🔍 Поиск готовых работ

🔍 Поиск работ

РАЗРАБОТКА ИГРОВОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ОСНОВАМ РАБОТЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Работа №204091

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

программирование

Объем работы37
Год сдачи2019
Стоимость4200 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
18
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 4
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 6
1.1. Обучение основам работы нейронных сетей 6
1.2. Обзор аналогов 7
1.3. Общие сведения о нейронных сетях 10
2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ 14
2.1. Общие сведения 14
2.2. Определение требований к приложению 14
2.3. Варианты использования игрового приложения для обучения основам
работы нейронных сетей 15
2.4. Компоненты системы 16
2.5. Описание программы распознавания чисел 17
2.6. Описание игровой программы, демонстрирующей работу НС 19
3. РЕАЛИЗАЦИЯ 22
3.1. Разработка кода нейронной сети 22
3.2. Реализация игрового демонстрационного приложения 22
3.2.1. Описание программы 22
3.2.2. Разработка кода программы 22
3.3. Компоновка программ в одно обучающее приложение 23
4. ТЕСТИРОВАНИЕ 26
4.1. Функциональное тестирование 26
4.2. Интеграционное тестирование 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 30
ПРИЛОЖЕНИЕ

Современный мир - это мир компьютерных технологий. Сейчас уже сложно представить жизнь без них. Развитие компьютерных технологий привело к тому, что во многом компьютеры стали заменять людей.
В двадцать первом веке люди настолько развили науку и технологии, что современная техника может выполнять такие задачи, решение которых заняло бы у человека годы и потребовало больших затрат как денежных средств, так и трудовых ресурсов.
Однако существует ряд задач, легких с точки зрения человека, но сложных для компьютера. К таким задачам относят классификацию изо­бражений, например, распознавание рукописных символов.
Чтобы научить компьютер решать подобные задачи используется машинное обучение - класс методов искусственного интеллекта, харак­терной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Однако, разра­ботка искусственного интеллекта достаточно сложна в освоении.
Актуальность темы исследования
На сегодняшний момент существует некоторое количество курсов и платформ, обучающих работе с нейронными сетями, на основе которых и создается искусственный интеллект, но практически у всех из них очень высокий порог вхождения: требуются знания высшей математики, библио­тек машинного обучения. Кроме того, основная масса ресурсов - это ста­тьи и книги, и практически все они на английском языке, что является сложным препятствием для многих желающих изучить нейронные сети. Обучающих интерактивных приложений, которые могли бы на практике познакомить с работой нейронных сетей, фактически нет.
Исходя из вышесказанного, на сегодняшний день разработка игрово­го приложения, обучающего основам работы нейронных сетей, является актуальной задачей.
Цель и задачи проекта
В ходе проекта необходимо разработать игровое приложение для обучения основам работы нейронных сетей. Для выполнения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) произвести подбор литературы, необходимой для разработки программы;
2) выполнить анализ существующих решений;
3) определить ключевые требования программы;
4) спроектировать, реализовать и протестировать программу.
Структура и объем работы
Работа состоит из введения, 4 разделов, заключения, списка исполь­зованной литературы, приложения.
Работа составляет 37 страниц, в списке литературы указано 20 ис­точников, объем приложения - 5 страниц.
В первой главе производится обзор научных работ по тематике ис­следования и анализ предметной области, приведен обзор существующих аналогов.
Во второй главе раскрывается проектирование приложения, его ком­понентов, приведены поясняющие диаграммы.
Третья глава описывает разработку программ-компонентов прило­жения, объединение их в единую систему.
В четвертой главе приведены таблицы с результатами функциональ­ного и интеграционного тестирования компонентов.
В заключении выведены основные результаты проделанной работы.
В приложении располагаются листинги некоторых участков кода приложения.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В ходе выполнения дипломной работы было разработано две про­граммы, одна из которых предназначена для изучения программной со­ставляющей нейронных сетей (приложение, распознающее рукописные числа). Другая (приложение, распознающее съедобные и несъедобные изо­бражения) - для знакомства пользователя в игровом формате с обучением НС и ее работой в режиме реального времени. Обе программы являются частью одного игрового приложения для обучения основам работы ней­ронных сетей.
Для выполнения поставленной цели были решены следующие зада­чи:
1) произведен подбор литературы, необходимой для разработки программы;
2) выполнен анализ существующих решений;
3) определены ключевые требования программы;
4) программа была спроектирована, реализована и протестирована.


