Пишнограєв, Іван ОлександровичСамсоненко, Анна В’ячеславівна2023-09-152023-09-152023Самсоненко, А. В. Класифікація погодних умов засобами штучного інтелекту : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Самсоненко Анна В’ячеславівна. – Київ, 2023. – 90 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60412Дипломна робота: 90 с., 6 табл., 28 рис., 1 додаток, 12 джерел. Об’єктом дослідження стали зображення погодних умов та покращення їх прогнозування засобами штучного інтелекту. Предметом дослідження стали нейронні мережі, а саме згорткові нейронні мережі (англ. Convolutional Neural Networks - CNN). Мета дослідження – дослідження та оцінка ефективності згорткових нейронних мереж у класифікації зображень, підбір правильної архітектури згорткової нейронної мережі для прогнозування, вибір найкращої архітектури для досягнення оптимальних результатів прогнозування. У роботі розглянуто та проаналізовано роботу нейронних мереж, а саме роботу згорткових нейронних мереж. Досліджено різні відомі архітектури згорткових нейронних мереж. Результати роботи - створено програмний продукт з власною архітектурою, який прогнозує погодні умови. На основі цього, власний продукт порівняно з відомою архітектурою згорткової нейронної мережі.90 с.ukкласифікаціямашинне навчанняпрогнознейронні мережізгорткові нейронні мережіпогодні умовиclassificationmachine learningforecastneural networksconvolutional neural networksweather conditionsBachelor Thesis