Naslov
Anatomija radnih okvira za duboko učenje - implementacija na modelu povratne neuronske mreže
(The Anatomy of Deep Learning Frameworks - Implementation on Recurrent Neural Network Model)

Autori
Barić, Toni

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Odjel za elektrotehniku i računarstvo

Mjesto
Dubrovnik

Datum
24.09

Godina
2018

Stranica
59

Mentor
Batoš, Vedran ; Zakarija, Ivona

Ključne riječi
strojno učenje, duboko učenje, neuronske mreže, TensorFlow
(machine learning, deep learning, neural networks, TensorFlow)

Sažetak
U ovom diplomskom radu opisano je strojno učenje, kao grana umjetne inteligencije, koje je danas jedan od najzanimljivijih područja računarske znanosti najviše zbog svoje ogromne primjene u prepoznavanju objekata u slikama, pretvorbe teksta u govor, prikazom rezultata pretraživanja korisnika i sl. U radu je opisan koncept umjetne inteligencije, kao i dubokog učenja koje je grana strojnog učenja. U radu su objašnjeni radni okviri za duboko učenje čije korištenje olakšava razvoj aplikacija. Opisane su i umjetne neuronske mreže, zasnovane na prirodnim neuronima, koje su glavni alat u strojnom učenju. Objašnjene su i opisane posebne povratne neuronske mreže, te je u praktičnom dijelu rada prikazana izgradnja takve neuronske mreže u programskom jeziku Python, u radnom okviru TensorFlow. Također, na studijskom primjeru prikazana je implementacija povratne neuronske mreže.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo, Informacijske i komunikacijske znanosti

POVEZANOST RADA