груші яблоко повидло
груші яблоко повидло
Please use this identifier to cite or link to this item: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2669
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБурдін, К. Ю.-
dc.date.accessioned2023-03-14T08:34:20Z-
dc.date.available2023-03-14T08:34:20Z-
dc.date.issued2023-02-
dc.identifier.urihttps://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2669-
dc.descriptionБурдін К. Ю. Телеграм-бот для розпізнавання україномовного тексту за допомогою нейронних мереж : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки» / К. Ю. Бурдін ; ЧНУ ім. Петра Могили. – Миколаїв, 2023. – 54 с.uk_UA
dc.description.abstractОб’єкт дослідження – процес розпізнавання україномовного тексту за допомогою нейронних мереж. Предмет дослідження – методи дослідження розпізнавання україномовного текст. Мета дослідження – розробка телеграм-бота для розпізнавання україномовного тексту за допомогою нейронних мереж. Робота складається з зі вступу, 3 розділів та висновку. У першому розділі розглядається сфера розпізнавання текстових символів, наявні інструменти для їх розпізнання. У другому розділі проведено аналіз нейронних технологій і обрано інструментальні засоби розробки застосунку. У третьому розділі описано реалізацію застосунку для розпізнавання україномовного тексту. В результаті розроблено телеграм-бот для розпізнавання україномовного тексту. Магістерська дипломна робота містить 86 сторінок, 38 рисунків та 41 використаних джерел. The object of the research is the process of recognizing Ukrainian-language text using neural networks. The subject of the study is research methods of Ukrainian-language text recognition. The purpose of the research is to develop a Telegram bot for recognizing Ukrainian-language text using neural networks. The work consists of an introduction, 3 chapters and a conclusion. The first chapter examines the field of handwritten materials and the available tools for their recognition. In the second section, an analysis of neural technologies was carried out and instrumental means of application development were selected. The third chapter describes the implementation of the application for recognizing Ukrainian-language text. As a result, a Telegram bot was developed for recognizing Ukrainian-language text. The master's thesis contains 86 pages, 38 figures and 41 used sources.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherЧНУ ім. Петра Могилиuk_UA
dc.subjectкафедра інтелектуальних інформаційних системuk_UA
dc.subjectЛисенков Е. А.uk_UA
dc.subjectC#uk_UA
dc.subjectTelegramuk_UA
dc.subjectрозпізнавання текстуuk_UA
dc.subjecttext recognitionuk_UA
dc.titleТелеграм-бот для розпізнавання україномовного тексту за допомогою нейронних мережuk_UA
dc.title.alternativeкваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки»uk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Appears in Collections:Факультет комп'ютерних наук

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Бурдін.pdf1.92 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.