Scriptiebank is een vrij toegankelijke online databank. Deze bevat alle artikels en full text scripties van deelnemende bachelors en masters aan de Vlaamse Scriptieprijs.

Artificiële Intelligentie in de bankensector

Faruk Uzun
In deze scriptie wordt er onderzocht wat er precies gaat veranderen in de bankensector door Artificiële Intelligentie. Het brengt heel veel voordelen met zich mee, dus de voordelen worden besproken. Maar het brengt ook gevaren met zich mee, dus er wordt ook gekeken naar de gevaren die ontstaan door Artificiële Intelligentie. Er wordt ook onderzocht wat de impact op de jobgelegenheid gaat zijn.

QoS-EQ-Routing: QoS-aware routing using Machine Learning

Thomas Hendriks
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.

Monitoring Financial Transactions: Efficient Algorithms for Streaming Data

Miel Verkerken
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.

Computer-aided diagnosis of ischemia and infarction for the treatment of acute ischemic stroke

Ine Dirks
In deze master thesis werd aangetoond dat machinaal leren de behandeling van patiënten met een acuut herseninfarct kan optimaliseren. De complexe afleiding en interpretatie van zogenaamde parametrische mappen kan vervangen worden door een computermodel dat een voorspelling doet over de locatie en grootte van de zones die in gevaar zijn door de verminderde bloedtoevoer. Bovendien heeft dit model tot bijna de helft minder hersenscans nodig dan de huidige methode.

Connecting Neurons

Hannah Pinson
Met behulp van enkele recente doorbraken in verschillende takken van de wetenschap, waaronder in het kweken van neuronen en het heel precieze meten van hun activiteit, zijn we erin geslaagd de causale connectiviteit — welk neuron stuurt signalen naar welk ander neuron — in een in vitro netwerk van neuronen in kaart te brengen. In de scriptie Fysica worden deze causale connecties in verband gebracht met de stochastiche activiteit van de individuele neuronen. In de scriptie computerwetenschappen worden de parameters van de causale connecties vertaald naar artficiële neurale netwerken.

Isolating the singing voice from music tracks: a deep neural networks approach to karaoke

Jonathan Deboosere
Het isoleren van zang/instrumenten uit muziek aan de hand van artificiële intelligentie. Hierbij werd onderzoek gedaan naar een nieuwe methode om audio om te zetten in een formaat dat het menselijk gehoor beter representeert en er bijgevolg voor zorgt dat de computer betere voorspellingen kan maken.

Development of an adaptive shading device using a biomimetic approach

Erik Pelicaen
Het bestuderen van de natuur en het leren uit haar intelligentie heeft veel potentieel voor technologische vooruitgang. Ook in de architectuur opent dit zogenoemde ‘biomimicry’ een waaier aan toepassingen die kunnen bijdragen tot duurzame ontwikkeling en energiebesparing. In deze scriptie worden planten en bloemen als uitgangspunt genomen voor de ontwikkeling van een innovatieve gevel: een dynamische zonwering die aangedreven wordt ZONDER elektriciteit.

Automatische classificatie van flowcytometrie-beelden zonder antilichaam-kleuring

Maxim Lippeveld
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.

Artificiële Intelligentie in advertising

Stefanie Rondelez
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.

Spatiotemporal beamforming for decoding motion-onset Visual Evoked Potentials: a BCI study

Arno Libert Benjamin Wittevrongel
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.

Automated analysis of blood vessels with deep learning

Ruben Hemelings
Epidemiologisch onderzoek stelt vast dat de bloedvaten op het netvlies veranderingen ondergaan ten gevolge van onder meer diabetes, beroertes en Alzheimer. Momenteel is de complexe analyse van netvliesbeelden enkel weggelegd voor gespecialiseerde artsen. In dit thesisonderzoek werd een algoritme op basis van deep learning ontwikkeld dat een deel van de analyse automatiseert: het is in staat om de twee verschillende types bloedvaten (slagader en ader) te identificeren op een foto van het netvlies zonder tussenkomst van een arts.

Automatic Joke Generation: Learning Humour from Examples

Thomas Winters
Deze scriptie onderzoekt de mogelijkheid om met computers mopjes te genereren, en dit door middel van het automatisch analyseren van bestaande moppen. We specifiëren een framework voor deze taak en bouwen een platform voor het verzamelen van mopjes en bijhorende beoordelingen. Uiteindelijk implementeren we een analogiemopjes generator dat in staat is om half zo vaak grappig te zijn als mensen.

