Search results for "mācīšanās"
showing 10 items of 418 documents
Skolēnu mācīšanās stiliem pielāgoti mācību uzdevumi bioloģijas un ķīmijas apguvē
2021
Skolēnu mācīšanās stiliem pielāgoti mācību uzdevumi bioloģijas un ķīmijas apguvē. Ilze Seglēre, darba vadītāja Vad. pētn. Dr. paed. Rita Birziņa. Bakalaura darbs, 56 lappuses, 52 literatūras avoti, 12 pielikumi un 36 attēli. Latviešu valodā. Bakalaura darba mērķis – darbības pētījumā izpētīt mācību uzdevumu veidus un to izmantošanu bioloģijas un ķīmijas mācību priekšmeta apguvē skolēnu mācīšanās stilu kontekstā. Darbā apskatīta literatūra par mūsdienīgu mācību procesu dabaszinātņu apguvē, uzdevumu veidiem, mācīšanās stiliem un mācību procesa snieguma vērtēšanu. Noteikti mācīšanās stili katram no skolēniem, izstrādāti un aprobēti uzdevumi bioloģijas mācību stundās atbilstoši noteiktajiem māc…
2.klases skolēnu ekoloģiskās domāšanas sekmēšana vizuālās mākslas stundās
2020
Diplomdarba “2.klases skolēnu ekoloģiskās domāšanas sekmēšana vizuālās mākslas stundās” mērķis ir izzināt, kā ar vizuālās mākslas valodu iespējams sekmēt ekoloģisko domāšanu. Pirmajā nodaļā tiek noskaidrota vides izglītības būtība un ekoloģiskās domāšanas pamatprincipi. Otrajā nodaļā tiek atklāti ekoloģiskās domāšanas sekmēšanai izmantojamie pedagoģiskie līdzekļi un metodes. Trešajā nodaļā tiek atklātas mākslas un ekoloģiskās domāšanas mijiedarbības izpausmes arhitektūrā un mākslas darbos. Ceturtā nodaļa - pētījuma apraksts, kur tiek aprobēts izstrādātais attālināto mācību stundu cikls. Pielikumos ievietotas aptaujas anketas, izstrādātie metodiskie materiāli un skolēnu darbi. Darba rezultāt…
Dažādu mākslīgā intelekta risinājumu pielietojums e-komercijā
2022
Bakalaura darbā “Dažādu mākslīgā intelekta risinājumu pielietojums e-komercijā” tiek apskatīti un analizēti dažādi mākslīgā intelekta risinājumi, kas tiek izmantoti e-komercijas vietņu un sistēmu izstrādē, kā arī tiek veikta to praktiska realizācija ar e-komercijas satvaru palīdzību. Darba mērķis ir noskaidrot, kā mākslīgā intelekta attīstība ietekmē mūsdienu e-komerciju, izpētīt visbiežāk pielietotos mākslīgā intelekta risinājumus e-komercijas vietņu un sistēmu izstrādē, noteikt to priekšrocības un trūkumus un īstenot tos praktiskā veidā. Pēc šo risinājumu realizācijas iegūtie rezultāti tiek apkopoti un salīdzināti ar tiem rezultātiem, kas iegūti bez mākslīgā intelekta risinājumu pielietoš…
Patvaļīgi sašķiebtu numura zīmju atpazīšana
2018
Mūsdienu pasaulē neironu tīkli ir iekarojuši lielu interesi pētnieku un inženieru vidū. Ir labi zināms, ka dziļās mašīnmācīšanās modeļi labi spēj pildīt klasifikācijas uzdevumus. Tāpēc rodas jautājums, vai neironu tīkli labi spētu klasificēt Latvijā reģistrēto automašīnu numura zīmes. Ja neironu tīkls to spēj izdarīt, tad rodas sekojoši jautājumi, vai tas to dara labāk kā citi līdzīgi risinājumi un vai tas ir efektīvs risinājums. Maģistra darba mērķis ir pārliecināties, vai neironu tīkli spēj efektīvi un precīzi klasificēt numura zīmes, izmantojot satvaru TensorFlow. Lai sasniegtu darba mērķi, tika paveikti vairāki uzdevumi: izpētītas skaitļošanas resursu izmaksas, izveidots TensorFlow mode…
Lietotnes izveide pusaudžu ikdienas fizisko aktivitāšu veicināšanai
2022
Darba gaitā tiek veidota eksperimentāla lietotne, kas varētu motivēt nodarboties ar sportu. Tiek pārņemtas iestrādnes no iepriekšējā izstrādātāja, un ieviesti uzlabojumi. Teorijas daļā pēta jaunākās sporta lietotnes, to piedāvātās iespējas. Apraksta lietotņu izmantošanas pieredzi literatūrā. Apraksta literatūrā pieejamās lietotņu izveides iespējas, mašīnmācīšanās ieviešanas teorētiskos un praktiskos aspektus. Lai lietotni varētu izveidot notiek esošās izstrādes vides iepazīšana. Notiek vides migrācija, tās uzlabošanai, lai varētu pievienot jaunas aktivitātes. Lai sagatavotos lietotnes izstrādei, iepazīstas ar Google Firebase un Colab iespējām, izpēta Tensorflow rīku. Analizē mašīnmācīšanas …
