Theses at VŠE
Not a member yet
77250 research outputs found
Sort by
Analysis of Sports Funding from Public Sources in the Vysočina Region in the Years 2019–2023
No full textTato bakalářská práce se zabývá analýzou financování sportu z veřejných zdrojů v kraji Vysočina v letech 2019 – 2023. Cílem této práce je identifikovat hlavní zdroje financování, vyhodnotit přidělování finančních prostředků mezi jednotlivé sportovní organizace a analyzovat efektivitu jejich využití. Efektivita bude měřena z perspektivy teorie lidského kapitálu, která zdůrazňuje, že investice do sportu přináší nejen fyzické, ale i psychologické benefity. Analýza vychází z dostupných dat krajského úřadu.This bachelor’s thesis focuses on the analysis of sports funding from public sources in the Vysočina Region during the years 2019 – 2023. The aim of this thesis is to identify the main sources of funding, evaluate the allocation of financial resources among individual sports organizations, and analyze the effectivness of their use. Effectivness will be measured from perspective of human capital theory, which emphasizes that investment in sports brings not only physical but also psychological benefits. The analysis is based on available data from the regional authority
Komparácia špeciálnych štátnych škôl pre žiakov so špeciálnymi výchovno-vzdelávacími potrebami v Českej a Slovenskej republike medzi rokmi 2019-2024
No full textThe bachelor thesis focuses on a comparative analysis of the system of special public education for pupils with special educational needs in the Slovak Republic and the Czech Republic during the period 2019 to 2024. The aim of the thesis is to compare the approaches of special education for pupils with disabilities. The theoretical part offers a basic literature search important for understanding the context in the practical part. The practical part analyzes the trends in the number of schools, pupils, teachers and financial expenditures in special education. The findings indicates that the Czech Republic prioritizes the integration of pupils with special educational needs into mainstream schools, while achieving a steady growth in staff capacity and a lower number of pupils per teacher. Slovak republic, on the other hand, relies more heavily on separate special institutions, faces a decline in the number of special educators and is currently in a period of reform. The results point to a higher stability of the special education system in the Czech Republic. Furthermore, the findings refute the hypotheses that special educators in the Czech Republic receive higher financial compensation than their colleagues in Slovakia and that the Czech Republic spends a larger share of public funds on special education. The hypothesis that the number of pupils with special educational needs is higher in the Czech Republic is only partially confirmed, showing that the Czech Republic has a significantly more developed system for integrating these pupils into mainstream education.Bakalárska práca sa venuje komparatívnej analýze systému špeciálneho štátneho školstva pre žiakov so špeciálnymi výchovno-vzdelávacími potrebami v Slovenskej a Českej republike v rokoch 2019 až 2024. Cieľom práce je porovnanie prístupu špeciálneho vzdelávania k žiakom so zdravotným znevýhodnením. Teoretická časť práce ponúka základnú literárnu rešerš dôležitú pre pochopenie súvislostí uvedených v praktickej časti. Praktická časť sa zameriava na analýzu vývoja počtu škôl, žiakov, učiteľov a finančných výdavkov v špeciálnom školstve. Zistenia ukazujú, že Česká republika uprednostňuje integráciu žiakov so špeciálnymi výchovno-vzdelávacími potrebami do bežných škôl, pričom dosahuje stabilný rast personálnych kapacít a nižší počet žiakov na učiteľa. Slovenská republika sa naopak vo väčšej miere opiera o samostatné špeciálne inštitúcie, čelí poklesu počtu špeciálnych pedagógov a aktuálne sa nachádza v období reforiem. Výsledky práce poukazujú na vyššiu stabilitu systému špeciálneho školstva v Českej republike. Zároveň vyvracajú hypotézy, že špeciálni pedagógovia v Česku sú finančne lepšie ohodnotení ako ich kolegovia na Slovensku a že Česká republika vynakladá väčší podiel verejných financií na špeciálne školstvo. Hypotéza o vyššom počte žiakov so špeciálnymi výchovno-vzdelávacími potrebami v Českej republike je potvrdená len čiastočne, ale ukázalo sa, že Česká republika má výrazne rozvinutejší systém integrácie týchto žiakov do bežného vzdelávania.Bakalářská práce se věnuje komparativní analýze systému speciálního státního školství pro žáky se speciálními výchovně-vzdělávacími potřebami ve Slovenské a České republice v letech 2019 až 2024. Cílem práce je porovnání přístupu speciálního vzdělávání k žákům se zdravotním znevýhodněním. Teoretická část práce nabízí základní literární rešerši důležitou pro pochopení souvislostí uvedených v praktické