Examensarbeten för kandidatexamen // Bachelor Theses
Länka till denna samling:
Browse
Browsar Examensarbeten för kandidatexamen // Bachelor Theses efter Ämnesord "AI"
Visar 1 - 4 av 4
Sökresultat per sida
Sortera efter
- PostDetection of malignant melanomas using neural networks(2022) Länsberg, Simon; Manfredsson, Anna; Chalmers tekniska högskola / Institutionen för data och informationsteknik; Svensson, LarsApproximately 60 000 people in Sweden are diagnosed with skin cancer each year, and around 500 of these patients die from their disease. There has been an increasing number of skin cancer cases in Sweden every year. This coupled with the highly stressed health care industry may result in a significant increase in mortality rates. Therefore, in an effort to detect possible malignant lesions on the skin, an image classification model was developed. The model in question was a convolutional neural network, a type of deep learning that specialises in classifying image data. In order to construct the dataset we used images found in the ISIC archives and divided them into two classes, malignant and benign. Several attempts were made before the best model was developed with a combination of transfer learning and the loss function ADAM. The model demonstrated an average performance of 73%. Using the Flutter framework it was possible to build an accompanying application with which the model could be presented to the general public. Ultimately, the app provided its users with the ability to take a picture of their lesion and then receive an indication based on the recommendation provided by the model. The connection between the application and the model was made possible through a Firebase database and a Python script that housed the model.
- PostInteractive Ecosystem Simulator(2021) ATTERFORS, JOHAN; HOLMBERG, CARL; HUANG, ALEXANDER; KARHU, ROBIN; LAE, BRAGE; LARSSON VAHLBERG, ALEXANDER; Chalmers tekniska högskola / Institutionen för data och informationsteknik; Dodig Crnkovic, Gordana; Fratarcangeli, MarcoAs ecosystems are complex domains, both analytical and computer-aided models can aid in gaining insights about their dynamics. One such computer-aided model is the concept of ecosystem simulation. This project aims to build an interactive and visual ecosystem simulation in the Unity game engine. The purpose is to explore how modelling of animal behavior, trait evolution and dynamic terrain can be combined with a graphical representation to create an interactive ecosystem simulator. Implementation of these aspects includes exploration of machine learning and reactive behavior for animals, terrain generation, genetic reproductive algorithms as well as run-time visualization and collection of data. The effects of these aspects are evaluated using comparisons between animal behavior models, impact of terrain and outcomes of genetic evolution, in addition to software interactivity. The outcome of this project indicated that the machine learning prioritization animals performed nearly as well as reactive rule based animals in terms of survival, while the machine learning steered animals performed sub-par in comparison to the others. Furthermore, it showed that terrain changes seemingly has a greater impact on the predator populations compared to the prey populations in the simulator. Additionally, as a result of the proposed evolution model, genetic traits of animals indicated to be potentially adaptive to the environment. Finally, the graphical representation provided visual feedback and information to users. In total, the final product resulted in a working interactive ecosystem simulator. The implications of this thesis offers a baseline framework for modelling a visual interactive ecosystem simulator in regards to future research, academic and entertainment applications.
- PostRealtids människoräknare(2022) LENANDER, ANTHON; REJ, KONRAD; Chalmers tekniska högskola / Institutionen för data och informationsteknik; Svensson, Lars; Duregård, JonasCovid-19 pandemin tvingade många anställda runtom i världen att byta ut sina vanliga arbetsplatser mot olika hemmalösningar. I och med att fler anställda nu återvänder till kontoret letar därför många arbetsgivare efter lösningar för att hålla koll på antalet anställda som befinner sig på kontoret. Målet med den här studien är därför att utveckla ett kamera-baserat datainsamlingssystem för att övervaka antalet människor som går in och ut ur ett kontor. Människoräkningen görs med hjälp av objektdetektion, vilket är varför olika algoritmer för objektdetektion utforskas och jämförs. Insamlad data visas sedan upp på en tillhörande hemsida med hjälp av en utvecklad API.
- PostRegelbaserad AI för StarCraft II(2019) Degerman, Miriam; Lindberg, Fredrik; Lylander, Ludvig; Postonen, Joel; Rudén, Andreas; J. Rydberg, Viktor; Solovjov, Kevin; Chalmers tekniska högskola / Institutionen för data och informationsteknik; Danielsson, Nils Anders; Ahrendt, Wolfgang; Strannegård, ClaesAtt fatta strategiska beslut under tidspress är komplicerat både i verkligheten och i realtidsstrategispel (RTS-spel). Denna kandidatrapport presenterar hur vår AIagent använder regelbaserade metoder för att spela StarCraft II, ett datorspel med inkomplett information och många möjliga tillstånd. Spel som detta tillhandahåller tydligt definierade miljöer med stora tillståndsrymder, vilket gör dem till lämpliga plattformar för forskning inom AI. Resultatet av detta arbete visar en klassisk AI som utgör en utmaning för såväl människor som andra AI-agenter. Dock krävs många abstraktioner och förenklingar för att få en överskådlig och modulär kodbas, vilket i specifika spelsituationer begränsar AI-agenten. Trots detta vinner den över spelets inbyggda AI på nivån Elite, vilket är den svåraste nivån som inte använder några fusk.