Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/28034
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Колиско, М. І. | - |
dc.contributor.author | Гучок, О. В. | - |
dc.date.accessioned | 2024-11-07T17:54:20Z | - |
dc.date.available | 2024-11-07T17:54:20Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Гучок О. В. Алгоритмічні і програмні компоненти програмного комплексу для проектування нейронних мереж : кваліфікаційна робота за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки / О. В. Гучок ; наук. кер. М. І. Колиско. – Київ : КНУТД, 2023. – 63 с. | uk |
dc.identifier.uri | https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/28034 | - |
dc.description.abstract | Штучні нейронні мережі знаходять застосування у наступних сферах: класифікація та розпізнавання образів, системи асоціативної пам‘яті, компресія даних, оптимізаційні задачі, теорія керування, розробка нейрокомп‘ютерів, наближення функцій з високою точністю, екстраполяція та прогнозування. Метою кваліфікаційної роботи є розробка програмного додатку для побудови штучної нейронної мережі який можна було б використовувати для широкого спектру задач. У роботі наведено перелік архітектури та методів навчання нейронних мереж. Розроблено алгоритм та архітектуру програми. В першому розділі зроблено аналіз предметної області. Було розглянуто сучасний стан машинного навчання, зокрема глибинного навчання заснованого на застосуванні нейронних мереж. В другому розділі розглянуто математичні моделі та алгоритми функціонування штучних нейронних мереж та їх складових. У третьому розділі описано складові програмного додатку та його застосування для побудови і демонстрації роботи нейронної мережі. Розроблений програмний засіб можна буде використовувати для проектування нейронних мереж на різних операційних системах та апаратних платформах. | uk |
dc.description.abstract | Artificial neural networks are used in the following areas: classification and pattern recognition, associative memory systems, data compression, optimization problems, control theory, development of neurocomputers, approximation of functions with high accuracy, extrapolation and forecasting. The goal of the qualification work is to develop a software application for building an artificial neural network that could be used for a wide range of tasks.The work lists the architecture and learning methods of neural networks. The algorithm and architecture of the program have been developed.In the first section, an analysis of the subject area is made. The current state of machine learning, in particular deep learning based on the application of neural networks, was considered. In the second chapter, mathematical models and algorithms of the functioning of artificial neural networks and their components are considered. The third section describes the components of the software application and its use for building and demonstrating the operation of a neural network. The developed software can be used to design neural networks on various operating systems and hardware platforms | uk |
dc.language.iso | uk | uk |
dc.publisher | Київський національний університет технологій та дизайну | uk |
dc.subject | нейронні мережі | uk |
dc.subject | нейрони | uk |
dc.subject | машинне навчанн | uk |
dc.subject | neural networks | uk |
dc.subject | neuron | uk |
dc.subject | machine learning | uk |
dc.title | Алгоритмічні і програмні компоненти програмного комплексу для проектування нейронних мереж | uk |
dc.title.alternative | Algorithmic and software components of the software complex for designing neural networks | uk |
dc.type | Дипломний проект | uk |
local.contributor.altauthor | Guchok, Oleg | - |
local.subject.faculty | Факультет мехатроніки та комп'ютерних технологій | uk |
local.subject.department | Кафедра комп'ютерних наук | uk |
local.subject.method | 1 | uk |
local.diplom.group | МгІТ1-21 | uk |
local.diplom.target | Створення прототипу засобу, який проектуватиме структуру нейронної мережі довільного типу відповідно до вказаної кількості вхідних сигналів для аналізу, очікуваної вихідної кількості сигналів, вказаного стартового шаблону та заданої стратегії побудови нейронної мережі. | uk |
local.diplom.object | Проектування нейронних мереж. | uk |
local.diplom.predmet | Реалізація нейронно мережевого рушія. | uk |
local.diplom.okr | Магістр | uk |
local.diplom.speciality | 122 Комп’ютерні науки | uk |
local.diplom.program | Комп’ютерні науки | uk |
local.contributor.altadvisor | Kolysko, Mariana | - |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра комп'ютерних наук (КН) Магістерський рівень |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Dyplom122_Guchok_Kolysko.pdf | 1,12 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.