části. Praktická část se zaměřuje na analýzu vývoje počtu škol, žáků, učitelů a finančních výdajů ve speciálním školství. Zjištění ukazují, že Česká republika upřednostňuje integraci žáků se speciálními výchovně-vzdělávacími potřebami do běžných škol, přičemž dosahuje stabilního růstu personálních kapacit a nižšího počtu žáků na učitele. Slovenská republika se naopak ve větší míře opírá o samostatné speciální instituce, čelí poklesu počtu speciálních pedagogů a aktuálně se nachází v období reforem. Výsledky práce poukazují na vyšší stabilitu systému speciálního školství v České republice. Zároveň vyvracejí hypotézy, že speciální pedagogové v Česku jsou finančně lépe ohodnoceni než jejich kolegové na Slovensku a že Česká republika vynakládá větší podíl veřejných financí na speciální školství. Hypotéza o vyšším počtu žáků se speciálními výchovně-vzdělávacími potřebami v České republice je potvrzena jen částečně, ale ukázalo se, že Česká republika má výrazně rozvinutější systém integrace těchto žáků do běžného vzdělávání
Fine-tuning a Large Language Model for Simulating Association Rule Mining Algorithms
No full textThe presented work deals with the topic of fine-tuning and subsequent usage of large language models for frequent itemset mining. The main goal of the work was to determine whether it is possible to fine-tune models for higher success rates in this specific task. Within the scope of the work, two models (Deepseek R1 Distill Qwen 7B and Qwen1.5 1.8B Chat) were fine-tuned on three datasets created by the author. For each model and dataset, fine-tuning was also carried out using two different training method settings. The fine-tuned models were then tested on four different datasets for frequent itemset mining. Each dataset was provided to each model in the prompt, and the prompt was subsequently generated using three different creativity settings of the model. The outputs of the models were compared against the results of the Apriori algorithm and subsequently against the results of the non-fine-tuned version of the respective model on the same task. The best results were achieved by the non-fine-tuned Deepseek R1, with a 14% success rate. This was followed by the fine-tuned Deepseek R1 models, with an average success rate approaching zero. Qwen1.5 consistently failed in the frequent itemset mining task. In the case of the fine-tuned models, most of the models broke down, and in the case of the non-fine-tuned model, the most common outcome was code generation instead of producing the expected output.Předkládaná práce se věnuje tématu dotrénování a následnému využití velkých jazykových modelů k hledání častých množin položek. Hlavním cílem práce bylo zjistit, zdali je možné doučit modely pro vyšší úspěšnost na dané úloze. V rámci práce byly dotrénovány dva modely (Deepseek R1 Distill Qwen 7B a Qwen1.5 1.8B Chat) na třech autorem vytvořených datasetech. Pro každý model i dataset bylo zároveň provedeno dotrénování na dvou různých nastaveních trénovací metody. Dotrénované modely byly poté otestovány na čtyřech různých datasetech pro hledání častých množin položek. Každý dataset na každém modelu byl přiložen v promptu a následně byl prompt generován na třech různých nastaveních kreativity modelu. Výstupy modelů byly porovnávány oproti výsledkům algoritmu apriori a následně oproti výsledkům nedotrénované verze daného modelu na stejné úloze. Nejlepších výsledků dosáhl nedotrénovaný model Deepseek R1 s 14 % úspěšností. Následovaly dotrénované modely Deepseek R1 s průměrnou úspěšností blížící se nule. Model Qwen1.5 na úloze hledání častých množin položek ve všech případech selhal. V případě dotrénovaných modelů docházelo k selhání modelů a v případě nedotrénovaného šlo nejčastěji o generování kódu místo výstupu
Algorithmic Pricing of Used Goods
No full textThis thesis focuses on the design of a system for estimating the market price of used items. The work addresses both the system architecture and its actual development. The resulting system is built on a client-server architecture divided into a backend and a frontend. Current market data is retrieved from online advertising platforms, and the market price is estimated based on a combination of textual and visual similarity between the listed used item and advertisements on these platforms. The system also includes a feature for generating a structured description of the item. The proposed solution was tested on various categories of used items from ad servers. The results confirmed the practical usability and versatility of the system.Tato práce se zabývá návrhem systému pro odhad tržní ceny použitých předmětů. Práce se věnuje návrhu architektury systému a jeho samotnému vývoji. Výsledný systém je postaven na architektuře klient-server rozdělené na backend a frontend. Aktuální tržní data jsou získávána z inzertních on-line platforem a na základě kombinace podobnosti popisu a fotografie prodávané použité věci s inzeráty na těchto platformách se odhaduje jejich tržní cena. Součástí systému je také generování struktury popisu pro použitý předmět. Navržené řešení bylo otestováno na různých kategorií použitých předmětů z inzertních serverů. Výsledky potvrdili praktickou využitelnost a univerzálnost systému
