Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
ℹ️Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
Введение 3
1. Развитие компьютерного зрения 4
2. Виды нейронных сетей 6
3. Нейронные сети и сегментация изображений 20
Заключение 31
Список литературы 32
📖 Введение
Актуальность. Сегодня предприятия различного профиля сталкиваются с необходимостью обработки больших объемов данных содержащих фото- и видеоинформацию об интересующих объектах и процессах. От скорости и качества обработки этих данных зависит эффективность работы компании и конечная стоимость произведенного продукта. Справиться с растущими информационными потоками помогают технологии искусственного интеллекта. В их основе лежат алгоритмы машинного обучения, сочетающие в себе искусственные нейронные сети и системы компьютерного зрения.
При анализе визуальной информации важную роль играют границы интересующих объектов на изображениях и методы их выделения, поскольку границы – это наиболее информативная часть изображений. Несмотря на то, что проблема выделения границ известна и изучается давно, ей всегда уделяется большое внимание, ввиду ее сложности и важности для практического применения. Соответственно, и методов решения этой проблемы предложено достаточно много.
✅ Заключение
Таким образом, изобретение нейронных сетей произвело революцию в создании искусственного интеллекта и позволило реализовать новый класс задач. Основная идея использования нейросетей – решение сложных задач, для которых стоит лишь задать некоторый критерий качества, который будет минимизирован или оптимизирован. Нейронная сеть способна обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых или работающих с приемлемой точностью теоретических или эмпирических алгоритмов.
