Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/34046
Назва: | Дослідження та розробка методів та алгоритмів машинного навчання для автопілоту машини |
Інші назви: | Research and development of machine learning methods and algorithms for the autopilot of a car |
Автори: | Сердюков, Дмитро Юрійович |
Ключові слова: | автопілот алгоритми розпізнавання об’єктів OpenCV процес обробки зображення autopilot object recognition algorithms existing autopilots image processing |
Дата публікації: | гру-2022 |
Видавництво: | Луцьк: ДонНТУ |
Бібліографічний опис: | Сердюков, Д. Ю. Дослідження та розробка методів та алгоритмів машинного навчання для автопілоту машини : випускна кваліфікаційна робота ... «магістр» за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки / Д. Ю. Сердюков. – Луцьк : ДВНЗ ДонНТУ, 2022.- 88 с. |
Серія/номер: | Комп’ютерні науки; |
Короткий огляд (реферат): | Для проведення досліджень існуючих алгоритмів, методів та моделей навчання, для аналізу даних та оцінки якості навчання, було обрано сферу, що стосується реалізації автопілоту для машини. Об’єктом дослідження – дослідження та розробка методів та алгоритмів машинного навчання для автопілоту машини. Предметом дослідження – алгоритми та моделі навчання нейромережі, аналіз якості їх роботи. Мета дослідження провести аналіз існуючих алгоритмів, моделей навчання нейронних мереж для автопілоту машини та створити власні алгоритми, які можуть виступати альтернативою в реалізації автопілоту, провести дослідження швидкості навчання, якості роботи. Практичне значення полягає в покращенні роботи автопілоту за рахунок конфігурації алгоритмів та нейромережі. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/34046 |
Розташовується у зібраннях: | ОС "Магістр" КІТА |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
122_ОС_магістр_КНм_21_Сердюков_Дмитро.pdf | 2,65 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.