prikaz prve stranice dokumenta Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže
2018. urn:nbn:hr:155:804397
Zadro, Ivana
Sveučilište u Dubrovniku
Fakultet elektrotehnike i primijenjenog računarstva

Citirajte ovaj rad

Zadro, I. (2018). Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže (Diplomski rad). Dubrovnik: Sveučilište u Dubrovniku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:804397

Zadro, Ivana. "Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže." Diplomski rad, Sveučilište u Dubrovniku, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:804397

Zadro, Ivana. "Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže." Diplomski rad, Sveučilište u Dubrovniku, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:804397

Zadro, I. (2018). 'Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže', Diplomski rad, Sveučilište u Dubrovniku, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:804397

Zadro I. Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže [Diplomski rad]. Dubrovnik: Sveučilište u Dubrovniku; 2018 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:804397

I. Zadro, "Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže", Diplomski rad, Sveučilište u Dubrovniku, Dubrovnik, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:804397

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:804397
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAnatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu unaprijedne neuronske mreže
Naslov (engleski)The Anatomy of Deep Learning Frameworks - Implementation on Feedforward Neural Network Model
AutorIvana Zadro
MentorVedran Batoš (mentor)
MentorIvona Zakarija (mentor)
Član povjerenstvaIvan Grbavac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvona Zakarija (član povjerenstva)
Član povjerenstvaVedran Batoš (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Dubrovniku
(Fakultet elektrotehnike i primijenjenog računarstva)
Dubrovnik
Datum i država obrane2018-05-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Obradba informacija
Sažetak
U diplomskom radu je opisan koncept dubokog učenja, koji podrazumijeva osnovna objašnjenja područja strojnog učenja i njegove primjene u stvarnom životu kroz aplikacije koje svakodnevno koristimo, te umjetne inteligencije koja omogućuje da se strojevi mogu nazvati inteligentnima te tako stvoriti bilo kakvu aplikaciju. Također je opisan koncept neuronskih mreža, temeljenima na biološkom neuronu te njihova implementacija u svakodnevnom životu. Primjena neuronskih mreža pokriva područja poput medicine, obrazovanja i slično. Objašnjava se i poseban dio neuronskih mreža, konvolucijske mreže, koje obrađuju puno kompleksnije podatke i koriste operaciju konvolucije. Kroz praktični dio rada prikazana je izgradnja unaprijedne neuronske mreže u programskom jeziku Python, uz pomoć radnog okvira TensorFlow. Radni okviri predstavljaju dobar temelj za izradu aplikacije zbog svojih dodatnih alata i uređenog koda, čime se programer može posvetiti drugim zadacima na projektu.
Sažetak (engleski)
This thesis describes the concept of deep learning, which implies basic explanations of the field of machine learning and its application in real life through the applications we use every day and artificial intelligence that allows machines to call intelligent at all and that creates any application. It also describes the concept of neural network, based on the biological neuron, and their implementation in every day life. The application of neural networks covers areas such as medicine, education, etc. A special part of the neural networks, the convolution network, is also explained. Throughout the practical part of the work, the construction of a feedforward neural network in the Python programming language is shown, with the aid of the workbook TensorFlow. Worksheets provide a good foundation for creating an application because of its additional tools and edited code, allowing the developer to devote himself to other tasks on the project.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:155:804397
Studijski programNaziv: Poslovno računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-06-07 10:13:16