Integration of a Supply Management Platform into a CRM System for Car Washes: A Data-Driven Approach to Improving Purchasing Processes
No full textThis bachelor’s thesis focuses on the design of an integration solution connecting a Customer Relationship Management system with a Supply Chain Management platform in the context of small and medium-sized car wash businesses. The main goal is to automate the inventory ordering process using predictive analytics, which takes into account seasonal fluctuations, historical data, and weather conditions. The thesis proposes an integration architecture, develops a system prototype, and performs a simulation demonstrating a significant reduction in administrative workload and improved inventory management efficiency. The results confirm that implementing an intelligent purchasing planning tool can be a valuable step towards digital transformation in the service sector.Tato bakalářská práce se zabývá návrhem integračního řešení propojujícího systém pro řízení vztahů se zákazníky a platformu pro řízení dodavatelského řetězce v kontextu malých a středních provozoven automyček. Hlavním cílem je automatizace procesu objednávání materiálu pomocí prediktivní analýzy, která zohledňuje sezónní výkyvy, historická data a meteorologické podmínky. V rámci práce byla navržena integrační architektura, vytvořen prototyp systému a provedena simulace, která ukázala výrazné snížení administrativní zátěže a zvýšení efektivity řízení zásob. Získané výsledky potvrzují, že zavedení inteligentního nástroje pro plánování nákupů může představovat významný krok směrem k digitální transformaci v sektoru služeb
Analysis and Possibilities of Generative Artificial Intelligence in Grammar Schools in the Czech Republic
No full textThe bachelor thesis deals with the possibilities and challenges associated with the use of generative artificial intelligence (GAI) in grammar schools in the Czech Republic. The aim is to find out how this technology is perceived by students, teachers and school administrators, what benefits and risks it brings to teaching and what are the key factors influencing its adoption. The thesis combines a theoretical analysis of the principles of generative AI and current trends in education with empirical research that includes a questionnaire survey of students and teachers across Czech grammar schools and a case study at a specific school. The research focuses on awareness of GAI, specific uses of GAI, attitudes towards its benefits and risks, and expectations for the future. In the practical part, quantitative and qualitative methods - electronic questionnaires and semi-structured interviews - are used to gain a comprehensive view of the issue. The questionnaires map the level of knowledge, frequency and purpose of GAI use, perceived benefits and concerns of respondents. The case study then offers a detailed insight into the experiences and attitudes at one particular high school. The thesis provides up-to-date data on the prevalence of generative AI among students and teachers, their motivations and barriers, and contributes to the discussion on the future direction of digital education in Czech secondary schools. It concludes with recommendations for secondary schools on the effective use of generative AI in secondary school teaching.Bakalářská práce se zabývá možnostmi a výzvami spojenými s využitím generativní umělé inteligence (GAI) na gymnáziích v České republice. Cílem je zjistit, jak tuto technologii vnímají studenti, učitelé a vedení škol, jaké přínosy a rizika přináší do výuky a jaké jsou klíčové faktory ovlivňující její adopci. Práce kombinuje teoretický rozbor principů generativní AI a současných trendů ve vzdělávání s empirickým výzkumem, který zahrnuje dotazníkové šetření mezi studenty a pedagogy napříč českými gymnázii a případovou studii na konkrétní škole. Výzkum se zaměřuje na povědomí o GAI, konkrétní způsoby jejího využití, postoje k přínosům a rizikům a očekávání do budoucna. V praktické části jsou využity kvantitativní i kvalitativní metody – elektronické dotazníky a polostrukturované rozhovory – které umožnily získat komplexní pohled na problematiku. Dotazníky mapují míru znalostí, četnost a účel využití GAI, vnímané přínosy i obavy respondentů. Případová studie pak nabízí detailní vhled do zkušeností a postojů na jednom konkrétním gymnáziu. Práce přináší aktuální data o rozšíření generativní AI mezi studenty a učiteli, jejich motivacích i bariérách a přispívá k diskusi o budoucím směřování digitálního vzdělávání na českých středních školách. Závěrem jsou uvedena doporučení pro gymnázia ohledně efektivního využití generativní umělé inteligence ve výuce na gymnáziích
