Личный кабинет

Дипломная работаИнформационные технологии

Готовая работа №99106 от пользователя Успенская Ирина

Разработка онлайн платформы для работы с нейронными сетями.

Name: Разработка онлайн платформы для работы с нейронными сетями.
Price: 1325.00 RUB

1 325 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 53

Год написания: 2024

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение 4
1 Актуальность и конкурентоспособность 6
1.1 Типы нейронных сетей 6
1.1.1 Многослойный персептрон (MLP) 7
1.1.2 Сверточные нейронные сети (CNN) 8
1.2 Актуальность темы 10
1.3 Анализ конкурентоспособности 11
1.4 Целевая аудитория 14
2 Используемые технологии 16
2.1 Инструмент для разработки дизайна: Figma 16
2.2 Выбор фреймворка и языка программирования для реализации онлайн-платформы 17
2.2.1 Angular 18
2.2.2 Vue.js 19
2.2.3 React.js 21
2.2.4 TypeScript 24
2.4 Библиотеки 26
2.5 Сборка веб-приложений с помощью Vite 26
3 Реализация 29
3.1 Структура приложения 30
3.2 Итоговый результат разработки 32
Заключение 52
Список использованных источников 53

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В современном информационном обществе искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более важными инструментами, применяемыми в различных областях, начиная от медицины и финансов до автоматизации производства и развлекательной индустрии. Нейронные сети, как основной инструмент в машинном обучении, играют ключевую роль в этом процессе, позволяя моделировать сложные зависимости в данных и выполнять широкий спектр задач, таких как распознавание образов, классификация, прогнозирование и многое другое.
Однако, работа с нейронными сетями требует не только понимания основных принципов и алгоритмов машинного обучения, но и умения эффективно взаимодействовать с кодом и архитектурой сети. Для многих пользователей, особенно для начинающих и тех, кто не обладает специализированными навыками программирования, это может стать значительным препятствием.
В рамках данной дипломной работы представляется решение этой проблемы через разработку онлайн-платформы для работы с нейронными сетями. Данная платформа дает пользователям возможность визуализировать архитектуру нейронных сетей на основе введенного кода на языке программирования Python и получать код нейронной сети на основе заданной пользователем архитектуры.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1 Актуальность и конкурентоспособность

1.1 Типы нейронных сетей

Нейронные сети - мощные инструменты искусственного интеллекта, способные обрабатывать сложные массивы данных и выявлять скрытые закономерности. Их универсальность и широкая применимость делают их незаменимыми для решения практических задач в различных областях. Нейронные сети доказали свою актуальность в таких областях, как медицина, финансы и технологии, благодаря успешному применению в реальном мире:
– Медицина
Нейронные сети играют ключевую роль в медицинских исследованиях и здравоохранении, помогая в диагностике заболеваний, прогнозировании рисков и анализе медицинских изображений и сигналов. Например, компьютерные системы на основе нейронных сетей могут автоматически обнаруживать раковые опухоли на медицинских изображениях.
– Финансы
В финансовой сфере нейронные сети помогают прогнозировать рыночные цены, определять инвестиционные риски и выявлять мошенничество. Финансовые учреждения используют эти сети для разработки моделей прогнозирования валютных курсов и совершенствования стратегий финансового управления.
– Технологии
Нейронные сети применяются во многих технологических отраслях, включая разработку интеллектуальных систем, автоматизацию производственных процессов и управление транспортными системами. Например, ведущие технологические компании используют нейронные сети для улучшения качества речи в голосовых помощниках и для реализации технологии распознавания лиц.
В данной дипломной работе были рассмотрены такие типы нейронных сетей, как многослойный персептрон и сверточные нейронные сети. Ниже они будут подробно описаны.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. React vs Vue vs Angulyar [Электронный ресурс] – // URL: https://habr.com/ru/companies/auriga/articles/703836/ (дата обращения: 07. 04. 2024).
2. Почему Vite [Электронный ресурс] – // URL: https://vitejs.ru/guide/why.html (дата обращения: 06.04.2024).
3. Figma [Электронный ресурс] – // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Figma (дата обращения: 18.04.2024).
4. Мартин Р. Чистый код: создание, анализ и рефакторинг. –СПб.: Питер,2023.—464с.: ил. (дата обращения: 24.04.2024).
5. Типы нейронных сетей [Электронный ресурс] – // URL: https://dzen.ru/a/ZOQcMHesUg1em1Rs (дата обращения: 24.04.2024).
6. TensorFlow Playground [Электронныи? ресурс] – // URL: https://clck.ru/3AMKHh (Дата обращения 13.04.2024).
7. Флэнаган, Дэвид. JavaScript. Полное руководство, 7-е изд.: Пер. с англ. –СПб.: ООО «Диалектика», 2021.—720с.: ил. – Парал. тит. англ. (дата обращения: 05.03.2024).
8. Структура React REST API приложения + TypeScript + Styled-Components [Электронный ресурс] – // URL: https://habr.com/ru/articles/546162/ (дата обращения: 06.02.2024).
9. Многослойный персептрон (Multilayered perceptron) [Электронный ресурс] – // URL: https://wiki.loginom.ru/articles/multilayered-perceptron.html (дата обращения: 10.04.2024).

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Разработка онлайн платформы для работы с нейронными сетями.

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net