Conceptual understandingof deep learning wireless neural network
Derin öğrenme kablosuz nöral ağının kavramsal anlayışı
- Tez No: 769022
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Yapay zeka (AI) ilkeleri ışığında COVID-19'u tanımlamak için, özellikle önemli öğrenme (DL) ve AI olmak üzere yeni yöntemler önerilmiştir. Klinik değerlendirme alanındaki meslektaş cihazları, daha hızlı ve daha kapsamlı sonuçlarla (ML) uygun güvence sağlamayı amaçlamaktadır. Geleneksel ML ve DL yaklaşımları, uzmanlara doğru sonuca ulaşmada yardımcı olmak için birkaç analist tarafından geliştirilmiştir. Bu tür teknolojiler, göğüs X-şaftı veya CT taramasının sonuçlarını iki kategoride sınıflandırmaya yardımcı olabilir: kusurlu ve yaygın. Buralarda geçmişte yapılan araştırmalar ve bu makaledeki amacımız, değerlendirmeye ilişkin bilgileri ortaya çıkarmaktır. Bu makale, AI modellerinin mevcut kamuya açık COVID-19 veri kümelerine kullanımı hakkında kapsamlı bir bakış açısı elde etmek için açık standartlar göz önünde bulundurularak incelenen ve konumlandırılan 17 araştırma makalesini inceler.
Özet (Çeviri)
New methods for identifying COVID-19 in light of the principles of artificial intelligence (AI) have been offered, specifically substantial learning (DL) and AI. Colleague devices in the clinical consideration area are intended to ensure appropriate assurance with faster and more thorough outcomes (ML). Traditional ML and DL approaches have been developed by a number of analysts to aid specialists in reaching the proper conclusion. Such technologies can assist in categorizing the results of the chest's X-shaft or CT scan into two categories: tainted and common. Past investigation around here and our goal in this paper is to uncover knowledge into the assessment. This paper reviews 17 conveyed research papers that have been inspected and situated considering unequivocal standards to get an extensive point of view on the usage of AI models to Existing public COVID-19 datasets.
Benzer Tezler
- Conceptual understanding of deep learning for smart wireless neural network
Başlık çevirisi yok
MOHAMMED AKRAM ALI ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Öğrencilerin alan kavramına ilişkin temellendirilmiş zihinsel modellerinin belirlenmesi
Determining students' grounded mental models regarding the concept of area
HATİCE HOPLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE YAVUZ
- Exploring design based learning activities in 2nd grade science classrooms
2. sınıf bilim sınıflarında tasarım tabanlı öğrenme aktivitelerinin keşfedilmesi
ÖZLEM YAPRAK BOSTANCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZTÜRK
- Doğrusal ve düzlemde hareket ünitelerinin matematiksel modelleme kullanılarak öğretiminin öğretmen adaylarının öğrenmelerine etkileri
The effectiveness of teaching one and two dimensional motion on prospective teachers? learning using mathematical modeling
ZEYNEP BAŞKAN
Doktora
Türkçe
2011
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NEDİM ALEV
- Artificial intelligence based risk analysis in project management
Proje yönetiminde yapay zekâ tabanlı risk analizi
YASEMİN TUNCER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL