Scriptiebank overzicht

Door de recente successen van deep learning en artificiële neurale netwerken te combineren met de biologische kennis van onze hersenen, kunnen we nieuw licht werpen op hoe mensen leren uit nieuwe ervaringen. Deze scriptie onderzoekt target propagation, een wiskundig model over hoe neuronen hun synaptische sterkte aanpassen om leren mogelijk te maken. Op basis van netwerk modellen ontdekten we dat target propagation een vorm van Gauss-Newton optimalisatie is en dat een biologisch netwerk van piramidale neuronen een gelijkaardig gedrag als target propagation kan vertonen.

Deze thesis stelt het concept van ‘de algoritme paradox’ voor, waarin wordt aangenomen dat de attitudes en kritische bezorgdheid van gebruikers niet in lijn is met hun consumptiegedrag van sociale media. Om deze tegenstrijdigheid tussen attitudes en gedrag te onderzoeken ontwikkelden we Instawareness, een online interface met als doel de onwetendheid over het Instagram selectie algoritme te verminderen. De resultaten van deze thesis leveren een unieke bijdrage omtrent hoe indirect om te gaan met filter bubbles en kunnen ze ondersteuning bieden bij verdere ontwikkelingen van het huidige beleid inzake me-diawijsheid.

Deze scriptie introduceert twee nieuwe methoden om de negatieve effecten te verminderen die gepaard gaan met het gebruik van willekeur als een selectiecriterium voor toewijzingsproblemen van studenten aan scholen. Beide methodes bepalen de kans waarmee een bepaalde toewijzing geselecteerd zal worden als de finale toewijzing. De prestaties van beide methodes wordt beoordeeld op gegenereerde data en op data van Antwerpen en Gent.

Efficiënter publiceren en gebruiken van realtime updates van openbaarvervoersdata. Met deze data optimaliseren we lokale routeplanning en proberen we de gebruiker beter te informeren in realtime.

Mensen zijn nog altijd sociale wezens en moeten dus samen beslissingen nemen. Door de grote hoeveelheid van potentiële beslissingen is dit soms echter moeilijk (bv: er zijn enorm veel films). Deze scriptie biedt een methode aan om de voorkeuren van een groep te ontdekken aan de hand van een dynamische vragenlijst alsook een manier om te detecteren of mensen überhaupt overeen kunnen komen.

Deze scriptie beschrijft het ontwerp en de implementatie van een demo-opstelling met een autonoom vliegende drone. In deze demo worden principes uit de regeltechniek geïllustreerd. De studie beschouwt de modellering, lokalisatie, controle en navigatie van drones, en ontwikkelt een structuur om deze aspecten te combineren in een robuust kader dat flexibiliteit toestaat bij de uitvoering van de demo.

Kolieken bij paarden zijn één van de belangrijkste doodsoorzaken. In deze masterthesis werd een algoritme ontwikkeld die koliek symptomen bij paarden automatisch kan detecteren op basis van accelerometer data. Hiervoor werd "machine learning" gebruikt, een onderdeel van artificiële intelligentie.

Deze scriptie onderzoekt of thuisbatterijen een oplossing kunnen bieden voor toekomstige problemen op het distributienet ten gevolge van de toename van hernieuwbare energietechnieken.

Het ontwerp van een meetsysteem die het mogelijk maakt om matblinkende lijnen op te meten. Dit gebeurt door behulp van een visiesysteem.

Het univalentie axioma helpt bij de formalisatie en automatisatie van wiskundig redeneren. Dit wordt geïllustreerd met een voorbeeld over decimale en binaire getallen.

Van jongs af aan komen kinderen in aanraking met de digitalisering. Hierdoor is het belangrijk om hen reeds vanaf jonge leeftijd kennis, inzichten en vaardigheden te laten opdoen met deze vernieuwende aspecten.

In deze thesis wordt een algoritme voorgesteld dat het multi-hop netwerk routing probleem in draadloze ad hoc netwerken oplost. Deze oplossing zal gebaseerd zijn op machine learning. Om dit doel te bereiken wordt eerst
een literatuurstudie van vergelijkbare machine learning algoritmes en andere alternatieven ondernomen, evenals hun toepassingen in draadloze netwerken. De focus zal liggen op multi-hop routing algoritmes voor draadloze netwerken. Als resultaat van deze studie zal er een set vereisten zijn waaraan een algoritme voor multi-hop routing voor draadloze netwerken moet voldoen om verbeteringen bij te kunnen dragen aan bestaande oplossingen. Gebaseerd op deze set vereisten zal een volgende stap eruit bestaan om een machine learning algoritme te ontwerpen dat aan die vereisten voldoet, en dat algoritme in gesimuleerde omgevingen te implementeren. Het resulterende machine
learning gebaseerde multi-hop routing algoritme zal geëvalueerd worden in zijn performantie en worden vergeleken met andere bestaande oplossingen,
zowel uit het machine learning domein als uit het traditionele domein. Een laatste stap zal er vervolgens uit bestaan om het algoritme uit te breiden met mogelijkheden nodig om de kwaliteit van de service van netwerkverkeer
te kunnen garanderen.

