Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы.

Обзор основных принципов работы нейронных сетей в задаче распознавания изображений. Рассмотрение архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN) и их применение для анализа визуальных данных.

Сравнительный анализ популярных фреймворков (Keras, PyTorch, TensorFlow и другие) для разработки нейронных сетей в Python. Преимущества и недостатки каждого инструмента.

Исследование методов аугментации данных, таких как повороты, отражения, изменение контрастности и другие, для улучшения обобщающей способности нейронных сетей в задаче распознавания изображений.

Объяснение процесса извлечения признаков из изображений с помощью сверточных слоев нейронных сетей. Рассмотрение роли фильтров и сверточных операций в процессе распознавания объектов на изображениях.

Подробное руководство по обучению нейронной сети на примере датасета MNIST, содержащего изображения рукописных цифр. Описание шагов по подготовке данных, созданию модели и оценке результатов.

Исследование возможностей использования графического процессора (GPU), такого как Nvidia CUDA, для ускорения процесса обучения нейронных сетей в задаче распознавания изображений.

Подробное описание процесса создания и обучения нейронной сети для распознавания изображений с применением библиотеки PyTorch. Рассмотрение основных шагов и функций модуля nn.

Методы оценки производительности нейронных сетей в задаче распознавания изображений. Рассмотрение метрик точности, полноты, F1-меры и других показателей для оценки качества модели.

Исследование возможностей применения нейронных сетей для обнаружения и классификации объектов на изображениях. Рассмотрение архитектур сетей, таких как YOLO, SSD, Faster R-CNN.

Объяснение проблемы переобучения в нейронных сетях при обучении на изображениях. Рассмотрение методов регуляризации, дропаута, early stopping для предотвращения переобучения моделей.

Исследование методов и подходов к распознаванию лиц на изображениях с использованием нейронных сетей. Рассмотрение алгоритмов детекции лиц, построения эмбеддингов и их сравнения.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы