Implementarea algoritmilor din inteligența artificială pentru depășirea decalajului de comunicare între persoanele cu dizabilități (surdo-muți) și oamenii fără dizabilități
Close
Articolul precedent
Articolul urmator
148 4
Ultima descărcare din IBN:
2024-05-15 14:48
SM ISO690:2012
COJOCARI, Dragoș. Implementarea algoritmilor din inteligența artificială pentru depășirea decalajului de comunicare între persoanele cu dizabilități (surdo-muți) și oamenii fără dizabilități. In: Conferinţa tehnico-ştiinţifică a studenţilor, masteranzilor şi doctoranzilor, 5-7 aprilie 2023, Chișinău. Chișinău, Republica Moldova: Tehnica-UTM, 2023, Vol.1, pp. 192-197. ISBN 978-9975-45-828-3..
EXPORT metadate:
Google Scholar
Crossref
CERIF

DataCite
Dublin Core
Conferinţa tehnico-ştiinţifică a studenţilor, masteranzilor şi doctoranzilor
Vol.1, 2023
Conferința "Conferinţa tehnico-ştiinţifică a studenţilor, masteranzilor şi doctoranzilor"
Chișinău, Moldova, 5-7 aprilie 2023

Implementarea algoritmilor din inteligența artificială pentru depășirea decalajului de comunicare între persoanele cu dizabilități (surdo-muți) și oamenii fără dizabilități


Pag. 192-197

Cojocari Dragoș
 
Universitatea Tehnică a Moldovei
 
 
Disponibil în IBN: 22 septembrie 2023


Rezumat

În articolul dat se va analiza posibilitatea de a integra algoritmii din Inteligența Artificială pentru a ajuta la depășirea decalajului de comunicare între persoanele cu dizabilități (surdo-muți) și oamenii fără dizabilități. Ca exemplu a fost ales limbajul de semne americane (ASL), el fiind cel mai des folosit în lume de oamenii surdo-muți. Pentru realizarea scopului dat se va folosi algoritmul “Support Vector Machine” (SVM) din Machine Learning (ML). Toate ecuațiile prezente sunt deja bine cunoscute, demonstrațiile vor fi ilustrate grafic și reprezentate prin exemple. În articol de asemenea este prezentată exactitatea prezicerii algoritmului și explicarea cauzei erorilor și inexactități algoritmului în unele momente. Realizarea algoritmului se va face în limbajul de programare Python cu ajutorul bibliotecilor “Mediapipe”, “scikit-learn”, “OpenCV” si “Turtle”.

Cuvinte-cheie
Support Vector Machine, inteligenţă artificială, Python, limbajul de semne americane