Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33624
Назва: Розробка методів глибокого машинного навчання для середовища MATLAB у розв’язанні задач навігації
Інші назви: Development of methods of deep machine learning for MATLAB environment in navigation problems solving
Автори: Козачок, Володимир Олексійович
Kozachok, Volodymyr
Бібліографічний опис: Козачок В. О. Розробка методів глибокого машинного навчання для середовища MATLAB у розв’язанні задач навігації : дипломна робота магістра за спеціальністю „121 — інженерія програмного забезпечення“ / В. О. Козачок. — Тернопіль: ТНТУ, 2020. — 75 с.
Дата публікації: 28-гру-2020
Дата внесення: 28-гру-2020
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: ТНТУ ім. І. Пулюя
УДК: 004.9
Теми: 121
інженерія програмного забезпечення
машинне навчання
matlab
нейрон
Короткий огляд (реферат): Мета кваліфікаційної робoти полягає в використанні сучасних інфoрмаційних технолоґій для розробки методів глибокого машинного навчання, з врахуванням специфіки конкретної галузі і підвищенням конкуреноспроможності продукту за рахунок впровадження інноваційних підходів до роботи з машинним навчанням. Практичне застосування – розроблено надійний програмний продукт, що дозволить підвищити ефективність та продуктивність роботи та який є новим, унікальним та відповідає поставленій задачі. Технічні вимоги – методи розробки базуються на технології та високорівневій мові програмування MATLAB.
The purpose of the qualification work is to use modern information technologies to develop methods of deep machine learning, taking into account the specifics of a particular industry and increase the competitiveness of the product through the introduction of innovative approaches to working with machine learning. Practical application - a reliable software product has been developed that will increase the efficiency and productivity of work and which is new, unique and meets the task. Technical requirements - development methods are based on MATLAB technology and high-level programming language
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33624
Перелік літератури: 1. Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. - Springer, [Text] - 2006.
2. Le´on Bottou, Frank E. Curtis, and Jorge Nocedal. Optimization methods for large-scale machine learning. - SIAM Review, [Text] 60:223--311, 2016.
3. Pablo Ramon Escobal. Methods of Orbit Determination. - Krieger Publishing Company, [Text] - 1965.
4. David Foster. Generative Deep Learning. - O’Reilly Media, Inc., [Text] - June 2019.
5. S. Haykin. Neural Networks. - Prentice-Hall, [Text] - 1999.
6. Stephanie Thomas and Michael Paluszek. MATLAB Machine Learning. - Apress, [Text] - 2017.
7. S. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence A Modern Approach Third Edition. Prentice-Hall, [Text] - 2010.
8. Жидецький В. Ц. Охорона праці користувачів комп’ютерів. – Львів: Афіша, 2000. - 176 с.
9. Правила безпечної експлуатації електроустановок споживачів [Текст] : ДНАОП 0.00-1.21-98. - Київ : Держнаглядохоронпраці, 2003. - 383 с.
10. Наказ Державного комітету України з промислової безпеки, охорони праці та гірничого нагляду «Про затвердження Правил охорони праці під час експлуатації електронно-обчислювальних машин» від 26.03.2010 № 65 – Режим доступу: URL: http://zakon2.rada.gov.ua/laws/show/z0293-10.
11. Марков В.В. Основа здорового способу життя профілактика хвороб: навч. посібник для студ. вищ. пед. навч. закладів. - М.: Академія, 2001. - 320 с.
12. М.Р. Петрик, Д.М. Михалик, О.Ю. Петрик, Г.Б. Цуприк. Методичні вказівки до виконання атестаційної роботи магістра за спеціальністю 121 – “Інженерія програмного забезпечення” для усіх форм навчання [Текст] – Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя – 2020 – 27 с.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:121 — інженерія програмного забезпечення

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Козачок.pdf1,75 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора