|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
|
|
2
|
Chatbot AI dự đoán sức khoẻ tinh thần : Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu / Nguyễn Thị Cẩm Tiên; Vương Xuân Chí hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
viii, 68 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, cụ thể là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhằm tạo ra một nền tảng tương tác thông minh giúp người dùng tự đánh giá sức khỏe tinh thần. Hệ thống này được thiết kế dành cho những người quan tâm đến việc chăm sóc sức khỏe tâm lý của bản thân, nhất là đối với nhóm thanh thiếu niên và người trẻ tuổi, những người thường đối mặt với nhiều áp lực trong cuộc sống hiện đại. Nghiên cứu các tiêu chí và dấu hiệu phổ biến của các rối loạn tâm thần như trầm cảm, lo âu và stress, dựa trên tiêu chuẩn DSM-5 và các tài liệu chuyên ngành khác. Xây dựng hệ thống chatbot tích hợp các chức năng đánh giá, theo dõi và cung cấp thông tin hỗ trợ sức khỏe tinh thần. Khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, để xây dựng một hệ thống chatbot thông minh, có khả năng giao tiếp tự nhiên bằng tiếng Việt, nhằm đáp ứng nhu cầu giao tiếp và hỗ trợ người dùng một cách hiệu quả.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(1)
|
|
3
|
Dự đoán chỉ số VNIDEX dựa trên mô hình học máy : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu / Lâm Hoàng Hưng, Sử Nhật Hạ hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
47 tr. : Hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Nghiên cứu nhằm phát triển một mô hình học máy chính xác và đáng tin cậy để dự đoán biến động chỉ số VNIDEX trong tương lai. Mô hình nên có khả năng ứng dụng vào thực tế và mang lại kết quả dự đoán gần với thực tế nhất. Tối ưu hoá hiệu suất mô hình để giảm thiểu sai số dự đoán và tăng cường khả năng đoán trúng. Sự chính xác của mô hình là quan trọng để đảm bảo thông tin dự đoán là hữu ích và đáng tin cậy. Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau như giá cổ phiếu lịch sử, chỉ số kinh tế và yếu tố tài chính khác đối với biến động của VNIDEX. So sánh và đánh giá mô hình nhằm giúp đánh giá tính hiệu quả và độ độc lập của mô hình được xây dựng.Kiểm tra khả năng ứng dụng của mô hình trong thực tế nhằm tạo ra một công cụ hữu ích cho nhà đầu tư. Góp phần vào sự phát triển của lĩnh vực dự đoán chỉ số chứng khoán bằng mô hình học máy.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
4
|
|
|
5
|
Dự đoán khả năng ung thư phổi bằng cách thuật toán học máy : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Thái Quốc Bảo, Hà Minh Tân hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
ix, 39 tr. : Hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 616.994
Đề tài nghiên cứu nhằm áp dụng ba thuật toán học phổ biến là Navie Bayes (NB), Logistic Regression (LR) và Random Forest (RF) để xây dựng mô hình dự đoán khả năng bị ung thư phổi. Tiến hành chạy thực nghiệm bộ dữ liệu qua từng thuật toán, xem xét và so sánh các kết quả các thuật toán dự đoán được từ đó tim ra được mô hình phù hợp với bộ dữ liệu nhất. Thu thập và xử lý dữ liệu. Xây dựng mô hình thuật toán gồm mô hình học máy. Áp dụng dữ liệu vào mô hình thuật toán. Thực nghiệm và so sánh độ chính xác giữa các thuật toán trong mô hình.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
|
|
|