Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

Нейронные сети. Написание программы распознования рукописных букв MNIST на JavaScript. (библиотека Brain.js; Node.js)

  • 25 страниц
  • 2019 год
  • 9 просмотров
  • 1 покупка
Автор работы

Az39

200 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

Искусственные нейронные сети прочно вошли в нашу жизнь и в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. В числе задач, решение которых доверяют искусственным нейронным сетям, можно назвать следующие: распознавание текстов, игра на бирже, контекстная реклама в Интернете, фильтрация спама, проверка проведения подозрительных Операций по банковским картам, системы видеонаблюдения — и это далеко не все.
Нейронные сети — одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Идея заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы — а именно, её способности к обучению и исправлению ошибок. В этом состоит главная особенность любой нейронной сети — она способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.
Нейронная сеть имитирует не только деятельность, но и структуру нервной системы человека. Такая сеть состоит из большого числа отдельных вычислительных элементов («нейронов»). В большинстве случаев каждый «нейрон» относится к определённому слою сети. Входные данные последовательно проходят обработку на всех слоях сети. Параметры каждого «нейрона» могут изменяться в зависимости от результатов, полученных на предыдущих наборах входных данных, изменяя, таким образом, и порядок работы всей системы. Все задачи, которые могут решать нейронные сети, так или иначе связаны с обучением. Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных.
В курсовом проекте необходимо решить следующие задачи:
 Изучить литературу по теме;
 рассмотреть основы программирования на языке JavaScript;
 реализовать процесс распознавания рукописных цифр;
 разработать веб-приложения;
 протестировать созданное приложения;
В первой части отчёта описаны теоретические сведения об инструментах, использованных в разработке. Во второй части отчёта происходит описание проектирования и разработки приложения.

Введение 3
1 Теоретические сведения об инструментах, использованных в разработке 5
1.1 Язык программирования JavaScript 5
1.2 Библиотека brain.js 7
1.3 Программная платформа Node.js 8
1.4 База данных рукописных цифр MNIST 8
2 Проектирование и разработка приложения 11
2.1 Создание холста и функций рисования 11
2.2 Обработка нарисованной цифры 11
2.3 Тренировка нейронной сети 12
2.4 Применение нейронной сети для распознавания рукописной цифры 13
2.5 Элементы интерфейса 14
Заключение 16
Список использованных источников 17
Приложение А. Листинг программ 18

В данном курсовом проекте мною был изучен язык программирования JavaScript. Я ознакомился с основами HTML и работы с canvas, с библиотекой Brain.js для работы с нейронным сетями, расширение JavaScript – Node.js. Был ознакомлен с базой данной рукописных цифр MNIST.

1 Суровцев, И.С. Нейронные сети : учебное пособие / Суровцев И.С., Клюкин В.И. и др. – Воронеж: ВГУ, 1994. – 224 с.
2 Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. М. : Финансы и статистика ,2002. – 344с.:ил.
3 Дмитриева, М. Самоучитель [removed] справочное пособие / М. Дмитриева. – СПб. : БХВ-Петербург, 2001. – 512 с.
4 Флэнаган, Д. JavaScript. Подробное руководство, 5-е издание : справочное пособие / Д. Флэнаган. – Пер. с англ. – СПб. : Символ-Плюс, 2008. – 992 с.
5 Онлайн учебник по HTML Canvas [Электронный ресурс] - URL: https://www.w3schools.com/
6 Wikipedia [Электронный ресурс] – URL : https://ru.wikipedia.org/
7 Онлайн учебник по JavaScript [Электронный ресурс] – URL : https://learn.javascript.ru/

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Оставляя свои контактные данные и нажимая «Заказать Курсовую работу», я соглашаюсь пройти процедуру регистрации на Платформе, принимаю условия Пользовательского соглашения и Политики конфиденциальности в целях заключения соглашения.

Фрагменты работ

Искусственные нейронные сети прочно вошли в нашу жизнь и в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. В числе задач, решение которых доверяют искусственным нейронным сетям, можно назвать следующие: распознавание текстов, игра на бирже, контекстная реклама в Интернете, фильтрация спама, проверка проведения подозрительных Операций по банковским картам, системы видеонаблюдения — и это далеко не все.
Нейронные сети — одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Идея заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы — а именно, её способности к обучению и исправлению ошибок. В этом состоит главная особенность любой нейронной сети — она способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.
Нейронная сеть имитирует не только деятельность, но и структуру нервной системы человека. Такая сеть состоит из большого числа отдельных вычислительных элементов («нейронов»). В большинстве случаев каждый «нейрон» относится к определённому слою сети. Входные данные последовательно проходят обработку на всех слоях сети. Параметры каждого «нейрона» могут изменяться в зависимости от результатов, полученных на предыдущих наборах входных данных, изменяя, таким образом, и порядок работы всей системы. Все задачи, которые могут решать нейронные сети, так или иначе связаны с обучением. Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных.
В курсовом проекте необходимо решить следующие задачи:
 Изучить литературу по теме;
 рассмотреть основы программирования на языке JavaScript;
 реализовать процесс распознавания рукописных цифр;
 разработать веб-приложения;
 протестировать созданное приложения;
В первой части отчёта описаны теоретические сведения об инструментах, использованных в разработке. Во второй части отчёта происходит описание проектирования и разработки приложения.

