IV.XULOSA - Reja: I. Kirish II bob. Grafik axborotlar bilan ishlash texnologiyasi. 1 Paint pikselli tasvirlar muharriri

|
Reja: I. Kirish II bob. Grafik axborotlar bilan ishlash texnologiyasi. 1 Paint pikselli tasvirlar muharriri
|
bet | 17/17 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #231662 |
Bog'liq GRAFIK AXBOROTLAR BILAN ISHLASH TEXNOLOGIYASIIV.XULOSA
Grafik axborotlar bilan ishlash texnologiyasi (GABT) tasviriy axborotlarni o'qish, tahlil qilish, va avtomatlashtirishda foydalaniladigan keng texnologik mavzu. GABT-ni qisqacha xulosa qilib quyidagicha ta'riflash mumkin:
GABT tasviriy axborotlarni (grafiklar, rasm, video, 3D modellar, infografika) o'qish, tahlil qilish, va tavsiflashda texnologik usullarni qo'llaydi. Bu usullar neyron tarmoqlar (neural networks), konvolutsion tarmoqlar (convolutional neural networks), va rekurrent tarmoqlar (recurrent neural networks) kabi texnologik modellar orqali tasviriy ma'lumotlarni tanish, tahlil qilish, va sinflandirish uchun ishlatiladi.
GABT, ko'p sohalarda foydalaniladi, masalan:
1. Rasm Tarkibi Analizi: Tasviriy axborotlarni tahlil qilish orqali rasmning ichki obyektlarini aniqlash, rasmga tushuntirish va tavsif qilish.
2. Video Analizi: Video ichidagi obyektlarni aniqlash, harakatni kuzatish, va videoni avtomatlashtirilgan tartibda tahrirlash uchun GABT texnologiyalardan foydalaniladi.
3. Infografika va Ma'lumotlar Tashkil Etish: GABT, ma'lumotlar ko'rsatiladigan infografika yaratishda ishlatiladi.
4.Tibbiyot va Tibbiyot Teknologiyalari: GABT, riyozat (X-ray), MRI suratlari va boshqa tasviriy tibbiyot ma'lumotlarini tahlil qilishda foydalaniladi.
5.Marketing va Reklama: Reklama va marketing kampaniyalarining dizayni va tasviriyni yaratishda GABT texnologiyalardan foydalanish mumkin.
6. Mashina O'qish va Robototexnika: Avtomobillar, robotlar va dronlar, GABT-ni o'qish va o'zgarishlarni aniqlashda vaqtincha avtomatlashtirish uchun ishlatishadi.
GABT, boshqa texnologiyalarga o'xshash ravishda o'zgarishlar va rivojlanishlar o'tkazmoqda va tasviriy axborotlar bilan ishlash sohasida yirik o'zgarishlar keltirib chiqmoqda. Bu texnologiyani o'rganish va uning potentsialini tushunish, ko'p sohalarda kariyera o'rnini olish uchun muhim bo'ladi.
V. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO’YXATI
Mironov D. Dizaynda kompyuter grafikasi. - Sankt-Peterburg: Pyotr, 2005 yil.
Muzychenko. Kompyuter grafikasi bo'yicha qo'llanma. - M.: Texnologiya 2005.
Petrov M.N., Molochkov V.P. Kompyuter grafikasi: Oliy maktablar uchun darslik. 2-nashr. - Sankt-Peterburg. Piter, 2005 yil.
"Deep Learning" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, va Aaron Courville: Bu kitob GABTning asosiy qonuniyatlari, tarmoqlar, va texnologik modellar haqida tafsilotlar beradi.
"Python Deep Learning" - Ivan Vasilev va Daniel Slater: Bu kitob GABTni Python dasturlash tili orqali o'rganish uchun yaxshi manba bo'lib, TensorFlow, Keras, va Scikit-Learn kutubxonalarini ham o'rganishga yordam beradi.
"Convolutional Neural Networks in Visual Computing" - Raghav Bali va Hans Peter Graf: Bu o'quv qo'llanma GABTni tahlil qilish, tasviriy axborotlarni tarkibini va obyektlarni aniqlash uchun konvolutsion tarmoqlarni (CNN) o'rganish uchun foydalaniladi.
"Computer Vision: Algorithms and Applications" - Richard Szeliski: Bu kitob tasviriy axborotlar tahlili, rasmni aniqlash, va kompyuter ko'rib chiquvchi modellar haqida tafsilotlar beradi.
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurélien Géron: Bu kitob TensorFlow, Keras, va Scikit-Learn kutubxonalari orqali GABT va texnologik modellar o'rganish uchun yaxshi birinchi manba sifatida ishlatiladi
Online kurslar: Udacity, Coursera, edX, va Udemy kabi onlayn ta'lim platformalarida Grafik Axbarotlar tahlili va GABT bo'yicha kurslar mavjud.
|
| |