Posouzení rozdílů a souladů ve strategických narativech Francie a Německa
No full textAt the core of this research is a comparative study designed to determine whether the strategic narratives of France and Germany regarding European defence cooperation are currently exhibiting divergence or convergence. Despite evidence of the previous differing approaches and preferences of the two countries towards European defence cooperation, the findings reveal that the current trend is moving towards more convergence, despite persistent unit-level factors that continue to generate elements of divergence. The system-level catalysts for this overall convergence are numerous, but Russia’s aggressive expansionism coupled with China’s perceived efforts to reshape the international order play a substantial role. The unit-level factors responsible for the persistent elements of divergence between French and German strategic narratives are to be found mainly in the two countries’ differing strategic cultures and levels of executive autonomy.V jádru tohoto výzkumu stojí komparativní studie, jejímž cílem je zjistit, zda strategické narativy Francie a Německa týkající se evropské obranné spolupráce v současnosti vykazují spíše odklon, nebo sbližování. Navzdory důkazům o dřívějším rozdílném přístupu a odlišných preferencích obou zemí v oblasti evropské obranné spolupráce výsledky ukazují, že současný trend směřuje spíše ke konvergenci, i když přetrvávají faktory na úrovni jednotlivých států, které stále vytvářejí prvky divergence. Systémové faktory, jež tuto celkovou konvergenci podporují, jsou četné – podstatnou roli však hraje agresivní expanzionismus Ruska spolu s vnímanou snahou Číny přetvářet mezinárodní řád. Faktory na úrovni jednotlivých států, které jsou zodpovědné za přetrvávající odlišnosti mezi francouzskými a německými strategickými narativy, vycházejí především z odlišných strategických kultur obou zemí a rozdílné míry autonomie výkonné moci
Detekce a interpretabilita argumentačních vzorců ve fact-checkingových reportech pomocí LLMs
No full textThis bachelor's thesis explores automated approaches to combating misinformation. It proposes a method for modeling argumentation in fact-checked claims using entity graphs and large language models (LLMs). The source dataset consists of 50 fact-check reports from the PolitiFact website. The argumentation in each report was analysed during an annotation campaign conducted by a team from VŠE. Annotators classified misleading claims based on predefined misinformation patterns in a Catalogue of Misinformation Patterns and created brief summaries of the argumentation in each fact-check report. The automated misinformation pattern detection approach proposed in this thesis achieved an exact agreement with annotators in 46% of reports, with an additional 36% of cases where the model proposed partially matching misinformation patterns. Evaluation of a wide selection of LLMs demonstrated that the Gemini 2.5 Pro model, created by Google, performed best in argumentation modeling. The experiments revealed that some examined claims are more challenging to model automatically than others. Based on this observation, a set of parameters that determine the complexity of a fact-check report is proposed. This metric has the potential to serve as an indicator of how confident we can be in an LLM's automated decision. To improve the interpretability of argumentation in fact-check reports, a method for automatically sketching entity graphs using LLMs is presented. Preliminary experiments indicate that this approach shows promise, with automatically generated graphs often approaching the quality of those created manually by human annotators. This thesis demonstrates that it is possible to model argumentation within fact-check reports fully automatically. The proposed approach has the potential to be used for evaluating the quality of fact-check reports, which could enable fully automated refutation of examined problematic claims in the future. Additionally, it improves the interpretability of argumentation in fact-checked claims.Tata bakalářská práce se zabývá automatickými metody boje proti dezinformacím a navrhuje způsob, jak pomocí velkých jazykových modelů (LLMs) automaticky detekovat a modelovat argumentační vzory v zavádějících nebo nepravdivých výrocích, které jsou předmětem fact-checkových reportů. Jako zdrojový dataset je použit soubor 50 fact-checkových reportů z webu PolitiFact. Tento dataset byl vytvořen v rámci anotační kampaně týmem anotátorů z VŠE. Anotátoři analyzovali argumentaci v každém reportu, klasifikovali hlavní dezinformační vzory na základě