Введение 3
1 Теоретические сведения об инструментах, использованных в разработке 5
1.1 Язык программирования JavaScript 5
1.2 Библиотека brain.js 7
1.3 Программная платформа Node.js 8
1.4 База данных рукописных цифр MNIST 8
2 Проектирование и разработка приложения 11
2.1 Создание холста и функций рисования 11
2.2 Обработка нарисованной цифры 11
2.3 Тренировка нейронной сети 12
2.4 Применение нейронной сети для распознавания рукописной цифры 13
2.5 Элементы интерфейса 14
Заключение 16
Список использованных источников 17
Приложение А. Листинг программ 18

В данном курсовом проекте мною был изучен язык программирования JavaScript. Я ознакомился с основами HTML и работы с canvas, с библиотекой Brain.js для работы с нейронным сетями, расширение JavaScript – Node.js. Был ознакомлен с базой данной рукописных цифр MNIST.

1 Суровцев, И.С. Нейронные сети : учебное пособие / Суровцев И.С., Клюкин В.И. и др. – Воронеж: ВГУ, 1994. – 224 с.
2 Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. М. : Финансы и статистика ,2002. – 344с.:ил.
3 Дмитриева, М. Самоучитель [removed] справочное пособие / М. Дмитриева. – СПб. : БХВ-Петербург, 2001. – 512 с.
4 Флэнаган, Д. JavaScript. Подробное руководство, 5-е издание : справочное пособие / Д. Флэнаган. – Пер. с англ. – СПб. : Символ-Плюс, 2008. – 992 с.
5 Онлайн учебник по HTML Canvas [Электронный ресурс] - URL: https://www.w3schools.com/
6 Wikipedia [Электронный ресурс] – URL : https://ru.wikipedia.org/
7 Онлайн учебник по JavaScript [Электронный ресурс] – URL : https://learn.javascript.ru/

Купить эту работу

Нейронные сети. Написание программы распознования рукописных букв MNIST на JavaScript. (библиотека Brain.js; Node.js)

200 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 500 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

1 августа 2021 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
Az39
5
Купить эту работу vs Заказать новую
1 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—6 дней
200 ₽ Цена от 500 ₽

5 Похожих работ

Курсовая работа

Создание базы данных для автоматизации процесса управления кадрами на предприятии

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽
Курсовая работа

Оптимизация сайта при помощи методов ИИ для увеличения конверсионного действия

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
300 ₽
Курсовая работа

Сравнение операционных систем Linux, Windows и MacOS

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
400 ₽
Курсовая работа

Разработка программы обработки списка смартфонов

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
350 ₽
Курсовая работа

Решение задач многомерной оптимизации. Методы безусловной оптимизации. Поиск условного экстремума, используя квадратичный штраф. (MathCad, Python).

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽

Отзывы студентов

Отзыв Далиас об авторе Az39 2018-05-11
Курсовая работа

Очень доброжелательный и компетентный автор. Всегда был на связи, все разъяснил, предоставил несколько вариантов программы. Рекомендую.

Общая оценка 5
Отзыв pocya об авторе Az39 2016-04-07
Курсовая работа

Спасибо за работу!

Общая оценка 5
Отзыв Марина [email protected] об авторе Az39 2015-08-25
Курсовая работа

все отлично, спасибо!

Общая оценка 5
Отзыв Татьяна_5085 об авторе Az39 2016-09-15
Курсовая работа

Все ОК

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

Разработка IP-сервера для обеспечения IP-телефонии во внутренних сетях связи

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Обработка и визуализация данных при моделировании электрических машин с использованием программного комплекса «Моделирование в технических устройствах

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3000 ₽
Готовая работа

Разработка системы для измерения уровня жидкости в резервуарах промышленных масштабов на основе ультразвукового уровнемера.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Разработка информационной системы поддержки научно-исследовательской деятельности на основе метода Zettelkasten

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1799 ₽
Готовая работа

Разработка информационной системы учета приёма и оплаты заказов посетителей с использованием СУБД SQL Server и языка программирования С#

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2200 ₽
Готовая работа

WEB-приложение оформления заказов в кондитерской. Предметом исследования является учет заказов кондитерских изделий в кондитерской.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
4000 ₽
Готовая работа

WEB-приложение для салона красоты. Предмет исследования – процесс учёта заказов в салон красоты.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
4000 ₽
Готовая работа

Автоматизация учета и анализа клиентского оборудования для интернет провайдера

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Сравнительный анализ клиентских реализаций импорта пакетов и модулей в экосистеме JavaScript

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Разработка интернет магазина по продаже семян и удобрений на базе joomla 1.7.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Разработка программного продукта для решений задач на основе метода анализа иерархий

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
500 ₽
Готовая работа

НАХОЖДЕНИЕ СПЕКТРАЛЬНОГО РАДИУСА МАТРИЦЫ МОДИФИЦИРОВАННЫМ СТЕПЕННЫМ МЕТОДОМ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3000 ₽