Презентация-Поваляев(2)

1.

Автономная некоммерческая профессиональная образовательная
организация «Колледж Воронежского института высоких технологий»
(АНПОО «Колледж ВИВТ»)
Специальность: 09.02.07. Информационные системы и
программирование
ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ
по дисциплине «Информатика»
на тему: «Нейронные сети и их применение»
Проект выполнил:
студент группы ИСП-123
Поваляев Дмитрий
Проверил преподаватель:
И. И. Анисимова
Воронеж 2024

2.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1.ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
● Преимущества
● Недостатки
2.ПОЧЕМУ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ПУГАЕТ НАС
3.В КАКИХ ОБЛАСТЯХ ПРИМЕНЯЮТСЯ ВОЗМОЖНОСТИ
НЕЙРОСЕТЕЙ?
4.КАКИЕ ТИПЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ СУЩЕСТВУЮТ?
5.КЛЮЧЕВЫЕ ИССЛЕДОВАТЕЛИ И ИХ ВКЛАД
6.КАК НЕЙРОННЫЕ СЕТИ СПОСОБСТВУЮТ ИИ К ОБУЧЕНИЮ И
ПРИНЯТИЮ РАЗУМНЫХ РЕШЕНИЙ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

3.

ВВЕДЕНИЕ
Целью индивидуального проекта является: изучение различных способов применения нейронных сетей
Для достижения цели необходимо решить ряд задач:
1.Проанализировать литературные и интернет-источники по данной теме;
2.Систематизировать полученную информацию;
3.Рассмотреть способы передачи данных в частности;
4.Проанализировать полученные результаты и сделать выводы.)

4.

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

5.

Преимущества
Самообучаемость
Преимущества
Освобождает от
монотонной работы

6.

Не до конца
понятнет
Недостатки
Недостатки
Много места

7.

ПОЧЕМУ ИСКУССТВЕННЫЙ
ИНТЕЛЛЕКТ ПУГАЕТ НАС?

8.

В КАКИХ ОБЛАСТЯХ
ПРИМЕНЯЮТСЯ
ВОЗМОЖНОСТИ
НЕЙРОСЕТЕЙ?

9.

КАКИЕ ТИП НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
СУЩЕСТВУЮТ?
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Перцептрон
MLP
RNN
CNN
DNN
Автокодировщики
GAN

10.

КЛЮЧЕВЫЕ ИССЛЕДОВАТЕЛИ И ИХ
ВКЛАД
Уоррен Маккаллок
Фрэнк Розенблатт
Дональд Хебб

11.

КАК НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
СПОСОБСТВУЮТ ИИ К ОБУЧЕНИЮ И
ПРИНЯТИЮ РАЗУМНЫХ РЕШЕНИЙ
Анализ данных
Критический анализ
Обучение
Принятие
решений

12.

Заключение
В данном индивидуальном проекте был проведен анализ истории изучения и развития нейронных сетей, а также их роли в
контексте искусственного интеллекта. Были рассмотрены основные вехи и прорывные достижения в данной области,
обозначены ключевые исследователи и их вклады.
Также было дано определение искусственному интеллекту и охарактеризованы его ограничения в работе с
информационными данными. Была рассмотрена взаимосвязь и взаимодействие ИИ с нейронными сетями, и как
последние способствуют принятию ИИ разумных решений.
Концепция развития нейронных сетей была рассмотрена в контексте их растущей важности в современных технологических
достижениях, а также были обозначены наиболее часто используемые языки программирования в данной сфере, их
преимущества и пригодность для разработки нейронных сетей.
Применение
нейронных
сетей
в
современном
мире:
Нейросети способны распознавать лица на фотографиях и видео, а также определять эмоции, выражаемые на них. Это
может быть очень полезным в системах видеонаблюдения и идентификации личности. Также нейросети могут быть
обучены выделять различные части изображения и разделять их на категории, что применяется в медицинской
диагностике и других областях, где необходимо выделить определенные элементы на изображении.
Автоматический поиск: нейросети могут быть обучены искать объекты на изображениях и видео, что может быть полезно в
системах поиска, например, при поиске определенных товаров на изображениях онлайн-магазинов.
Нейросети могут использоваться для обработки видео- и аудиоданных в режиме реального времени, что является
важным для систем видеонаблюдения и многих других приложений.
Нейросети находят применение в сфере рекомендательных систем, предсказывая пользовательские предпочтения и
предлагая рекомендации по товарам, услугам или контенту. Это становится возможным благодаря их способности
обрабатывать крупные объемы данных и находить сложные зависимости между признаками.

13.

Список использованных источников
Искусственные нейронные сети : учебник / В. В. Цехановский, Е. Ю. Бутырский, Н. А. Жукова [и
др.] ; под ред. В. В. Цехановского. — Москва: КноРус, 2023. — 350 с. — ISBN 978-5-406-106785. — URL: https://book.ru/book/947113 (дата обращения: 12.04.2024). — Текст: электронный.
https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-neyronnye-seti/
https://gb.ru/blog/neironnye-seti/
https://www.etxt.ru/subscribes/oblasti-primeneniya-neyrosetey/?ysclid=luwd6blmxf72981026

14.

Спасибо за внимание!