Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008255, Article popup.category Бакалаврська робота Title System of skin cancer recognition using neural networks (AI translated) popup.author Житанська Дар'я СергіївнаZhytanska Dar'ya Serhiivna popup.publication 01-06-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37532 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 118 с., 40 рис., 10 табл., 3 додатки, 26 джерел. Об’єктом дослідження є можливість розпізнавання та передбачення хвороби раку шкіри. Предметом дослідження є аналіз методів та моделей оптимальних варіантів рішення заданої задачі. Мета дослідження: 1) розробка програмного продукту призначеного для автоматизації розрахунків та полегшення аналізу; 2) дослідити існуючі методи для розпізнавання та класифікації конкретних захворювань та застосувати їх до нашої задачі . Теоретичною та методологічною основою дослідження є праці вітчизняних і зарубіжних вчених в галузі штучного інтелекту та математичних апаратів. Результатом дипломної роботи є створення програмного продукту для передбачення хвороби та визначення діагнозу. Програмний продукт реалізовано за допомогою мови програмування Python. Diploma Thesis (Bachelor’s Thesis): 118 p., 40 fig., 10 tabl., 3 annexes, 26 sources. The object of research is the possibility of recognizing and predicting skin cancer. The subject of research is the analysis of methods and models of optimal solutions to a given problem. The aim of the study: 1) development of a software product designed to automate calculations and facilitate analysis; 2) to explore existing methods for the recognition and classification of specific diseases and apply them to our task. The theoretical and methodological basis of the study are the works of domestic and foreign scientists in the field of artificial intelligence and mathematical apparatus. The result of the thesis is the creation of a software product for disease prediction and diagnosis. The software product is implemented using the Python programming language. popup.nrat_date 2025-11-05 Close