Бакалаврські роботи (АМЕС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Бакалаврські роботи (АМЕС) за Ключові слова "004.852"
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Методи розпізнавання зображень з використанням штучного інтелекту у мультимедійних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06-15) Савка, Максим Сергійович; Філіпова, Наталія ЮріївнаДипломна робота: 94 с., 39 рис., 3 дод., 33 джерела У результаті виконання дипломної роботи проаналізовано методи проектування нейронних мереж щодо розпізнавання об’єктів на зображенні, здійснено огляд структури нейронних мереж та розроблено і досліджено власну нейронну мережу. Галузь застосування: задачі з розпізнавання та класифікації елементів на зображенні. Актуальність роботи полягає в дослідженні сучасних методів проектування штучних нейронних мереж для задач з розпізнавання об'єктів на зображеннях, з’ясовуванні підходів до побудови архітектури багатошарових нейронних мереж та розробці власного рішення для розпізнавання та класифікації об’єктів на зображенні. Метою роботи є аналіз методів проектування нейронних мереж щодо розпізнавання об'єктів на зображенні та огляд теоретичних засад з моделювання систем штучного інтелекту, а також дослідження методів побудови нейронних мереж щодо розпізнавання елементів одягу. Методом дослідження є теоретичний аналіз архітектурних рішень, структурного складу, переваг та недоліків структур штучних нейронних мереж та розробка двох рішень із застосуванням багатошарового перцептрона з одним прихованим шаром та з застосування згортки для задач з розпізнавання та класифікації елементів одягу. Об'єктом дослідження є архітектура багатошарової штучної нейронної мережі для задач з розпізнавання та класифікації об’єктів на зображенні. Предметом дослідження є багатошарова штучна нейронна мережа, натренована на розпізнавання елементів одягу. Наукова новизна роботи полягає у розробці оптимальної архітектури штучної нейронної мережі з найвищими показниками ефективності у відповідності до складності структури мережі Практична цінність полягає у подальшому використанні розроблених структур штучних нейронних мереж для задач з розпізнавання та класифікації зображень іншої тематики.Документ Відкритий доступ Особливості застосування сучасних технологій длястворення відеоконтенту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06-15) Шамсутдінова, Наталія Олександрівна; Філіпова, Наталія ЮріївнаУ результаті виконаної дипломної роботи проаналізовано етапи виробництва відео контенту, здійснено огляд особливостей застосування спеціальних засобів виробництва та розроблено власний відео фільм. Галузь застосування: кіновиробництво. Актуальність роботи полягає в дослідженні сучасних методів виробництва та розробці власного фільму у рамках обмеженого бюджету. Метою роботи є аналіз методів розробки та виробництва відео контенту. Методом дослідження є теоретичний аналіз трьох етапів виробництва відео контенту. Об'єктом дослідження є поетапне виробництво відео контенту. Предметом дослідження є поетапне виробництво відео контенту. Практична цінність полягає у подальшому використанні представленого алгоритму виробництва відео контенту для починаючих режисерів та продюсерів.