Presentation 3333

1. Муниципальное общеобразовательное учереждение « Саккуловская средняя общеобразовательная школа» 45650Челябинская область,

Сосновский район, п.Саккулово ул. Мира 7.
Тема: «Нейросети в повседневной жизни»
Сафин Марат Рамильевич

2. Актуальность темы

Тема использования нейросетей является актуальной, так как
искусственный интеллект активно развивается и уже применяется
во многих сферах жизни человека: в смартфонах, интернете,
медицине, образовании и транспорте. Нейросети помогают
обрабатывать большие объёмы информации, автоматизировать
процессы и повышать эффективность работы.
Сегодня технологии искусственного интеллекта становятся частью
повседневной жизни, поэтому важно понимать, как они работают,
где применяются и какие имеют возможности и ограничения.

3. Что такое нейросети?

Нейросети — это математические
модели, созданные по принципу
работы человеческого мозга. Они
состоят из множества связанных между
собой «нейронов» и способны
обучаться на основе данных.
Нейросети анализируют информацию,
находят в ней закономерности и могут
выполнять различные задачи:
распознавание изображений, обработка
текста, перевод, генерация контента и
принятие решений.

4. История появления и развития нейросетей

История нейросетей началась в
середине XX века. В 1943 году
американские учёные
Уоррен Маккаллок и Уолтер
Питтс предложили первую
математическую модель
искусственного нейрона. Их
работа стала основой для
дальнейших исследований в
области искусственного
интеллекта.

5.

В 1949 год: Дональд Хебб описал
механизм обучения: если два
нейрона активируются
одновременно, связь между ними
усиливается. Это легло в основу
алгоритмов обучения.

6. Первая простая нейросеть

Одной из самых известных моделей того
времени стал перцептрон, разработанный
американским учёным Фрэнком Розенблаттом.
Прцептрон мог выполнять простые задачи,
например распознавать простые изображения
и символы

7. «Первая зима»

«Первая зима»
В 1969 году вышла книга
Марвина Минского и Сеймура
Пейперта, где они
математически доказали
ограниченность перцептрона,
из-за чего было обрезано
финансирование нейросетей

8. Новый метод обучения

в 1980-е годы, когда Джеффри
Хинтон разработал метод
обучения нейросетей, называемый
методом обратного
распространения ошибки. Этот
метод позволил обучать более
сложные нейронные сети и
значительно улучшил их
эффективность.

9. "Вторая зима" и новая архетектуа

"Вторая зима" и
новая архетектуа
В 90-е нейросети снова отошли
на второй план, проиграв более
простым методам SVM.
1998 год Ян Лекун представил
архитектуру LeNet-5 прародителя современных
нейросетей, которые идеально
распознают изображения.

10. Революция глубокого обучения 2012

Тогда появились возможности хранения
огормного объема данных, мощные
компьютеы и новые алгоритмы обучения
2012 год: Нейросеть AlexNet с огромным
отрывом победила в конкурсе ImageNet.
Это стало началом эпохи глубокого
обучения
Google представила
архитектуру Transformer. Она изменила
всё: работа с текстом стала эффективной,
что привело к появлению GPT, BERT и
других гигантов

11. Нейросети сегодня

Сейчас нейросети находятся на
этапе активного и
стремительного развития. Они
стали одной из ключевых
технологий XXI века и
применяются практически во
всех сферах жизни

12. Использование нейросетей в повседневной жизни

Использование нейросетей
в повседневной жизни
В современном мире нейросети
активно используются в повседневной
жизни человека. Многие технологии
работают на их основе, помогая
сделать жизнь более удобной,
безопасной и эффективной.
Миллионы людей используют
нейросети
ежедневно, спрашивают разные
вопросы или ищут какую-либо
информацию с помощью нейросети.

13. Применение нейросетей в смартфонах

• Нейросети применяются в
• фотографий и видео
• сестемах безопасности
• голосовых помошниках (Google,
Siri, Алиса)

14. Использование нейросетей в различных сферах деятельности

Использование нейросетей в
различных сферах деятельности
В медецине с их помощью врачи
могут быстрее и точнее
диагностировать заболевания
В сфере транспорта нейросети
применяются для разработки систем
автономного управления
автомобилями
В области изобразительного
искусства нейросети могут
генерировать картины, иллюстрации
и цифровые изображения

15.

Нейросети используют даже в
космической сфере Марсоход
NASA Perseverance проехал около
400метров по маршруту, который
спланировал ИИ Claude Code
от Anthropic. Поездки 8 и 10
декабря 2025 года стали первым
случаем в истории, когда
траекторию для планетарного
аппарата создал ИИ, а не люди

16. Преимущества нейросетей

• Способность к самообучению.
• Работа с неструктурированными
данными.
• Высокая скорость обработки
информации.
• Устойчивость к ошибкам и
неточностям\
• Непрерывная работа.
• Автоматизация сложных и творческих
задач.

17. Возможные риски и недостатки

• Возможность ошибок.
• Зависимость от большого
количества данных.
• Замена некоторых профессий.
• Риск неправильного
использования технологий
• Риск неправильного
использования технологий

18. Заключение

В проекте рассмотрены нейросети, их
принципы работы и области применения.
Установлено, что они широко
используются в разных сферах и помогают
обрабатывать данные и автоматизировать
процессы.
Несмотря на недостатки, нейросети
активно развиваются и становятся важной
частью современных технологий.
Их роль в будущем будет продолжать
расти.