Стеценко, Інна ВячеславівнаШульц, Софія Олексіївна2024-01-182024-01-182023Шульц, С. О. Програмне забезпечення розпізнавання емоцій з медіафайлів на основі методів машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Шульц Софія Олексіївна. - Київ, 2023. - 174 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/63918Пояснювальна записка дипломного проєкту складається з чотирьох розділів, містить 53 таблиці, 42 рисунки та 17 джерел – загалом 88 сторінок. Дипломний проєкт присвячений розробці програмного забезпечення розпізнавання емоцій з медіафайлів на основі методів машинного навчання. Мета проєкту – це підвищення точності та якості розпізнавання емоцій з медіафайлів в реальному часі. Об'єкт дослідження: програмне забезпечення для розпізнавання емоцій з медіафайлів. Предмет дослідження: методи машинного навчання як засіб створення інтелектуального програмного забезпечення для розпізнавання емоцій з медіафайлів. У розділі «Аналіз вимог до програмного забезпечення» розглянуто загальний стан вирішення даної задачі в галузі машинного навчання, типи, будову та способи використання нейронних мереж. Також проаналізовано відомі технічні рішення, які можна використати для побудови власного програмного продукту, та аналогічні програмні продукти. Розділ «Моделювання та конструювання програмного забезпечення» присвячений створенню структурних схем програмного забезпечення, перевірці покриття функціональних вимог та створенню й навчанню потрібних штучних нейронних мереж. Також в цьому розділі описано Створення та розробка самого програмного забезпечення для розпізнавання емоцій з медіафайлів. Розділ «Аналіз якості та тестування програмного забезпечення» розглядає приклади та варіанти проведеного тестування методом Smoke Testing та отримані результати тестових випадків. Розділ «Випровадження та супровід програмного забезпечення» описує послідовність дій для створення виконуваного файлу застосунку розробником та способи супроводу, тобто оновлення версії, для розробника та звичайного користувача. Програмне забезпечення впроваджено як виконуваний застосунок для операційної системи Windows 10. Результати роботи пройшли апробацію на IV Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технлогії» SoftTech-2023 та опубліковані в збірнику її матеріалів в тезисному вигляді.174 с.ukштучний інтелект (ШІ)штучна нейронна мережа (ШНМ)згорткова нейронна мережа (ЗНМ)модель ШНМмодель ШНМкомп’ютерний зірвагові матриціядродатасетмашинне навчанняartificial intellegence (AI)artificial neural network (ANN)convolutional neural network (CNN)ANN modelcomputer visionweight matrixkerneldatasetmachine learningBachelor Thesis