An Inquiry into the Nature and Causes of the Success of Data & Analytics in Organizations

Jonas Vandenbruaene
This thesis highlights the interest of business executives in analytics. Furthermore, it develops an inductive maturity model with respect to analytics. It finds that only 30% of companies have already achieved a high level of analytics maturity.

Machine translation between West Flemish and Standard Dutch: a pilot study

Rembert Hautekiet
In deze studie hebben we een automatisch vertaalsysteem ontwikkeld met een variant van het West-Vlaams als brontaal en het Standaardnederlands als doeltaal. Er werd eerst onderzocht hoe goed de kwaliteit was en hoe we die konden verhogen. Daarna werd het systeem toegepast op nieuw tekstmateriaal.

Robuustheid van classifiers tegen adversarial perturbations

Jonathan Peck Joris Roels Bart Goossens
Hedendaagse kunstmatige intelligentie is makkelijk om de tuin te leiden. Men kan bijvoorbeeld een computerprogramma dat ontworpen is om dieren te herkennen in foto's, eenvoudig laten geloven dat een duidelijke foto van een gele schoolbus eigenlijk een foto van een struisvogel is. In mijn scriptie onderzoek ik vanwaar dit probleem komt en hoe we dit kunnen oplossen.

Asimov in de auto en in de huisrobot

Anand Debusschere
Robotica brengt een ethische component met zich mee. De scriptie “Asimov in de auto en in de huisrobot” gaat over deze problematiek, en hoe je deze ethische problemen duidelijk maakt aan jongeren in het secundair onderwijs.

Energieverbruik voorspellen en clusteren met Gaussiaanse processen

Christiaan Leysen
Vandaag de dag is elektriciteit een basisbehoefte. Doordat de elektriciteitsvraag elk jaar sterk stijgt, moet ook de hoeveelheid opgewekte energie elk jaar opgedreven worden. Dit gebeurt meer en meer op een duurzame manier. Het nadeel hiervan is echter dat de productie op deze manier zeer sterk kan fluctueren, afhankelijk van de weersomstandigheden. Energiebedrijven hebben daarom een goed zicht nodig op de consumptie van elektrische energie en doen hiervoor vaak beroep op voorspellings- en/of clustermethoden. In deze context stelt dit werk een voorspellings- en cluster- methode voor, die gebaseerd zijn op Gaussiaanse processen.
Deze thesis is opgedeeld in een voorspellings- en een clustergedeelte. In het voor- spellingsgedeelte bespreken we hoe we de ruwe data verwerken tot input voor de Gaussiaanse proces regressie en focussen we ons op een voorspelling voor de volgende twee dagen per uur.
Het clustergedeelte van de thesis stelt een nieuwe clustermethode voor, die gebaseerd is op Gaussiaanse proces regressie (GPRC), en passen we toe op het consumptiegedrag van huishoudens om er inzichten in te ontdekken. Dit doen we door de weekprofielen (tijdreeksen) van de huishoudens te beschouwen. Om deze te clusteren zal de methode gebruik maken van een algemeen model dat geleerd wordt op een set van tijdreeksen, gebaseerd op hun waarschijnlijkheid. Het voordeel van de voorgestelde techniek is dat ze geen paarsgewijze vergelijking van de tijdreeksen nodig heeft, in tegenstelling tot vele andere clustermethoden voor tijdreeksen.
Deze methoden worden geëvalueerd op een real-life dataset van 71 huishoudens, die historische consumptie en meteo-data van één jaar bevat. De voorspellingsme- thode wordt geëvalueerd en vergeleken met lineaire regressie, support vector regressie en een baseline methode die de waarde van een week geleden teruggeeft als voorspel- ling.
De clustermethode wordt vergeleken met k-medoids met dynamic time warping en hiërarchisch agglomeratief clusteren met dynamic time warping. Er wordt enerzijds aangetoond dat GPRC een betere schaalbaarheid heeft en anderzijds dat de resultaten ervan nuttig zijn in het beslissingsproces van een bedrijf uit de energiesector.

Unity 5 versus Unreal Engine 4: Artificiële intelligentie van 3D vijanden voor een HTML5 project

Matthias Caryn
Rusty Bolt is een Belgische indie studio. Deze studio wilt een nieuw project starten voor een 3D spel in een HTML5 browser die intensief gebruik zal maken van kunstmatige intelligentie en WebGL. Na onderzoek via een requirements-analyse van verschillende mogelijkheden van game engines komen we terecht bij twee opties namelijk Unity 5, die Rusty Bolt al reeds gebruikt, of de Unreal Engine 4, wat voor hen onbekend terrein is. Qua features zijn ze enorm verschillend, maar ze voldoen elk niet aan één voorwaarde die Rusty Bolt verwacht van een game engine. Zo biedt Unity Technologies wel een mogelijkheid om software te bouwen in de cloud. De broncode van Unity wordt niet openbaar gesteld, tenzij men er extra voor betaalt. Deze game engine is dus niet volledig open source in tegenstelling tot Unreal Engine 4.

