Կենսաբժշկական պատկերների խորը ուսուցման տարաբաշխված ամպային մեթոդների մշակում
Կենսաբժշկական պատկերների խորը ուսուցման տարաբաշխված ամպային մեթոդների մշակում
| dc.contributor.author | Բունիաթյան, Դավիթ Գագիկի / Buniatyan Davit | |
| dc.date.accessioned | 2023-11-28T11:04:23Z | |
| dc.date.available | 2023-11-28T11:04:23Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | Ե.13.04 «Հաշվողական մեքենաների, համալիրների, համակարգերի և ցանցերի մաթեմատիկական և ծրագրային ապահովում» մասնագիտությամբ տեխնիկական գիտությունների թեկնածուի գիտական աստիճանի համար ; Երևան-2020 ; Ատենախոսության թեման հաստատվել է Հայ-ռուսական (սլավոնական) համալսարանում ; Գիտական ղեկավար՝ Հ. Գ. Սարուխանյան ; Պաշտոնական ընդդիմախոսներ՝ Ս. Կ. Շուքուրյան, Գ. Ա. Կարապետյան ; Առաջատար կազմակերպություն՝ Հայաստանի ազգային պոլիտեխնիկական համալսարան ; Սեղմագիր՝ 21 էջ։ | |
| dc.description.abstract | Խոր ուսուցումը և մեծ տվյալներն ունեն բազմազան կիրառություններ. տրանսպորտում (ինքնավար մեքենաներ), գյուղատնտեսությունում (մոլախոտերի հայտնաբերում), արդյունաբերության մեջ (արդյունաբերական մեքենաների, հաստոցների սխալանքների հայտնաբերում) և կենսաբժշկության ոլորտում (չարորակ ուռուցքների ախտորոշում կամ գլխուղեղի պատկերների հետազոտություններ) / Для обучения и применения моделей глубокого обучения в реальных приложениях требуется обработка больших объемов данных / To train and deploy deep learning models in real-world applications requires processing large amounts of data | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.nla.am/handle/123456789/7691 | |
| dc.language.iso | arm | |
| dc.pages | Սեղմագիր՝ 21 էջ | |
| dc.publication.place | Երևան | |
| dc.publisher | ՀՀ ԳԱԱ ինֆորմատիկայի և ավտոմատացման պրոբլեմների ինստիտուտ | |
| dc.subject | Ինֆորմատիկա և համակարգչային համակարգեր / Informatics & Computer Systems | |
| dc.title | Կենսաբժշկական պատկերների խորը ուսուցման տարաբաշխված ամպային մեթոդների մշակում | |
| dc.type | Abstract | |
| eperson.lastname | KT |