Разработка и настройка модели нейронной сети для решения задачи классификации изображений на своих данных
Автор: костя зарубин • Май 11, 2024 • Курсовая работа • 3,335 Слов (14 Страниц) • 38 Просмотры
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации |
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования |
ИРКУТСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ |
Институт информационных технологий и анализа данных |
Допускаю к защите |
Руководитель Афанасьева Ж.С. |
И.О. Фамилия |
Разработка и настройка модели нейронной сети для решения задачи |
классификации изображений на своих данных |
наименование темы |
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА |
к курсовому проекту (работе) по дисциплине |
Теоретические основы искусственного интеллекта |
0.000.00.13 – ПЗ обозначение документа |
Выполнил(а) студент(ка) | ИИТМ-21-1 шифр группы |
подпись | _Исаченков А.С._ _ И.О.Фамилия |
Нормоконтроль |
подпись | _Афанасьева Ж.С._ И.О.Фамилия | |
Курсовой проект (работа) защищен(а) с оценкой |
|
Иркутск 2022 г.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации |
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования |
ИРКУТСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ |
ЗАДАНИЕ
НА КУРСОВОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ (КУРСОВУЮ РАБОТУ)
По курсу Теоретические основы искусственного интеллекта Студенту Исаченкову А.С.
Тема работы (проекта) Разработка и настройка модели нейронной сети для решения задачиклассификации изображений на своих данных[pic 1]
Исходные данные СТО 005-2020 «Система менеджмента качества. Учебно- методическая деятельность. Оформление курсовых проектов (работ) и выпускных квалификационных работ технических направлений подготовки и специальностей»_ Рекомендуемая литература:[pic 2]
Шолле Ф. Глубокое обучение на Python. СПб: Питер, 2018. 400 c.[pic 3]
Гафаров Ф.М. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие / Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. 121 с.[pic 4]
Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети: учебник. Санкт-Петербург: Лань, 2019. 213 с.[pic 5]
Графическая часть на – листах.
Дата выдачи задания “ ” 20 г. Задание получил _Исаченков А.С.
подпись И.О.Фамилия
Дата представления проекта (работы) руководителю “ ” 20 г.
Руководитель курсового проектирования (курсовой работы) _Афанасьева Ж.С.
подпись И.О.Фамилия
Содержание
Введение 4
- Основная часть 5
- Подготовка датасета 5
- Аугментация данных 6
- Архитектура нейронной сети 8
- Обучение нейронной сети 11
- Тестирование 12
- Корректировка модели и данных 14
Заключение 17
Список использованных источников 18
Приложение А Исходный код 19
Введение
В данной работе рассмотрена задача классификации изображений различных видов грибов.
Задача классификации изображений представляет собой задачу присвоения входному изображению одной метки из фиксированного набора. Это одна из базовых проблем компьютерного зрения, которая, несмотря на свою простоту, имеет большое разнообразие практических применений.
...