Αναγνώριση Καλλιτέχνη με την χρήση Convolutional Neural Networks - (:unkn) unknown (My University, 2022)
Η επιστήμη της βαθιάς εκμάθησης (Deep Learning) έχει αρχίσει να διαδραματίζει μείζονα ρόλο στην Πληροφορική και έχει οδηγήσει στην δημιουργία συστημάτων αναγνώρισης μεγάλης ακρίβειας για πληθώρα προβλημάτων ξεπερνώντας σε ορισμένες περιπτώσεις τις ανθρώπινες ικανότητες. Η χρήση τους στο τομέα αναγνώριση τέχνης είναι ένα σχετικά καινούργιο ζήτημα το οποίο έχουν προσπαθήσει να λύσουν επιστήμονες της πληροφορικής ακολουθώντας πληθώρα διαφορετικών προσεγγίσεων. Στην παρούσα πτυχιακή εργασία θα γίνει μια προσπάθεια να δημιουργηθεί ένα μοντέλο το οποίο έχει εκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας Convolutional Neural Networks ( CNNs ) που έχει σαν στόχο να επιτρέπει στον χρήστη, να ανεβάσει μία ζωγραφιά και να πληροφορηθεί από ποιους καλλιτέχνες που υπάρχουν στην βάση δεδομένων της εφαρμογής έχει επηρεαστεί ή απλά με ποιους το έργο του έχει τις περισσότερες ομοιότητες.

The science of Deep Learning has begun to play a fairly large role in Informatics and there are highly accurate identification systems for a wealth of information, some of which have already exceeded human capabilities. Using them for art recognition is a relatively new optic that several researchers have recently tried to address with a myriad of different approaches. In this dissertation an attempt will be made to create a model that has been trained using Convolutional Neural Networks ( CNNs ) that will aim to allow anyone either an artist or not to create a painting and to learn which artists in the database has influenced them or simply with whom their work has most similarities.
Artist Identification using Convolutional Neural Networks
Keywords: Τεχνητή Νοημοσύνη, Μηχανική Μάθηση, Δημιουργία Ιστοσελίδας; CNNs, A.I, python, django