liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  13079543
  • Kết quả thực hiện nhiệm vụ

ĐT21/23

2024-10-0161/NS-KQNC

Nghiên cứu xây dựng mô hình học sâu giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết

Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Bộ Thông tin và Truyền thông

Bộ

TS. Trần Quý Nam

TS. Trần Đăng Công; ThS. Trần Văn Nghĩa; ThS. Lê Văn Phong; Nguyễn Hoàng Anh; Phạm Thị Hương; Nguyễn Thị Linh

Khoa học máy tính

01/01/2023

01/11/2023

2023

Hà Nội

122 tr. + Phụ lục

Nghiên cứu, phân tích các nghiên cứu trong nước và quốc tế về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết. Nghiên cứu các cơ sở lý thuyết, thuật toán, các mô hình học sâu phù hợp sử dụng cho bài toán. Nghiên cứu, thử nghiệm mô hình học chuyển đổi (transfer learning). Thử nghiệm mô hình kết hợp, lai ghép (hybrid model). Nghiên cứu, thử nghiệm một số mô hình học sâu, thuật toán mới có tiềm năng phù hợp giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết như DenseNet 201, XGBoost. Đề xuất mô hình học sâu phù hợp giải quyết bài toán nhận dạng ảnh thời tiết và phân tích thiết kế, lập trình phần mềm.

Mô hình học sâu; Trí tuệ nhân tạo; Nhận dạng ảnh thời tiết

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

23571