1. Machine Learning Algorithm for Flappy Bird using Neural Network and Genetic Algorithm. [Электронный ресурс]
URL: https: //www.askforgametask.com/ tutorial/machine-learning-algorithm- flappy-bird/ (дата обращения: 04.09.2018).
2. MNIST база данных рукописных цифр. [Электронный ресурс] URL: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ (дата обращения: 09.04.2018).
3. TensorFlow playground. [Электронный ресурс]
URL: https://playground.tensorflow.org (дата обращения: 04.03.2018).
4. Гуляева А. Список курсов по нейронным сетям. [Электрон­ный ресурс] URL: https://apptractor.ru/learn/13-besplatnyih-kursov-po- neyronnyim-setyam-i-mashinnomu-obucheniyu.html (дата обращения: 24.06.2018).
5. Игры, которые учат программированию. [Электронный ресурс] URL: https://habrahabr.ru/post/273003/ (дата обращения: 23.05.2018).
6. Как добиться того, чтобы обучение в играх не раздражало. [Элек­тронный ресурс] URL: https://habrahabr.ru/post/330948/ (дата обращения: 23.05.2018).
7. Карпенко О. Необычные игры, которые учат программированию и логике. [Электронный ресурс] URL: http://ain.ua/2015/06/26/10- neobychnyx-igr-kotorye-uchat-programmirovaniyu-i-logike (дата обращения: 23.05.2018).
8. Контсаренко Ф. Опыт команды Google Primer: Создание интер­фейса обучающего приложения. [Электронный ресурс]
URL: https://vc.ru/11659-ux-learn (дата обращения: 12.01.2019).
9. Курс Deep Learning. [Электронный ресурс]
URL: https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730 (дата обращения: 24.12.2018).
10. Михайленко Т.М. Игровые технологии как вид педагогических технологий. // Педагогика: традиции и инновации. Материалы Междунар. науч. конф. (г. Челябинск, октябрь 2011 г.). Т. I. - Челябинск: Два комсо­мольца, 2011. - С. 140-146.
11. Москалев Н.С. Виды архитектур нейронных сетей. // Молодой ученый. - 2016. - № 29. - С. 30-34. [Электронный ресурс]
URL: https://moluch.ru/archive/133/37121/ (дата обращения: 14.01.2019).
12. Обзор курсов по Deep Learning. [Электронный ресурс]
URL: https://habrahabr.ru/company/newprolab/blog/311812/ (дата обращения: 23.05.2018).
13. Официальный сайт разработчиков IPython. [Электронный ресурс] URL: https://jupyter.org/ (дата обращения: 01.12.2018).
14. Официальный сайт разработчиков дополнения Anaconda. [Элек­тронный ресурс] URL: https://www.anaconda.com/ (дата обращения: 12.09.2018).
15. Официальный сайт разработчиков растрового редактора GIMP. [Электронный ресурс] URL: https://www.gimp.org/ (дата обращения: 15.03.2019).
16. Официальный сайт разработчиков среды программирования Py- Charm. [Электронный ресурс] URL: https://www.jetbrains.com/pycharm/ (да­та обращения: 12.09.2018).
17. Официальный сайт разработчиков среды программирования Uni­ty. [Электронный ресурс] URL: https://unity.com/ (дата обращения: 10.04.2015).
18. Распознавание оптических образов (символов) с помощью одно­слойного персептрона. Методические указания по дисциплинам «Системы искусственного интеллекта», «Представление и обработка знаний». [Элек­тронный ресурс] URL: http://www.myshared.ru/slide/725725/ (дата обраще­ния: 10.05.2018).
19. Рашид Т. Создай свою нейросеть. / Т. Рашид ; пер. с англ. Радько П. - М. : Вильямс, 2017. - 272 с.
20. Фролова Ю. 10 игр для изучения программирования [Электрон­ный ресурс] URL: https://geekbrains.ru/posts/10_games (дата обращения: 23.05.2018).


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