Cilvēka un mākslīgā intelekta radītā humora salīdzinošā analīze
2021
Maģistra darba “Cilvēka un mākslīgā intelekta radītā humora salīdzinošā analīze” mērķis ir, izmantojot kvantitatīvo pētījumu, izpētīt mākslīgā intelekta radītās humora transformācijas komunikācijas vidē. Darba teorētiskais pamats balstās uz mākslīgā intelekta konekcionistu teorētisko skatījumu, transakcionālo komunikācijas modeli un humora neatbilstības teoriju. Pētījuma datu iegūšanai izmantota datu skrāpēšana, teksta ģenerēšana ar mākslīgo intelektu un aptauja internetā (n=800, 18–60, stratificēta grupveida izlase pēc dzimuma, vecuma, tautības, reģiona, apdzīvotās vietas tipa). Maģistra darbs apstiprina izvirzīto hipotēzi, ka mākslīgā intelekta radītos jokus latviešu valodā respondenti no…
Dažādu galda spēļu spēlēšana ar vispārīgu mašīnmācīšanās algoritmu
2018
Galda spēļu spēlēšana ir klasiska mākslīgā intelekta problēma. Dziļā mašīnmācīšanās palīdz veidot vispārīgus algoritmus, ar kuriem var risināt dažāda veida spēles. Darbā apskatītas dažādas galda spēles spēlējošas sistēmas un izanalizēts, kuras to daļas ir vispārināmas arī uz citām spēlēm. Implementēts vispārīgs algoritms, kas ar mašīnmācīšanās palīdzību spējīgs no nulles iemācīties spēlēt dažādas galda spēles. Algoritma darbība nodemonstrēta uz trim dažādām spēlēm – tic-tac-toe, connect four un dambretes. Tā kā apmācība pat uz labas aparatūras prasa daudz laika, parādīts, ka algoritma veiktspēja apmācības rezultātā ir uzlabojusies.
Mākslīgā intelekta kontūru iezīmēšanas veikstpēja prostatas vēža pacientiem staru terapijā
2020
Bakalaura darba tēma – mākslīgā intelekta kontūru iezīmēšanas veiktspēja prostatas vēža pacientiem staru terapijā. Tēmas aktualitāti nosaka prostatas vēža pacientu skaita pieaugums. Ņemot vērā, ka lielāko daļu no šiem gadījumiem ārstē ar staru terapijas palīdzību, palielinās izstrādājamo staru terapijas plānu skaits. Arvien vairāk šo plānu veikšanā iesaistās mākslīgais intelekts. Izvirzīta hipotēze- mākslīgais intelekts spēj efektīvi un ar lielu precizitāti izveidot orgānu kontūras datortomogrāfijas attēlos, lai tās palīdzētu ātrāk veikt staru terapijas plānošanas procesu. Bakalaura darbā tika izvērtēta automātiski veidoto kontūru efektivitāte, tās salīdzinot ar ārstu staru terapijas plānos…
Objektu atpazīšana attēlos ar mākslīgajiem neironu tīkliem, izmantojot vāji pārraudzīto mācīšanās metodi
2016
Šajā darbā tiek apskatīti konvolūciju neironu tīkli, kas tiek apmācīti ar vāji pārraudzīto mācīšanās metodi. Darba mērķis ir izstrādāt neironu tīkla struktūru, ko būtu iespējams apmācīt ar attēliem, kuri tiek aprakstīti, norādot sarakstu ar objektiem attēlā, taču nenorādot šo objektu atrašanās vietu. Darbā ir apskatīti neironu tīklu pamatprincipi un to attīstības vēsture. Īpaši detalizēti tika apskatīts konvolūciju neironu tīklu darbības princips, kā arī tika definētas vairākas vadlīnijas neironu tīklu struktūras definēšanai. Tika izstrādāts un veiksmīgi apmācīts konvolūciju neironu tīkls, kā arī uz šī konvolūciju tīkla bāzes izstrādāts neironu tīkla prototips, kas ir paredzēts vāji pārraud…
Apmācīti optimizācijas algoritmi neironu tīkliem
2019
Neironu tīklu apmācībā bieži pielietoti apmācības algoritmi ir gradienta nolaišanas, ADAM, AdaGrad un citi, tomēr viņi visi ir balstīti uz dažādiem pieņēmumiem par mērķa funkcijas ainavu, kuri ne vienmēr izpildās praksē. Meta-mācīšana mēģina atrisināt šo problēmu, konstruējot apmācības algoritmu, kas ir specializēts specifisku uzdevumu kopai. Darba mērķi ir izpētīt meta-mācīšanās metodes, kas spēj automātiski iemācīties optimizācijas algoritmus priekš neironu tīklu apmācībai, un salīdzināt tos ar praksē populāriem "rokām darinātiem" optimizācijas algoritmiem.