity
Studia I stopnia NIE

 

Politechnika Rzeszowska - Katedra Informatyki i Automatyki