1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 121 — інженерія програмного забезпечення
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36827
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.advisorПетрик, Михайло Романовч-
dc.contributor.authorКовальчук, Роман Дмитрович-
dc.contributor.authorKovalchuk, Roman-
dc.date.accessioned2021-12-26T01:43:18Z-
dc.date.available2021-12-26T01:43:18Z-
dc.date.issued2021-12-26-
dc.date.submitted2021-12-26-
dc.identifier.citationКовальчук Р. Д. Дослідження можливостей використання методів машинного навчання для розробки на мобільні платформи : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „121 — інженерія програмного забезпечення“ / Р. Д. Ковальчук. — Тернопіль: ТНТУ, 2021. — 68 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36827-
dc.descriptionПроведено дослідження сучасного стану машинного навчання, було проведено аналіз засобів розробки під мобільні платформи. Проаналізовано можливості використання засобів машинного навчання для розробки додатків під мобільні платформи. Було спроектовано та розроблено додаток для платформи IOS з використанням засобів машинного навчання для визначення що саме зображено на малюнку.uk_UA
dc.description.abstractМетою даної магістерської роботи є дослідження можливостей використання засобів машинного навчання при розробці на мобільні платформи. Для досягнення поставленої мети було сформовано наступні завдання: 1. проаналізувати можливі засоби машинного навчання доступні для використання на мобільних платформах; 2. проаналізувати засоби розробки додатків для платформ IOS та Android; 3. спроектувати та реалізувати додаток для однієї з мобільних платформ; 4. протестувати розроблений додаток. Після виконання всіх поставлених завдань було продемонстровано практичне використання засобів машинного навчання для розробки додатків на мобільні платформи.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТНТУ ім. І Пулюяuk_UA
dc.subject121uk_UA
dc.subjectінженерія програмного забезпеченняuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectінтернет речейuk_UA
dc.subjectглибоке навчанняuk_UA
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk_UA
dc.titleДослідження можливостей використання методів машинного навчання для розробки на мобільні платформиuk_UA
dc.title.alternativeResearch of possibilities of using machine learning methods for development on mobile platformsuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.coverage.placenameТНТУ ім. І. Пулюяuk_UA
dc.subject.udc004.9uk_UA
dc.relation.references1. How many phones are in the world? [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.bankmycell.com/blog/how-many-phones-are-in-the-world.uk_UA
dc.relation.references2. The Majority of Americans’ Mobile Time Spent Takes Place in Apps [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.emarketer.com/content/the-majority-of-americans-mobile-time-spent-takes-place-in-apps.uk_UA
dc.relation.references3. Burkov A. The Hundred-Page Machine Learning Book / Andriy Burkov., 2019. – 3 с.uk_UA
dc.relation.references4. Theobald O. Machine Learning for Absolute Beginners / Oliver Theobald., 2017. – (Third edition). – 19 с.uk_UA
dc.relation.references5. In depth machine learning for enterprice [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/machine-learning-ML.uk_UA
dc.relation.references6. Mueller J. Machine Learning For Dummies / J. Mueller, L. Massaron., 2016. – 14 с.uk_UA
dc.relation.references7. Machine Learning vs. Traditional Programming [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.logianalytics.com/predictive-analytics/machine-learning-vs-traditional-programming/.uk_UA
dc.relation.references8. Burkov A. The Hundred-Page Machine Learning Book / Andriy Burkov., 2019. – 6 с.uk_UA
dc.relation.references9. Godfellow I. Deep learning / I. Godfellow, Y. Bengio, A. Courville., 2015.uk_UA
dc.relation.references10. Number of apps available in leading app stores as of 1st quarter 2021 [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.statista.com/statistics/276623/number-of-apps-available-in-leading-app-stores/.uk_UA
dc.identifier.citationenKovalchuk R. D. Research of possibilities of using machine learning methods for development on mobile platforms: diploma thesis for the qualification level of master of specialty "121 — Software Engineering"/ R. D. Kovalchuk — Ternopil: TNTU, 2021. — 68 pp.uk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Розташовується у зібраннях:121 — інженерія програмного забезпечення

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Ковальчук.pdf1,43 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


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

Інструменти адміністратора