| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Izskaidrojamā mākslīgā intelekta metožu izmantošana attēlu atpazīšanas uzdevumā |
| Nosaukums angļu valodā |
Application of Explainable AI Methods in an Image Recognition Task |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Alla Anohina-Naumeca |
| Recenzents |
Artjoms Supoņenkovs |
| Anotācija |
Šajā darbā ir sniegta visaptveroša esošo izskaidrojamā mākslīgā intelekta (XAI)
metožu analīze, un galvenā uzmanība pievērsta to salīdzinājumam. Analīze ir izveidota,
padziļināti izpētot vairākus zinātniski pamatotus XAI metožu pārskatus, papildinot tos ar
Python kodā rakstītiem praktiskiem piemēriem. Ņemot vērā, ka jaunu un esošo metožu
izpēte un pilnveidošana strauji virzās uz priekšu, pētījumā tiek piedāvāti iespējamie
nākotnes pētniecības un attīstības virzieni XAI jomā. Šo virzienu mērķis ir pārvarēt
pašreizējos ierobežojumus un problēmas, kas rodas, mēģinot interpretēt sarežģītu
mākslīgā intelekta (AI) modeļu darbību.
Bakalaura darbs sastāv no 83 lappusēm, tajā ir 26 attēli, 6 tabulas, 3 pielikumi un
86 atsauces. |
| Atslēgas vārdi |
IZSKAIDROJAMS MĀKSLĪGAIS INTELEKTS, ATTĒLU ATPAZĪŠANA, METOŽU NOVĒRTĒŠANA |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE, IMAGE RECOGNITION, METHODS EVALUATION |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
27.05.2025 19:27:32 |