předem připraveného katalogu dezinformačních vzorů a vytvořili krátké vysvětlení argumentace ve fact-checkovém reportu. Výsledky automatické detekce dezinformačních vzorů ukazují, že modelování argumentace nejlépe zvládá model Gemini 2.5 Pro od společnosti Google, který dosáhl přesné shody s anotátory ve 46 % případech a v dalších 36 % bylo dosaženo částečné shody. Experimenty v práci dokazují, že některá zkoumaná tvrzení jsou náročnější automaticky modelovat než jiná. Na základě tohoto poznatku je navrhnut soubor parametrů, na kterých závisí komplexita fact-checkového reportu. Tato metrika má potenciál být ukazatelem toho, nakolik si můžeme být jisti rozhodnutím velkého jazykového modelu při modelování argumentačních vzorů. V rámci zlepšení vysvětlování argumentace fact-checkových reportů je v práci nastíněn postup, jak automaticky načrtnout entitní graf pomocí LLMs. Předběžné experimenty ukazují, že grafy které zachycují jádro argumentace lze automaticky generovat. Tato práce dokazuje, že je možné modelovat argumentaci v rámci fact-checkových reportů zcela automaticky. Navržený postup má potenciál být využit pro vysvětlování dezinformací a pro evaluaci kvality fact-checkových reportů
The use of artificial intelligence in the microbrewery
No full textThis bachelor thesis deals with the use of artificial intelligence in the microbrewery industry. The literature review focuses on areas where AI can be effectively applied, such as marketing, simplification of production processes, prediction of customer behavior, and price adjustment. The application-oriented part took the form of a focus group with microbrewery owners or brewers. The results show that the most frequently used tool is ChatGPT, which serves as support for administrative matters, label design, and text creation or editing. AI is perceived as an inspirational aid that can save time and support creative thinking, but not as a tool for fully automated decision-making. The work provides theoretical and practical insights that can help microbreweries decide on the use of artificial intelligence and strengthen their competitiveness.Tato bakalářská práce se zabývá využitím umělé inteligence v odvětví minipivovarů. Literární rešerše se zaměřuje na oblasti, kde lze AI efektivně aplikovat – například v marketingu, zjednodušení výrobních procesů, predikci chování zákazníků či přizpůsobování cen. Aplikačně zaměřená část probíhala formou focus group s majiteli nebo sládky minipivovarů. Výsledky ukazují, že nejčastěji využívaným nástrojem je ChatGPT, který slouží jako podpora při administrativních záležitostech, navrhování etiket nebo tvorbě či úpravě textů. AI je vnímána jako inspirativní pomocník, který dokáže ušetřit čas a podpořit kreativní přemýšlení, nikoli však jako nástroj pro plně automatizované rozhodování. Práce přináší teoretické i praktické poznatky, které mohou napomoci minipivovarům při rozhodování o využití umělé inteligence a posílení jejich konkurenceschopnosti
Využití Multimodálních Velkých Jazykových Modelu pro analýzu fotografií.
No full textThis thesis investigates the potential of multimodal large language models to be used as a tool for the official automated passport photo classification, an area where high accuracy is demanded. The publicly available MMLLM (Multi-Modal Large Language Model) LLaVa v1.6 Vicuna 13B model was used and adapted using different tactics. The primary objective was to create a model that could classify passport-style photographs according to criteria defined by an international standard. A manually curated dataset was created to serve both as a proof-of-concept and as training material for fine-tuning. In the process of fine-tuning, the learning rate and the number of epochs were systematically varied to achieve the best possible result. The fine-tuned model achieved both F1 and AUC of 0.77. These results demonstrate measurable improvements over the base model. Further improvements are suggested through enhanced dataset diversity and more granular supervision.Tato bakalářská práce zkoumá potenciál multimodálních velkých jazykových modelů jako nástrojů pro oficiální automatizovanou klasifikaci pasových fotografií, kde se vyžaduje vysoká přesnost. Byl použit veřejně dostupný multimodální model LLaVa v1.6 Vicuna 13B a byl upraven pomocí různých přístupů. Hlavním cílem bylo vytvořit model, který dokáže klasifikovat pasové fotografie podle kritérií definovaných mezinárodní normou. Byla ručně sestavena datová sada na trénování a testování modelu. Během procesu fine-tuningu byly systematicky manipulované hodnoty rychlosti učení a počtu epoch pro dosažení co nejlepšího výsledku. Finálně vyladěný model dosáhl hodnot F1 a AUC rovných 0,77. Tyto výsledky ukazují patrné zlepšení oproti výchozímu modelu, další vylepšení lze dosáhnout zvýšením rozmanitosti datové sady a granularity dohledu nad učením