Нейрондық желілердің негізгі түсінігі

Біздің өміріміздің әр түрлі салаларын автоматтандыру ескеріле бермейтін 

процесс.  Көптеген  процестер  компьютерлік  жүйелерде  сипатталады  және 

сақталады. Бұл деректерді тиімді және табысты өңдеуге, оларды сақтауға және 

тез іздеп табуға мүмкіндік береді. Менің дипломдық жұмысымда 11 892 сурет, 

48

х48 пикселде, *jpg, *png пішінінде эмоцияның 7 сыныбы бар, 1 – ашулану, 2 

Қазіргі  уақытта  жасанды  нейрондық  желілер  жасанды  зияткерлік 

жүйелерінде  белсенді  қолданылады.  “Эмоцияларды  оқу  алгоритмі  оларды 

100%-

университетінің  технологиялық  ғылымдар  кандидаты  Тадас  Балтрушайтис 

(Tadas Baltrusaitis), ол жаңа бағдарламаның рецензенті болып табылады. 

Жасанды  нейрондық  желілер  дамудың  түрлі  жолдарын  береді,  ал 

бағдарламалық  қамтамасыз  ету  оларды  пайдалануда  үлкен  көмегі  бар. 

Таңдалған  ақпараттық  модель  практикалық  міндеттерді  шешу  үшін 

пайдаланылатын болады. Дипломдық жұмыстың негізгі міндеттері: 

–  Жасанды интеллектуалды жүйелердің қолданыстағы түрлерін, сондай-

ақ олардың жұмыс істеу әдістерін зерттеу. 

–  Адамның  бет-әлпет  эмоциясын  тану  үшін  оңтайлы  нейрондық 

желілердің ақпараттық модельін таңдау. 

–  Бет-әлпетті танудың қазіргі әдістерін зерттеу және олардың арасында 

әмбебап әдістерді таңдау. 

–  Зияткерлік  жүйе  үшін  тұлғаның  қозғалыс  белсенділігін  тану 

алгоритмін  жүзеге  асыру  және  сипаттау  және  практикалық  есепті 

шешу. 

болып  табылады.  Зерттеу  пәні  жасанды  нейрондық  желілердің  ақпараттық 

модельдері,  сондай-ақ  адамның  қозғалыс  белсенділігін  тану  алгоритмін  іске 

асыру және сипаттау болып табылады. 

Компьютерлік  оқыту  қысқа  уақыттың  ішінде  көптеген  салаларда 

қолданыста, атап айтар болсақ:  

1.  IТ-сала:  қосымшаларды  әзірлеу  (сөйлеуді  тану,  спамның  анықталуы 

және т.б.)  

2. Жарнамалық компаниялар (клиенттерге қызмет көрсетуді болжау)  

3. Маркетингтік зерттеулер.  

4.  Медициналық  диагностика  (пациенттің  медициналық  тарихын  талдай 

отырып, айқын емес адамға қауіпті аурулардың бұрын белгісіз белгілерін қосу 

және белгілеу үшін).  

5. Техникалық диагностика.  

6. Биоинформатика және басқа да көптеген салаларда.