Искусственный интеллект

1. 11.1А Искусственный интеллект

Проектирование искусственного интеллекта

2. Цели урока

• 11.3.4.3 проектировать нейронную сеть в электронных таблицах/программах
математического моделирования по готовому алгоритму;

3. Демонстрация нейронной сети в Excel

• https://www.youtube.com/watch?v=osJOyKl_9dM

4. Функции активации нейросети: сигмоида, линейная, ступенчатая, ReLu, tahn

• Функция активации определяет выходное значение нейрона в
зависимости от результата взвешенной суммы входов и
порогового значения.

5. Рассмотрим нейрон:

• Значение Y может быть любым в диапазоне от -бесконечности до
+бесконечности. В действительности нейрон не знает границу, после которой
следует активация. Ответим на вопрос, как мы решаем, должен ли нейрон быть
активирован (мы рассматриваем паттерн активации, так как можем провести
аналогию с биологией. Именно таким образом работает мозг, а мозг — хорошее
свидетельство работы сложной и разумной системе).

6. Сигмоида

7. Примеры нейропакетов

Neural-Works Professional, Process Advisor, NeuroShell, BrainMaker,
Neuro Office, Нейросимулятор 5.0 и др.

8. Задание 1

• ОЗНАКОМИТЬСЯ с построением нейронной
сети.

9. УПРАЖНЕНИЕ для ГЛАЗ / ФИЗ.МИНУТКА