ĐỒ ÁN CƠ SỞ CHUYÊN NGÀNH TÌM HIỂU DEEP LEARNING GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN ĐIỂM DANH
28 thg 9, 2023 | 11:05

ĐỒ ÁN CƠ SỞ CHUYÊN NGÀNH TÌM HIỂU DEEP LEARNING GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN ĐIỂM DANH



Hiện nay deep learning được áp dụng rộng rãi trong đời sống con người đặt biệt là trong môi trường học tập. Kể từ sau khi thành công của AlexNet trong cuộc thi ImageNet năm 2012, Machine Learning (ML) đã trở thành một chủ đề hấp dẫn dối với sinh viên và các kỹ sư cơng nghệ. Các tập đồn lớn đổ dồn tài nguyên vào phát triển các trung tâm nghiên cứu và các hệ thống tính tốn để giải quyết các bài toán kinh doanh cũng như thu hút nhân tài.

Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 - động cơ hơi nước, 2 - năng lượng điện, 3 - cơng nghệ thơng tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta khơng nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind,... chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning. Machine Learning là một tập con của AI.



NỘI DUNG:



TRANG BÌA…...…………………………………………………………………………I
NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN……………………………………………………………………..II
LỜI CẢM ƠN…………………………………………………………………………III
LỜI MỞ ĐẦU…………………………………………………………………………IV
NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN…………………………………….V
PHIẾU CHẤM THI TIỂU LUẬN……………………………………………………VII
MỤC LỤC……………………………………………………………………………VIII
DANH MỤC CÁC BẢNG HÌNH………………………………………………………V
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT………………………………………………….VII
Chương I:Tìm hiểu sâu về deep learning………………………………………………..1
1.Deep learning là gì? …………………………………………………………..1
2.Các trường hợp sử dụng deeplearing………………………………………….1
3.Kỹ thuật của deep learning…………………………………………………….2
Vectorization………………………………………………………………2
Mini-batch gradient descent………………………………………………3
Bias và variance…………………………………………………………..5
Dropout…………………………………………………………………...7
Activation…………………………………………………………………8
Chương II:Các phương pháp tiếp cận vấn đề trong học máy…………………………..11
1.Học máy là gì? ………………………………………………………………11
2.Máy học có các loại thuật tốn nào? …………………………………………12
3.Cơng nghệ máy học được sử dụng trong lĩnh vực gì?......................................16
4.Cách tiếp cận vấn đề trong máy học…………………………………………..21
Các vấn đề của máy học…………………………………………………21
Phương pháp tiếp cận vấn đề học máy……………………………….….23
Chương III:Kiến trúc mơ hình facenet, huấn luyện dữ liệu, nhận diện khn mặt……24
1.Kiến trúc mơ hình facenet…………………………………………………….24
Mơ hình facenet là gì? …………………………………………………..24
Khái qt thuật tốn……………………………………………………...24
Triple loss………………………………………………………………..25
Lựa chọn triple images input…………………………………………….27
2.Huấn luyện dữ liệu……………………………………………………………29
Huấn luyện dữ liệu…………………………………………………….29
ĐỒ ÁN CƠ SỞ
Huấn luyện dữ liệu…………………………………………………….29
3.Nhận diện khuôn măt……………………………………………………….36
Nhận diện khuôn mặt là gì? …………………………………………..36
Các ứng dụng phổ biến………………………………………………..37
Các loại hệ thống xác thực………………………………………….…38
Các phương pháp xác thực khn mặt………………………………...38
Các thuật tốn nhận diện khuôn mặt…………………………………..40
Chương IV:Kết luận………………………………………………………………….46
Tài liệu tham khảo





LINK ĐẶT MUA TÀI LIỆU ONLINE


LINK ĐẶT MUA TÀI LIỆU ONLINE 1




LINK DOWNLOAD (UPDATING...)



Hiện nay deep learning được áp dụng rộng rãi trong đời sống con người đặt biệt là trong môi trường học tập. Kể từ sau khi thành công của AlexNet trong cuộc thi ImageNet năm 2012, Machine Learning (ML) đã trở thành một chủ đề hấp dẫn dối với sinh viên và các kỹ sư cơng nghệ. Các tập đồn lớn đổ dồn tài nguyên vào phát triển các trung tâm nghiên cứu và các hệ thống tính tốn để giải quyết các bài toán kinh doanh cũng như thu hút nhân tài.

Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 - động cơ hơi nước, 2 - năng lượng điện, 3 - cơng nghệ thơng tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta khơng nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind,... chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning. Machine Learning là một tập con của AI.



NỘI DUNG:



TRANG BÌA…...…………………………………………………………………………I
NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN……………………………………………………………………..II
LỜI CẢM ƠN…………………………………………………………………………III
LỜI MỞ ĐẦU…………………………………………………………………………IV
NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN…………………………………….V
PHIẾU CHẤM THI TIỂU LUẬN……………………………………………………VII
MỤC LỤC……………………………………………………………………………VIII
DANH MỤC CÁC BẢNG HÌNH………………………………………………………V
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT………………………………………………….VII
Chương I:Tìm hiểu sâu về deep learning………………………………………………..1
1.Deep learning là gì? …………………………………………………………..1
2.Các trường hợp sử dụng deeplearing………………………………………….1
3.Kỹ thuật của deep learning…………………………………………………….2
Vectorization………………………………………………………………2
Mini-batch gradient descent………………………………………………3
Bias và variance…………………………………………………………..5
Dropout…………………………………………………………………...7
Activation…………………………………………………………………8
Chương II:Các phương pháp tiếp cận vấn đề trong học máy…………………………..11
1.Học máy là gì? ………………………………………………………………11
2.Máy học có các loại thuật tốn nào? …………………………………………12
3.Cơng nghệ máy học được sử dụng trong lĩnh vực gì?......................................16
4.Cách tiếp cận vấn đề trong máy học…………………………………………..21
Các vấn đề của máy học…………………………………………………21
Phương pháp tiếp cận vấn đề học máy……………………………….….23
Chương III:Kiến trúc mơ hình facenet, huấn luyện dữ liệu, nhận diện khn mặt……24
1.Kiến trúc mơ hình facenet…………………………………………………….24
Mơ hình facenet là gì? …………………………………………………..24
Khái qt thuật tốn……………………………………………………...24
Triple loss………………………………………………………………..25
Lựa chọn triple images input…………………………………………….27
2.Huấn luyện dữ liệu……………………………………………………………29
Huấn luyện dữ liệu…………………………………………………….29
ĐỒ ÁN CƠ SỞ
Huấn luyện dữ liệu…………………………………………………….29
3.Nhận diện khuôn măt……………………………………………………….36
Nhận diện khuôn mặt là gì? …………………………………………..36
Các ứng dụng phổ biến………………………………………………..37
Các loại hệ thống xác thực………………………………………….…38
Các phương pháp xác thực khn mặt………………………………...38
Các thuật tốn nhận diện khuôn mặt…………………………………..40
Chương IV:Kết luận………………………………………………………………….46
Tài liệu tham khảo





LINK ĐẶT MUA TÀI LIỆU ONLINE


LINK ĐẶT MUA TÀI LIỆU ONLINE 1




LINK DOWNLOAD (UPDATING...)

M_tả
M_tả

Chuyên mục:

Không có nhận xét nào: