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: (0)
2
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)
3
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)
4
Hệ thống trích xuất và truy vấn nội dung văn bản hành chính bằng PHOBERT : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Võ Nhật Linh, Hà Minh Tân hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
xiv, 96 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.35
Xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh, có khả năng trích xuất và truy vấn thông tin từ văn bản hành chính tiếng Việt một cách tự động và hiệu quả. Hệ thống này sẽ ứng dụng mô hình PhoBERT tiên tiến, hướng đến đạt độ chính xác cao, đáp ứng nhu cầu thực tế của người dùng và có khả năng triển khai, ứng dụng rộng rãi.Tìm hiểu sâu về kiến trúc, cơ chế hoạt động của PhoBERT và các biến thể của nó. Nghiên cứu và lựa chọn phương pháp tinh chỉnh PhoBERT phù hợp nhất với đặc thù của văn bản hành chính tiếng Việt, bao gồm cả việc xem xét việc huấn luyện thêm mô hình trên tập dữ liệu phù hợp. Thử nghiệm và so sánh hiệu quả của PhoBERT với các mô hình ngôn ngữ khác trong bài toán trích xuất thông tin từ văn bản hành chính. Phân tích nhu cầu thực tế để xác định các loại thông tin cần trích xuất từ văn bản hành chính, ví dụ: tên người, địa danh, tổ chức, ngày tháng, số liệu, sự kiện, chủ đề. Nghiên cứu và tinh chỉnh mô hình VietOCR dùng để trích xuất nội dung.Thiết kế giao diện người dùng thân thiện, dễ sử dụng, cho phép người dùng dễ dàng thực hiện các thao tác tìm kiếm, truy vấn thông tin. Cung cấp các chức năng tìm kiếm theo từ khóa, tiêu chí, lọc kết quả theo các thuộc tính khác nhau. Hiển thị kết quả tìm kiếm một cách rõ ràng, trực quan, dễ hiểu.Phân tích kết quả đánh giá, tìm ra các điểm mạnh, điểm yếu của hệ thống và đề xuất phương hướng cải thiện, tối ưu hóa. Việc đạt được các mục tiêu cụ thể này sẽ góp phần tạo nên một hệ thống trích xuất và truy vấn thông tin hoàn chỉnh, đáp ứng được yêu cầu thực tiễn và mang lại nhiều lợi ích cho người dùng.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
5
Phân tích và xây dựng hệ thống phát hiện đám cháy bằng học máy : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Nguyễn Tấn Thành, Hà Minh Tân hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 47 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Nghiên cứu nhằm xây dựng và triển khai một hình học máy cho tác vụ phát hiện đối tượng. Mô hình có thể phát hiện đám cháy ở bất kỳ khu vực từ nhà ở đến khu vực ngoài trời trong hình ảnh hoặc video trong thời gian thực và có độ tin cậy cao. Đối tượng nghiên cứu tập trung vào thuật toán Yolo khi phát hiện đám cháy trên bộ dữ liệu có đa dạng về các trường hợp cháy.Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện đám cháy một cách tự động bằng phương pháp sử dụng các thuật toán trong học máy để học các tri thức từ những vụ cháy trước đó từ đó có thể đưa ra dự đoán cho tương lai. Chính vì vậy mà việc phân tích và xây dựng hệ thống phát hiện đám cháy là một giải pháp tin cậy trong việc phòng cháy. Qua đó, đóng góp một phần nào đó trong việc giải quyết vấn đề phát hiện đám cháy để phòng cháy.
Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)