Методи штучного інтелекту для гри в Heads-Up Poker

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоваленко, Анатолій Єпіфанович
dc.contributor.authorНиконенко, Олег Олексійович
dc.date.accessioned2024-10-03T08:37:17Z
dc.date.available2024-10-03T08:37:17Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 81 с., 36 рис., 6 табл., 7 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – вибірка зображень покерних карт з різними рангами та мастями Предмет дослідження – методи та технології що використовуються при побудові моделей комп’ютерного зору для розпізнавання покерних карт. Мета роботи – розробка моделі для розпізнавання зображень покерних карт за допомогою комп’ютерного зору та машинного навчання. Отримані результати: побудовано моделі машинного навчання, що повертають зображення з передбаченнями – зображення покерних карт зі 52 карткової колоди з виділеними областями потенційних карт з мастями та рангами; навчені моделі, котрі надалі можна використовувати в сторонніх програмних продуктах. В рамках подальшого дослідження планується вдосконалити модель шляхом побудови більш якісних наборів даних, створити нову модель для розпізнавання карт для більшої кількості різновидів покеру з іншими колодами; розробка зручного додатку для практичного використання моделей та аналіз комбінації.
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 81 p., 36 figures, 6 tables, 7 references, 1 appendix. Object of research is a sample of images of poker cards with different ranks and suits. Subject of research is methods and technologies used in the construction of computer vision models for recognising poker cards. Purpose is to develop a model for recognising poker card images using computer vision and machine learning. Results obtained is machine learning models have been built that return images with predictions - images of poker cards from a 52-card deck with highlighted areas of potential cards with suits and ranks; trained models that can be used in third-party software products. Further research is planned to improve the model by building better datasets, creating a new model for recognising cards for more types of poker with other decks, developing a convenient application for practical use of the models, and analysing the combination.
dc.format.extent81 с.
dc.identifier.citationНиконенко, О. О. Методи штучного інтелекту для гри в Heads-Up Poker : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Никоненко Олег Олексійович. – Київ, 2024. – 81 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69503
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectкласифікація
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectзгорткові нейронні мереж
dc.subjectсегментація
dc.subjectпокер
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectmachine learning
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectclassification
dc.subjectneural networks
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectpoker segmentation
dc.titleМетоди штучного інтелекту для гри в Heads-Up Poker
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Nykonenko_bakalavr.pdf
Розмір:
2.75 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи