בלוג

בינה מלאכותית  RB108-1T : תרגיל בית 1

תרגיל 1:   TensorFlow –  MLP Regression –

למידת פונקציה y = 2x³ − 4x + 3  (  Continuous )

בנה בעזרת ChatGPT מודל בינה מלאכותית מסוג רשת נוירונים (Neural Network) באמצעות TensorFlow בסביבת Google Colab.

שלבי העבודה:

1. צור מערך נתונים של 20 נקודות בין ‎−15‎ ועד ‎+15‎ לפי הפונקציה:
   y = 2x³ − 4x + 3

2. הצג את ערכי הפונקציה על גרף.

3. בנה רשת נוירונים ב-TensorFlow, בצע 250 epochs, והצג:

   • גרף ERROR  LOSS

   • גרף VAL LOSS

4. בדוק את יכולת החיזוי של המודל עבור הערכים:
   ‎x = −3 , 0 , 28‎
   והצג את התוצאות.

5. כתוב בסוף: האם המערכת למדה?

6. חזור על כל יצירת הקוד גם באמצעות Gemini.

תרגיל 2: YOLOv8 – זיהוי כלי תחבורה בתמונה

בפארק "ציפורי השמים וחזרה לטבע" הוחלט למנוע כניסת כלי תחבורה:
רכב, אופניים, אופנוע, קורקינט .

בנה מערכת בינה מלאכותית ב-Colab המשתמשת ב-YOLOv8:

שלבי העבודה:

1. המערכת מקבלת תמונה כקלט. מתוך מחשב PC

2. המערכת בודקת האם מופיע בה כלי תחבורה כלשהו.

3. הפלט יהיה:

   • "נמצא כלי תחבורה"

   • או "לא נמצא כלי תחבורה"

4. השתמש במודל YOLO8 מוכן לאימון (pretrained).

5. הורד מהאינטרנט מספר תמונות ברורות ו"אידאליות" לבדיקה.

6. האם זיהתה גם קורקינט אם לא מדוע לא ? קורקינט ומה יש לעשות 

בהצלחה !