Метод синтезу високоефективних систем штучного інтелекту для IoT пристроїв з обмеженими розрахунковими ресурсами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorІвчук, Олександр Миколайович
dc.date.accessioned2024-06-09T16:27:44Z
dc.date.available2024-06-09T16:27:44Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМетою кваліфікаційної роботи магістра є розробка та дослідження методу синтезу високоефективних систем штучного інтелекту (ШІ) для IoT-пристроїв з обмеженими розрахунковими ресурсами. Реалізація нейронної мережі RNNoise на RISC-V контролері для демонстрації можливостей методу. На основі проведених досліджень розроблено архітектуру інформаційної системи з використанням принципів паралелізму SIMD RISC-V для пришвидшення фільтрації зображень та звукових спектрів на EndPoint та Edge рівнях AIoT систем. Це демонструє можливість реалізації пристроїв відео-аудіо зв’язку на EndPoint рівні з фільтрацією на низькому рівні SIMD RISC-V, що розширює можливості інтеграції більш дешевих мікрофонів та відеокамер у різні пристрої. Цей напрям є надзвичайно перспективним, особливо з використанням сопроцесорів FPGA.
dc.identifier.citationІвчук О. М. Метод синтезу високоефективних систем штучного інтелекту для IoT пристроїв з обмеженими розрахунковими ресурсами : кваліфікаційна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / О. М. Івчук ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2024. – 103 с.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/16054
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subject123 Комп’ютерна інженерія
dc.subjectШі
dc.subjectAIoT
dc.subjectRISC-V
dc.subjectSIMD
dc.subjectRNN
dc.subjectOpenCV
dc.subjectпаралелізм
dc.subjectфільтрація даних
dc.subjectнейронні мережі
dc.titleМетод синтезу високоефективних систем штучного інтелекту для IoT пристроїв з обмеженими розрахунковими ресурсами
dc.typeМагістерські роботи
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
_ Для_бiблiотеки_Івчук_магістр.pdf
Розмір:
3.99 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ФІТ/(М)