Dit werk focust op de verbetering van evolutionaire computeralgoritmen die gebruikt worden voor de optimalisatie van (bio-)chemische processen. De hoofdbijdrage van dit werk is enerzijds de introductie van gebruikersvoorkeuren in de optimalisatieprocedure en anderzijds de ontwikkeling van een nieuw, probleem-relevant stopcriterium voor het algoritme. Dit geeft aanleiding tot een vereenvoudigd keuzeproces en een kortere rekentijd.

In haar interdisciplinaire masterthesis onderzoekt Eline Hoogmartens hoe technologie, en meer bepaald blockchain technologie, ervoor kan zorgen dat belangrijke financiële risico’s, zoals het kredietrisico , fraude en belangenconflicten, verminderd of zelfs geëlimineerd worden. Deze risico’s worden onder de loep genomen in de context van peer-to-peer lenen (“P2P lending”). Dit onderzoek geeft op zijn beurt inzicht in welke mate financiële regelgeving, ook buiten de context van peer-to-peer lenen, in de nabije toekomst overbodig kan worden dankzij blokchain technologie.

Met mijn bachelorproef wil ik Belgische marketeers een introductie geven in de wereld van voice assistants. Ik wil hen ook advies geven over wat ze kunnen doen om zich voor te bereiden op de opkomst van voice assistants.
voor te bereiden op deze opkomst. De voice assistants bieden hen immers een interessant nieuw kanaal om de consument te bereiken. Ik bespreek ook welke opportuniteiten dit nieuwe kanaal hen kan bieden en ik geef hen advies over de verschillende manieren waarop ze dit nieuwe kanaal kunnen benutten.
Tot slot wordt de theorie met de praktijk vergeleken in een steekproef met 15 marketeers/developers.Hierbij heb ik onderzocht hoe marketeers in België bezig met of zich voorbereiden op de opkomst van voice interfaces? Welke mogelijkheden of belemmeringen zien zij in voice interfaces?

Een nieuwe opstelling om aan hoge snelheden X-stralen computertomografie te doen, wordt gekarakteriseerd. De ruimtelijke resolutie van het systeem en de geometrie worden afgeschat. Met behulp van laser doppler vibrometrie en marker tracking wordt de stabiliteit van het nieuw ontworpen draaiplatform getest. Aan de hand van simulaties worden fouten in de gereconstrueerde beelden opgespoord.

De masterproef rapporteert over een onderzoek naar digitalisering en onderwijs. Een belangrijke component hierbij die de laatste drie decennia veel aandacht geniet is het algoritme. De werking van het algoritme wordt in het eerste deel van de masterproef beschreven als resultaat van een literatuuronderzoek. In het tweede deel wordt de macht van en sturing door algoritmes in de klaspraktijk topologisch in kaart gebracht vanuit een socio-materiële benadering.

In veel wetenschappelijke toepassingen beïnvloeden de microscopische deeltjes, bijvoorbeeld moleculen in de lucht, belangrijke macroscopische grootheden, bijvoorbeeld de luchtdruk en de windsnelheid. Experimenten uitvoeren in dergelijke situaties is vaak zeer moeilijk waardoor we gebruik moeten maken van computersimulaties. Dergelijke computeralgoritmes duren echter zeer lang om een oplossing te berekenen omdat we alle interacties en bewegingen van de moleculen in rekening moeten brengen. In deze scriptie toonden we via veel computerexperimenten aan dat een nieuw algoritme sneller nauwkeurige resultaten kan uitrekenen.

Ontwikkeling en implementatie van een efficiënt algoritme om real-time fraud detectie te doen op een stream van data. Hierbij ligt de focus op een zo hoog mogelijk aantal fraudulente transacties te detecteren met zo weinig mogelijk valse alarmen.

Sluwe verkopers kunnen met behulp van anchoring effecten de betalingsbereidheid van potentiële klanten beïnvloeden. Deze scriptie toont aan dat ze hiervoor niet alleen relevante getallen, maar ook irrelevante getallen kunnen gebruiken.
Met een experiment wordt onder andere gedemonstreerd dat het mogelijk is om de betalingsbereidheid voor een smartphone met maar liefst €135 (38%) te verhogen door hoge getallen te verstoppen in captcha's.

Co-De is een digitaal leerplatform dat ontwikkeld werd voor het secundair onderwijs. Op het leerplatform worden interactieve lessen aangeboden die leerlingen doen kennismaken met computationeel denken (abstractie, veralgemening, decompositie, algoritmisch denken en evaluatie).

Deze scriptie bestudeerde bacterie-faag interacties gebruikmakende van twee computertechnieken: optimal transport en machine learning. Het doel was om faag-host specificiteit beter te begrijpen op het niveau van de specifieke faag eiwitten die daar een belangrijke rol in spelen.

Deze scriptie beschrijft een nieuwe tensor-gebaseerde methode om voorkamerfibrillatie, een hartritmestoornis, te detecteren in zowel één- als meerkanaals ECG-signalen. Deze scriptie combineert technieken uit de tensoralgebra, signaalverwerking en machine learning. Een dergelijk algoritme is een noodzakelijke tool in de digitale geneeskunde, gezien de opkomst van mobiele sensoren om ECG op te meten (AppleWatch, ...).

Afbeeldingsflowcytometrie is een nieuwe technologie die toelaat om duizenden cellen per seconde te fotograferen. In deze scriptie wordt artificiële intelligentie toegepast om de cellen efficiënt en automatisch te classificeren.

Het doel van deze studie is om de effectiviteit van e-newsletters voor het behouden van bestaande klanten na te gaan. Meer specifiek werd er onderzocht wat het effect van het format van de e-newsletter is op consumentenretentie en zijn we nagegaan aan de hand van een experiment of er een verschil is in merkgeloofwaardigheid, merkbewustzijn, merkattitude en koopintentie.

In deze scriptie worden de verschillende mogelijkheden van advertising besproken met behulp van Artificiële Intelligentie.

Eerst wordt er uitgebreid uitgelegd wat AI is en hoe het werkt, door dieper in te gaan op begrippen zoals Deep Learning, algoritmen en machine learning.

Vervolgens wordt de geschiedenis van AI besproken aan de hand van mijlpalen en kan u lezen wat deskundigen en wetenschappers voorspellen voor de komende decennia.

Dan worden verschillende toepassingen van AI in advertising besproken aan de hand van voorbeelden. De niches waarover ik schrijf zijn content creation, content curation, Programmatic, Google, Facebook, DOOHapps en chatbots.

Tenslotte kan u enkele interviews lezen met professionals uit de bedrijfswereld die al reeds AI in hun bedrijf gebruiken.

Brein-computer interface gebaseerd op EEG en mVEP met een spatiotemporal beamformer classifier vergeleken tegenover SVM en SWLDA. Hybride BCI met P300 en mVEP en de invloed van translatierichting werd ook bestudeerd.

Optibi is het afstudeerproject van Sander Van Goethem gerealiseerd in het academiejaar 2017-2018, onder begeleiding van Frank Goethijn (Productontwikkeling UA) en Jan Steckel (Elektronica-ICT UA). In dit project werd er gezocht naar een manier om fruittelers meer controle te geven over de bestuiving op hun veld. Het resultaat is een product-dienstcombinatie die telers in staat stelt om hun bestuivingsproces te kwantificeren, in kaart te brengen en te optimaliseren. Optibi bestaat uit een sensor, die het geluid van insecten opvangt en identificeert aan de hand van een machine learning algoritme, een robuuste batterijmodule, die de langdurige autonomie van de sensor voorziet, en een app, die de gegenereerde data interpreteerbaar maakt voor de fruittelers. Optibi brengt Internet of Things naar de fruitteelt.

Het combineren van nieuwe machine learning technieken met grote ecologische datasets, om zo predictiemodellen op te stellen. Deze kunnen zowel gebruikt worden om voorspellingen te maken voor nieuwe soorten, maar worden hier vooral toegepast om missing values te detecteren in bestaande datasets. De ecologische datasets zijn allemaal pollinatie/bestuivingsnetwerken.

Hoe zorg je ervoor dat zelflerende algorithems ook echt slimmer worden en efficienter functioneren. Deze master-thesis beschrijft een theoretisch en praktisch onderzoek hoe je dit zou kunnen doen en waar je op moet letten zodat algorithmes kunnen leren van eerdere ervaringen.