Застосування нейронних мереж для генерації дизайну інтерфейсів користувача

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.

Намака О. Застосування нейронних мереж для генерації дизайну інтерфейсів користувача : кваліфікаційна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Намака Олена. – Київ, 2023. – 42 с.