We vergelijken dan verder ook deze twee engines, namelijk Unity 5 en Unreal Engine 4. We tonen aan dat deze engines visueel verschillen van features, maar ook een andere implementatie van de artificiële intelligentie (AI) hanteren. Zo beperkt Unity zich voornamelijk op path finding van de AI, terwijl Unreal Engine 4 daarbij ook Behaviour Trees bij betrekt. Technisch zitten er ook verschillen in beide engines. Men kan de Unity engine op meer verschillende systemen draaien dan de Unreal Engine 4. En Unity 5 heeft ook lagere systeemvereisten dan Unreal Engine 4. Unity is verder ook enorm populair en heeft ook een groot marktaandeel, terwijl Unreal Engine 4 de grootste groei toont aan populariteit sinds 2015. Beide game engines gebruiken een verschillende objectgeoriënteerde programmeertaal, Unity 5 maakt gebruik van C# en JavaScript, terwijl Unreal Engine 4 enkel geschreven kan worden in C++ maar hebben wel een eigen visuele scripttaal via Blueprint Visual Scripting. Maar als we echter kijken hoe ze hun geschreven code omzetten naar een werkend HTML5 geheel gebruiken beide hiervoor eenzelfde tool gemaakt door Mozilla genaamd emscripten.

In beide game engines maken we ook een basis AI prototype in vergelijkbare omstandigheden en omgeving. Op dat prototype voeren we een aantal tests en metingen uit. Zo komt duidelijk naar voor dat de ruimte die nodig is om een nieuw project aan te maken bij Unreal Engine meer dan vier keer groter is dan voor Unity 5.3. Het laden van de editor gaat bij Unity slechts één seconde sneller. Bij Unity 5 maakt het laden op verschillende browsers, zoals Firefox en Chrome, wel een verschil van ongeveer drie seconden langer wanneer men cache gebruikt. Als we gaan kijken bij Unreal Engine 4 is er nauwelijks tot geen verschil is tussen de snelheden van de verschillende browsers.

Uiteindelijk komen we tot de conclusie dat de engines enorm verschillen en toch hun taak goed volbrengen. De keuze voor een bepaalde game engine is dan ook iets persoonlijk en varieert van project tot project. Deze keuze wordt dan best gecombineerd met de verwachtingen van een game engine in functie van het bedrijf en het project.

Natural Language Processing Research with NAO Robots

Jessica De Smedt
NAO, vriend van morgenHij komt steeds vaker op tv: NAO, een van de populairste robots ter wereld. In 2008 stelde het Franse roboticabedrijf Aldebaran deze kleine humanoid voor het eerst voor aan het publiek. Sindsdien neemt de populariteit van NAO alleen maar toe. Niet alleen is hij het belangrijkste model in de wereldcompetitie voetbal voor robots, hij is ook een erg geliefde robot voor gebruik in de zorgsector en het onderwijs.

Muziek modellering en profilering voor hitbeoordeling

Toon Raes
 
Elvis = Madonna !
Wat heeft “the King” gemeen met “the Queen of pop”? En waarom hebben Technotronic en The Rolling Stones dit ook terwijl uw lokale band het hopeloos mankeert? Het antwoord, naast geld waarschijnlijk, is muzikaal succes en nummer 1 hits. Maar waarom zij net slagen waar zovelen oorverdovend falen .... Is er een geheim ingredient of hitformule?
 
De zoektocht naar een geheime hitformule, of beter de 'muzikale gelijkheid' en hieruitvolgend de eventuele voorspelbaarheid van hits, begint natuurlijk bij de muziek, veel muziek.

Zelflerende spraakherkenning via matrix-factorisatie

Alexander Bertrand
Zelflerende spraakherkenning: artificiële intelligentie in zijn puurste vorm
 
De manier waarop baby’s spraak leren begrijpen is hoogst opmerkelijk. Pasgeborenen weten niet wat de opgevangen impulsen betekenen of hoe ze deze moeten interpreteren. Toch kunnen ze na enige tijd spraak begrijpen. Dit geeft aan dat het menselijk brein in staat is om een structuur te ontdekken in de massale hoeveelheid spraaksignalen die het te verwerken krijgt.
 
Maar kan een computer dit ook?