Дослідження методів впровадження штучного інтелекту всистемах обробки мультимедійної інформації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБакіко, Вадим Миколайович
dc.contributor.authorЛимар, Антон Олегович
dc.date.accessioned2024-01-11T05:00:02Z
dc.date.available2024-01-11T05:00:02Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМетою дипломної роботи є дослідження методів використання ШІ в обробці мультимедіа. Об’єкт дослідження: штучний інтелект. Предмет дослідження: методи впровадження штучного інтелекту в системи обробки мультимедійного контенту. В роботі був проведений аналітичний огляд систем штучного інтелекту, що дозволяє отримати комплексне розуміння цього важливого напрямку розвитку технологій. Проведено порівняльний аналіз штучного інтелекту, машинного навчання та глибокого навчання. Також досліджено методи навчання штучного інтелекту та алгоритми його роботи. Особлива увага була приділена характеристиці Deep Learning, що представляє собою глибоке навчання, засноване на штучних нейронних мережах. Розглянуто типи глибоких нейронних мереж, а також принципи та особливості цього підходу до машинного навчання. Аналіз показав, що системи штучного інтелекту є потужними інструментами для самостійної обробки та генерації зображень на будь який смак.uk
dc.description.abstractotherThe aim of the work is to study the methods of using AI in multimedia processing. The object of research: Artificial intelligence. Subject of research: methods of implementing artificial intelligence in multimedia content processing systems. The study conducted an analytical review of artificial intelligence systems, which allows to obtain a comprehensive understanding of this important area of technology development. A comparative analysis of artificial intelligence, machine learning, and deep learning was conducted. We also studied artificial intelligence training methods and algorithms for their operation. Particular attention was paid to the characterization of deep learning, which is deep learning based on artificial neural networks. The types of deep neural networks, as well as the principles and features of this approach to machine learning were discussed. The analysis showed that artificial intelligence systems are powerful tools for independent processing and generation of images for every taste.uk
dc.format.extent91 с.uk
dc.identifier.citationЛимар, А. О. Дослідження методів впровадження штучного інтелекту в системах обробки мультимедійної інформації : дипломний проєкт ... бакалавра : 171 Електроніка / Лимар Антон Олегович. – Київ, 2023. – 91 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/63662
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectmultimedia systemsuk
dc.subjectintelligent agentsuk
dc.subjectcolorization optimizationuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subject.udc621.3uk
dc.titleДослідження методів впровадження штучного інтелекту всистемах обробки мультимедійної інформаціїuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (АМЕС)
Бакалаврські роботи