Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Сверточные нейросети как один из наиболее эффективных инструментов работы с изображениями. Распознавание образов как важнейшая задача в работе искусственного интеллекта. Идентификация — процесс определения того, к какому классу принадлежит объект.
Подобные документы
Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014Технологии распознавания образов, определение важности распознавания речи в современных условиях. Сущность процесса распознавания образов, скрытые марковские модели как основа системы распознавания речи. Аудиальная составляющая языкового тренажера.
статья, добавлен 24.05.2018Обобщение основных подходов к распознаванию текста. Принципы функционирования программного обеспечения OCR – оптического распознавания символов. Контекстное распознавание текста. Нейронные сети. Примеры программ для различных видов распознавания текста.
реферат, добавлен 06.06.2013Обеспечение работы ИИС (Интеллектуальная информационная система). Автоматизированные системы распознавания образов. Генетические алгоритмы и моделирование биологической эволюции. Методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики.
реферат, добавлен 16.03.2011Редактирование текста, осуществление поиска слов и фраз с помощью оптического распознавания текста. Разработка алгоритмов, которые позволяют распознавать символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам. Структурный подход и контекстное распознавание.
реферат, добавлен 22.01.2015Перспективы внедрения искусственного интеллекта в производственный процесс. Примеры реализации данной технологии в производственном процессе и бизнесе. Достоинства и недостатки использования искусственного интеллекта в ИТ-инфраструктуре предприятия.
статья, добавлен 20.08.2018Формулирование определения интеллекта, применимого для конструктивного анализа интеллекта систем. Приведение дилеммы естественного-искусственного интеллекта в плоскость различения стереотипности-креативности и компонентов интеллектуального инструментария.
доклад, добавлен 17.01.2018Применение искусственного интеллекта в деятельности человека. Разработка алгоритма защиты систем компьютерного зрения. Виды вредоносных атак. Использование гауссовского зашумления в нейронных сетях для обеспечения безопасности распознавания образов.
статья, добавлен 09.05.2022Общая характеристика искусственного интеллекта как одного из направлений информатики. Рассмотрение метапроцедур, используемых при решении мыслительных задач человеком. Новые архитектуры компьютеров. Особенности интеллектуальных информационных систем.
лекция, добавлен 23.03.2015Представление рельефа на топографических картах. Системы распознавания образов. Описание алгоритмов и блок-схем работы компьютерной программы и функций, используемых в ней. Обработка изображения в MatLab. Распознавание цифр на топографической карте.
дипломная работа, добавлен 29.09.2017Основные подходы к определению информации и характеристика её свойств. Раскрытие содержания теоретической информатики, искусственного интеллекта, программирования, прикладной информатики и вычислительной техники как элементов современной информатики.
курсовая работа, добавлен 06.05.2012Особенности внедрения технологий искусственного интеллекта в процесс управления правоохранительным органом, опасности, которые могут реализоваться при этом. Основные направления целенаправленного внедрения искусственного интеллекта в данной сфере.
статья, добавлен 21.12.2020Понятие искусственного интеллекта и его задачи. История искусственного интеллекта как нового научного направления середины XX века, направления его развития. Символьное моделирование мыслительных процессов. Связь робототехники и искусственного интеллекта.
доклад, добавлен 07.11.2015Представлено действие алгоритма, который показывает хорошие результаты на сложных многокомпонентных логотипах, которые могут иметь сложные градиенты. Преимуществом данного алгоритма является линейное по количеству точек изображения время работы.
статья, добавлен 19.01.2018Загадка человеческого мозга и искусственного интеллекта. Проблема определения искусственного интеллекта. Разработка интеллектуальных роботов, их основные возможности. Философские проблемы создания искусственного интеллекта: проблема безопасности.
реферат, добавлен 09.10.2013Устранение шумовых помех методом Гауссова сглаживания как один из основных этапов предварительной обработки изображения. Требования, предъявляемые к пользовательскому интерфейсу программного приложения. Математическая модель задачи распознавания.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012Загадка искусственного интеллекта. Представление знаний. Языки программирования систем искусственного интеллекта, решения практических проблем. Архитектура экспертных систем. Прогнозы путей развития исследований в области искусственного интеллекта.
книга, добавлен 26.08.2010Методические рекомендации по организации практической работы по реализации компьютерной модели персептрона на языке программирования Python, направленной на закрепление учебного материала по применению однослойных нейронных сетей в распознавании образов.
статья, добавлен 14.02.2022- 70. Компьютерное зрение: распознавание человека по изображению лица с помощью нейросетевых технологий
Основные классы задач в распознавании человека по изображению лица. Поиск изображения в больших базах данных, задача контроля доступа. Нейросетевые методы распознавания человека по изображению лица. Архитектура нейронных сетей, разработка алгоритма.
курсовая работа, добавлен 06.06.2013 Основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект, как научное направление. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Генерация и распознавание речи. Обработка визуальной информации.
реферат, добавлен 14.06.2016Искусственный интеллект (интеллектуальная система) – это концепция, позволяющая компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумно. Область применения: доказательства теорем, игры, распознавание образов, адаптивное программирование.
реферат, добавлен 26.02.2015Постановка задачи создания искусственного интеллекта для решения задач человеческой деятельности. Структура прикладной онтологии. Концептуальное распознавание изображений и их частей. Выполнение на основе онтологических структур графических объектов.
статья, добавлен 09.01.2016Описание поэтапного преобразования бумажного документа в электронный программой FineReader. Сканирование документа и процесс распознавания. Редактирование, проверка и сохранение текста. Возможности прямой передачи полученного текста из FineReader в Word.
разработка урока, добавлен 20.08.2010Изучение свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции мыслительной способности человека. Проведение сравнительного анализа работоспособности системы хранения знаний человека и переработки информации в любых интеллектуальных системах.
статья, добавлен 12.06.2022