Застосування нейронних мереж для генерації дизайну інтерфейсів користувача
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Намака Олена
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Намака, О. (2023). Застосування нейронних мереж для генерації дизайну інтерфейсів користувача [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5000
[ДСТУ] Намака О. Застосування нейронних мереж для генерації дизайну інтерфейсів користувача : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 42 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5000 (дата звернення: 25.07.2026).
В ході розробки проекту були розглянуті алгоритми на основі нейронних мереж для генерації інтерфейсів користувачів з високою якістю та ефективністю.
У процесі дослідження було покращено навички роботи з мовою програмування Python та бібліотеками для машинного навчання Numpy та TensorFlow, було поглиблено знання нейронних мереж.
Було проведено аналіз різних архітектур для генерації інтерфейсів та описано технології, що вони використовують, їх переваги та недоліки.
У результаті проведених досліджень на підготовленому датасеті лендінг сторінок і відповідних їм html сторінок були отримані наступні результати. Модель Pix2Code показала точність на рівні 60%, модель
HTML-net показала точність на рівні 75%, модель Sketch2Code показала точність на рівні 63%. Хоча різні моделі для генерації коду з макетів сторінок мають різну точність, кожна з них має свої переваги. Результати
були ретельно проаналізовані, і були запропоновані можливі шляхи вирішення проблем. Один з них - збільшення розміру датасету шляхом додавання додаткових прикладів.
Ключовi слова : дизайн сайту, генерація коду, інтерфейс користувача, нейронні мережі, машинне навчання.
У процесі дослідження було покращено навички роботи з мовою програмування Python та бібліотеками для машинного навчання Numpy та TensorFlow, було поглиблено знання нейронних мереж.
Було проведено аналіз різних архітектур для генерації інтерфейсів та описано технології, що вони використовують, їх переваги та недоліки.
У результаті проведених досліджень на підготовленому датасеті лендінг сторінок і відповідних їм html сторінок були отримані наступні результати. Модель Pix2Code показала точність на рівні 60%, модель
HTML-net показала точність на рівні 75%, модель Sketch2Code показала точність на рівні 63%. Хоча різні моделі для генерації коду з макетів сторінок мають різну точність, кожна з них має свої переваги. Результати
були ретельно проаналізовані, і були запропоновані можливі шляхи вирішення проблем. Один з них - збільшення розміру датасету шляхом додавання додаткових прикладів.
Ключовi слова : дизайн сайту, генерація коду, інтерфейс користувача, нейронні мережі, машинне навчання.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
860.26 KB
Контрольна сума :
(MD5):4bf0cde52c744260e035e1fb7c747e54
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International