BashGU
Electronic Library

     
?

Details
Card Table RUSMARC

Сагадатов, Рауль Радикович. Определение признаков пневмонии с помощью нейронных сетей: выпускная квалификационная работа по программе бакалавриата. Направление подготовки (специальность) 01.03.02 Прикладная математика и информатика. Направленность (профиль): Системное программирование и компьютерные технологии / Р. Р. Сагадатов; Башкирский государственный университет, Факультет математики и информационных технологий , Кафедра программирования и экономической информатики ; научный руководитель К. В. Трунов. — Уфа, 2021. — 59 с. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/Sagadatov_RR_01.03.02_PMiI_bak_2021.pdf>. — Текст: электронный

Record create date: 8/25/2021

Subject: Вычислительная техника — Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом; ВКР; бакалавриат; нейронные сети; пневмония; методы диагностики заболевания; искусственный интеллект

UDC: 004.9

LBC: 32.973-018.2

Collections: Квалификационные работы бакалавров и специалистов; Общая коллекция

Allowed Actions: –

*^% Action 'Read' will be available if you login and work on the computer in the reading rooms of the Library

Group: Anonymous

Network: Internet

Document access rights

Network User group Action
Library BashGU Local Network Authenticated users Read
Library BashGU Local Network All
Internet Authenticated users Read
-> Internet All

Table of Contents

  • 3dcdb98c29ccd06625e7daa79f8ffa2a5a3284a86455fc2b4558f33fe550d18b.pdf
  • Введение
  • Постановка задачи
  • 1. Анализ предметной области
    • 1.1 Пневмония. Методы диагностики заболевания
  • 2. Теоретические основы нейронных сетей
    • 2.1 Устройство нейронных сетей
    • 2.3 Функции активации
    • 2.2 Методы обучения нейронных сетей
    • 2.4 Классификация моделей нейронных сетей
    • 2.5 Сверточные нейронные сети.
  • 3. Выбор инструментов разработки нейронной сети
    • 3.1 Язык программирования Python
    • 3.2 Библиотеки глубокого обучения
  • 4. Создание сверточной нейронной сети с использованием keras и tensorflow
    • 4.1 Обработка исходных данных.
      • 4.1.1 Аугментация данных
    • 4.2 Реализация модели нейронной сети.
    • 4.3 Обучение нейронной сети
      • 4.3.1 Функция потерь
      • 4.3.2 Оптимизатор
      • 4.3.3 Обучение модели нейронной сети в Keras
  • 5. Тестирование модели сверточной нейронной сети.
    • 5.1 Разработка интерфейса для нейронной сети
  • CamScanner 29-06-2021 12.51
  • 3dcdb98c29ccd06625e7daa79f8ffa2a5a3284a86455fc2b4558f33fe550d18b.pdf
    • Список литературы
  • CamScanner 29-06-2021 12.51
  • 3dcdb98c29ccd06625e7daa79f8ffa2a5a3284a86455fc2b4558f33fe550d18b.pdf

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics