| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Mākslīgā intelekta pielietojums emocionālās nozīmes identificēšanā mākslas darbos |
| Nosaukums angļu valodā |
Application of Artificial Intelligence for the Identification of the Emotional Meaning of Visual Elements in Works of Art |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Sintija Petroviča-Kļaviņa |
| Recenzents |
Aleksandrs Sisojevs |
| Anotācija |
Bakalaura darba tips: Moderno risinājumu izpēte.
Šī pētījuma mērķis ir izpētīt mākslas un tehnoloģiju mijiedarbību, koncentrējoties uz mākslīgā intelekta spēju paredzēt, izprast un interpretēt mākslas darbos esošo vizuālo elementu emocionālo nozīmi. Tas ietver dziļu sapratni par krāsām, līnijām, gaismu un ēnu kompozīcijām, kas kopā veido saikni starp mašīnu un cilvēku. Šāda mijiedarbība ne tikai atver durvis jaunām iespējām psiholoģijā, mākslas kritikā un mārketingā, bet arī sniedz iespēju uzlabot cilvēku izpratni par mākslu un radīt emocionāli saistošas vizuālas kompozīcijas. Darba uzdevumi ietver emociju nozīmes izpēti mākslā, mākslas darbu vizuālo elementu identifikāciju, līniju-emociju datu kopas izveidi un mašīnmācīšanās algoritmu izmantošanu, efektīvākā algoritmu noteikšanu un
ieteikumu izveidi turpmākajiem pētījumiem. No visiem darbā apskatītajiem algoritmiem – KNN, Gadījuma Meža, SVM un Naivais Baijess – vairāku etiķešu klasifikācijā visefektīvākais ir Naivais Baijess.
Dati par darba apjomu: 51 lappuse, 37 attēli, 9 tabulas, 60 informācijas avoti. |
| Atslēgas vārdi |
Mašīnmācīšanās, vairāku etiķešu klasifikācija, māksla, līnijas, emocijas |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Machine learning, multi-label classification, art, lines, emotions |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2024 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
28.05.2024 17:55:51 |
