|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Áp dụng AI vào nhận dạng và giám hư hỏng đường bộ bằng YOLOv8 : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Trần, Văn Thắng
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 74 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.4
Nghiên cứu nhằm phát triển một hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo hiệu quả, chính xác trong việc nhận diện và phân loại hư hỏng thường gặp trên đường bộ: nứt nẻ, lún sụt, ổ gà. Đánh giá khả năng của hệ thống trong việc giám sát liên tục tình trạng đường bộ, dự báo sự phát triển của hư hỏng và đề xuất các giải pháp bảo trì kịp thời. Nghiên cứu áp dụng yolov8 vào nhận dạng và giám hư hỏng đường bộ với tập dữ liệu gồm 19074 hình ảnh hư hỏng đường bộ để huấn luyện từ roboflow. Phát triển một giao diện người dùng thân thiện để hiển thị kết quả nhận dạng, phân loại và đánh giá tình trạng đường bộ. Đánh giá hiệu quả của hệ thống thông qua việc so sánh kết quả nhận dạng với đánh giá thủ công.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(1)
|
|
2
|
|
|
3
|
Đào tạo Chatbot : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Lê Hoàng Tiến, Trần Châu Thanh Thiện hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 40 tr. : Hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Đề tài nghiên cứu nhằm phân tích yêu cầu của người dùng trong quá trình sử dụng. Thiết kế Chatbot tương tác thông minh, giao diện thân thiện, dễ sử dụng. Triển khai và kiểm thử trong thực tế, Đánh giá hiệu suất hoạt động. Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và phát triển trong tương lai. Tạo ra một Chatbot không chỉ đáp ứng nhanh chóng và chính xác các yêu cầu của người sử dụng mà còn tối ưu hóa trải nghiệm giao tiếp giữa người dùng và máy thông qua sự thông minh và linh hoạt trong quá trình tương tác. Qua đó, đề tài không chỉ tập trung vào khía cạnh kỹ thuật của Chatbot mà còn đặt ra câu hỏi về tác động xã hội, đối thoại giữa con người và máy, tiềm năng thay đổi trong các lĩnh vực công việc và dịch vụ khác nhau
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
4
|
Dự báo thời tiết cải thiện thông qua học sâu : Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Đặng Anh Thư, Đặng Như Phú hướng dẫn
Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
IX, 33 tr. : Sơ đồ; Hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 551.6
Thời tiết không chỉ là đối tượng quan tâm của người làm nông, ngư dân hay du khách mà còn ảnh hưởng sâu sắc đến nhiều khía cạnh của đời sống xã hội và kinh tế. Biến động khí hậu, sự biến đổi ngày càng phức tạp và khó lường, tạo ra những tình huống khẩn cấp đòi hỏi những phương tiện dự báo mạnh mẽ và linh hoạt hơn có sữ cải tiến tiến trong lĩnh vực này. Việc nghiên cứu về cải thiện dự báo thời tiết thông qua học sâu là sự tiếp nối của sự phát triển về kỹ thuật mà còn là sự đáp ứng ngày càng cao về độ chính xác và đáng tin cậy của thông tin thời tiết. Nghiên cứu này đặt ra nhiệm vụ quan trọng là tìm kiếm những cách tiếp cận sáng tạo ứng dụng công nghệ học sâu để nâng cao khả năng dự báo thời tiết. Ứng phó với biến động thời tiết một cách chính xác và kịp thời. Qua đó, đóng góp cho sự phát triển tổng thể của ngành công nghiệp dự báo tời tiết và học máy.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
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)
|
|
|
|
|