Програмне забезпечення класифікації змій на базі інструментарію ШІ

Abstract

Кваліфікаційну роботу бакалавра присвячено розробці програмного забезпечення для класифікації змій за допомогою інструментарію штучного інтелекту. Актуальність полягає у потребі негайно визначити тип змії для встановлення інших даних, таких як її поширеність чи отруйність. Об’єктом кваліфікаційної роботи є процес класифікації об’єктів на зображенні, зокрема змій. Предметом кваліфікаційної роботи є інструментарій розробки програмного забезпечення для класифікації змій на базі інструментарію ШІ. Метою кваліфікаційної роботи є вдосконалення процесу класифікації змій, шляхом розробки програмного забезпечення на базі інструментарію ШІ. Для досягнення поставленої мети поставлено наступні завдання: − дослідити галузі застосування ШІ; − провести аналіз засобів класифікації зображень з використанням ШІ; − провести дослідження сучасних засобів реалізації ШІ в контексті розпізнавання змій; − провести навчання нейромереж та оцінити результат цього навчання; − реалізувати тестування розробленого програмного забезпечення. Кваліфікаційна робота бакалавра складається з фахової частини і спеціальної частини з охорони праці. Фахова частина в свою чергу поділяється на вступ, чотири розділи, висновки та переліку джерел посилання. У вступі описується актуальність теми роботи, зазначено об’єкт, предмет, а також мета й завдання, які необхідно виконати для досягнення цієї мети. У першому розділі проводиться аналіз предметної області. Також оглянуто наявні аналоги, здійснено їх порівняння на основі функціональних можливостей, оцінено переваги та недоліки. У результаті було складено вимоги до програмного забезпечення, що розробляється, наведено схему роботи моделі. У другому розділі описано технології, які будуть використані на етапі навчання моделей, розробки серверної частини та клієнта. У третьому розділі описано процес та навчання нейронних мереж, проаналізовано результати навчання, розглянуто деталі реалізації блоку BCN моделі. У четвертому розділі демонструється процес розробки серверної та клієнтської частини, розгортки моделі та здійснюється огляд результатів. У висновках проводиться аналіз виконаної роботи та отриманих результатів. Кваліфікаційна робота бакалавра викладена на 58 сторінок, містить 4 розділи, 44 ілюстрацій, 0 таблиць, 26 джерел в переліку посилань. The bachelor's thesis is devoted to the development of software for snake classification using artificial intelligence tools. The relevance lies in the need to immediately determine the type of snake in order to establish other data, such as its prevalence or poisonousness. The object of the qualification work is the process of classifying objects in an image, in particular snakes. The subject of the qualification work is the tools for developing software for classifying snakes based on AI tools. The purpose of the qualification work is to improve the process of classifying snakes by developing software based on AI tools. To achieve this goal, the following tasks have been set: − to investigate the areas of application of AI; − to analyze image classification tools using AI; − to study modern means of implementing AI in the context of snake recognition; − to train neural networks and evaluate the result of this training; − to implement testing of the developed software. The bachelor's thesis consists of a professional part and a special part on labor protection. The professional part, in turn, is divided into an introduction, four chapters, conclusions and a list of references. The introduction describes the relevance of the topic of the work, specifies the object, subject, as well as the goal and tasks to be performed to achieve this goal. The first chapter analyzes the subject area. It also reviews existing analogs, compares them based on functionality, and evaluates their advantages and disadvantages. As a result, the requirements for the software to be developed were drawn up, and the model's workflow was presented. The second section describes the technologies that will be used at the stage of model training, server and client development. The third section describes the process and training of neural networks, analyzes the training results, and discusses the details of the implementation of the BCN block of the model. The fourth section demonstrates the process of developing the server and client parts, model deployment, and reviews the results. The conclusion analyzes the work done and the results obtained. The bachelor's thesis is 58 pages long, contains 4 chapters, 44 illustrations, 0 tables, 26 references.