Курсовая работа: Лаборатория минералого-технологических систем машинного зрения»

Содержание
Термины и определения
1. Введение
2. Объекты и методы исследований
3. Анализ рынка и существующих решений
4. Основные измеряемые показатели, которые используются для оценки эффективности и качества анализа минерального сырья в сыпучем виде
5. Результаты опытов
6. Заключение
7. Список литературы

• Введение

В последние годы нейронные сети стали одной из наиболее перспективных технологий широкого спектра применения, включая распознавание изображений. Нейронные сети — это класс алгоритмов машинного обучения, которые предназначены для моделирования поведения человеческого мозга, состоящего из взаимосвязанных узлов или нейронов, которые работают вместе для выполнения определенной задачи. Эти сети могут извлекать уроки из больших объемов данных и обобщать их для новых ситуаций, что делает их легко адаптируемыми и полезными в самых разных контекстах.
Актуальность нейронных сетей заключается в их способности повышать точность прогнозов и эффективность выполнения задач в самых разных отраслях. Сила нейронных сетей заключается в их способности выявлять закономерности и взаимосвязи в данных, которые могут быть не сразу очевидны человеку. Таким образом, эти алгоритмы меняют наш подход к решению проблем и принятию решений, позволяя нам автоматизировать задачи, оптимизировать процессы и извлекать новые идеи из сложных наборов данных. С продолжающимися достижениями в области машинного обучения и искусственного интеллекта потенциальные области применения нейронных сетей в ближайшие годы будут только расширяться.
Разработке нейронных сетей для идентификации минера