<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Določanje uspešnosti počepa s pomočjo strojnega vida</dc:title><dc:creator>Graj,	Nejc	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Fister,	Iztok	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Vrbančič,	Grega	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>strojni vid</dc:subject><dc:subject>globoko učenje</dc:subject><dc:subject>konvolucijske nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>powerlifting</dc:subject><dc:description>V tem diplomskem delu bomo predstavili področje strojnega učenja, bolj specifično področje
globokega učenja. V teoretičnem delu bomo prikazali, kako se je strojno učenje do sedaj že
uporabljalo v športu, kako strojno in globoko učenje delujeta ter kako poteka proces učenja
konvolucijskih nevronskih mrež. V praktičnem delu bomo ustvarili svojo učno množico in
nato z algoritmom, ki je zasnovan na konvolucijskih nevronskih mrežah, ustvarili model, ki
je zmožen določati uspešnost počepa po pravilih zveze za Powerlifting.</dc:description><dc:publisher>[N. Graj]</dc:publisher><dc:date>2024</dc:date><dc:date>2024-05-29 17:43:20</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>88841</dc:identifier><dc:identifier>UDK: 004.8796.88(043.2)</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 220206083</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
