Значение нейронных сетей в современном мире. Проект

1.

Муниципальное автономное образовательное учреждение
г. Тюмени
Школа №62
Проект
Значение нейронных сетей в современном мире
г.Тюмень
Выполнили ученики 10А класса
Фомин Даниил
и Реутов Захар

2.

Цель: Исследовать и описать значимость нейронных сетей
в современном мире.
Задачи:
1.Изучить основные принципы работы нейронных сетей.
2. Рассмотреть примеры применения нейронных сетей в различных областях,
таких как медицина, финансы, транспорт и т.д.
3. Описать преимущества и недостатки использования нейронных сетей.
4. Исследовать перспективы развития нейронных сетей и их возможное влияние на
общество.
5. Сделать выводы о значимости нейронных сетей в современном мире.
6. Сдать проект.

3.

Что такое нейронные сети и принципы их работы
Нейронные сети - это компьютерные системы, которые имитируют работу человеческого
мозга. Они состоят из множества связанных между собой нейронов, которые обрабатывают
информацию и передают ее дальше по сети.
Принцип работы нейронных сетей основан на обучении. Сначала сеть обучается на наборе
данных, который содержит входные данные и соответствующие им выходные данные. В
процессе обучения сеть корректирует свои веса и параметры, чтобы минимизировать
ошибку между предсказанными и фактическими значениями.
Когда сеть обучена, она может использоваться для предсказания выходных данных на основе
новых входных данных. Для этого входные данные подаются на вход сети, которая
обрабатывает их и выдает результат на выходе.
Принцип работы нейронных сетей также основан на использовании функций активации,
которые определяют, как нейрон будет реагировать на входные данные. Функции активации
могут быть линейными или нелинейными, и они могут быть выбраны в зависимости от
задачи, которую решает сеть.
Нейронные сети могут быть использованы для решения различных задач, таких как
классификация, регрессия, обработка изображений и текстов, и многие другие. Они могут
быть очень эффективными в решении сложных задач, которые трудно решить с помощью
традиционных алгоритмов.

4.

ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
Одним из примеров успешного применения нейронных сетей
является технология глубокого обучения AlphaGo, разработанная
компанией Google DeepMind. Эта нейронная сеть была обучена
играть в CSGO и победила нескольких профессиональных игроков.
Другой пример - нейронная сеть ResNet, которая используется
для классификации изображений. Она была разработана
компанией Microsoft Research и позволяет достигать высокой
точности при распознавании объектов на изображениях.

5.

Нейронная
сеть
DALL-E
(Dali
+
Wall-E)
была
разработана компанией OpenAI в январе 2021 года и
представляет собой генеративную модель, способную
создавать уникальные изображения на основе текстовых
описаний.
DALL-E использует метод генеративно-состязательных
сетей (GAN), который позволяет ей обучаться на
больших объемах данных и создавать новые изображения,
которых не было в тренировочном наборе. Она может
создавать изображения по запросу, например, "белый
медведь в красной шапке" или "пицца в форме буквы S".
.
Нейронная сеть DALL-E имеет огромный потенциал
в различных областях, таких как дизайн, реклама,
медицина и другие. Она может помочь дизайнерам и
художникам создавать уникальные и креативные
проекты, а также помочь медикам в создании
трехмерных моделей органов для более точной
диагностики
и
планирования
операций.

6.

Нейронные
сети
также
могут
использоваться для создания битов и
ритмов
в
музыке.
Например,
нейронная
сеть
AIVA,
может
генерировать уникальные биты и
ритмы
на
основе
обучения
на
большом количестве музыкальных
произведений.
Эта технология может быть полезной для
продюсеров и диджеев, которые ищут
новые звуковые решения и эксперименты в
своих треках. Они могут использовать
нейронную сеть для создания новых и
оригинальных
битов,
которые
могут
стать основой для новых треков и
композиций.

7.

Chat GPT (Generative Pre-trained Transformer) - это нейронная
сеть, которая используется для генерации уникальных текстов
на любую тему. Она основана на технологии искусственного
интеллекта и обучена на большом количестве текстовых
данных из различных источников.
Chat GPT может генерировать тексты, которые кажутся
написанными человеком, поскольку она обучена понимать
контекст и связи между словами и фразами. Она может
использоваться для создания уникальных статей, рекламных
текстов, ответов на вопросы и даже для написания
художественной литературы.

8.

Пример генерации текста по запросу: “Краткая
история Российской Федерации”.
-Российская Федерация была создана в 1991 году после распада Советского
Союза. В этот период происходили значительные изменения в
политической и экономической жизни страны. В 1990 году были проведены
первые свободные выборы, а в 1991 году был принят Акт о развитии
государственной власти РСФСР, который стал основой для создания новой
конституции. В июне 1991 года был провозглашен суверенитет России, а
в декабре того же года президент Борис Ельцин и лидеры других республик
подписали Беловежское соглашение, которое официально прекратило
существование Советского Союза и установило независимость России.
Таким образом, Российская Федерация стала правопреемницей СССР и
начала свой путь как самостоятельное государство.

9.

На текущий момент в мире существует множество различных нейронных
сетей, которые используются в разных областях, начиная от машинного
обучения и распознавания образов, заканчивая биоинформатикой и
медицинскими исследованиями.
Согласно прогнозам экспертов, нейронные сети будут продолжать
развиваться и становиться все более широко используемыми в будущем.
Например, они могут использоваться в автоматических системах
управления, распознавании речи и обработке естественного языка, а также в
робототехнике.
Также ожидается, что нейронные сети будут играть все большую роль в
медицинских исследованиях, помогая в обнаружении новых лекарств и
проведении исследований по болезням.

10.

Преимущества нейронных сетей:
1. Адаптивность: нейронные сети могут обучаться на основе опыта и
адаптироваться к новым условиям.
2. Способность к распознаванию образов: нейронные сети могут
распознавать образы и шаблоны, что делает их полезными в задачах
компьютерного зрения и распознавания речи.
3. Способность к обработке больших объемов данных: нейронные сети
могут обрабатывать большие объемы данных и выделять из них важные
признаки.
4. Параллельная обработка: нейронные сети могут обрабатывать
несколько задач одновременно, что ускоряет процесс обучения и повышает
эффективность работы

11.

Недостатки нейронных сетей:
1. Необходимость большого количества данных для обучения: нейронные
сети требуют большого количества данных для обучения, что может
быть проблемой в случае отсутствия достаточного объема данных.
2. Сложность интерпретации результатов: нейронные сети могут
давать точные результаты, но иногда сложно понять, как они пришли к
этим результатам.
3. Высокая вычислительная сложность: нейронные сети требуют больших
вычислительных ресурсов, что может быть проблемой в случае
ограниченных ресурсов.
4. Необходимость тщательной настройки: нейронные сети требуют
тщательной настройки параметров, что может быть сложным и
требовать опыта и знаний в области машинного обучения.
5. Проблемы связанные с конфиденциальностью данных и этической
стороной использования такого типа технологий. (дипфейки и тому
подобное)

12.

Перспективы развития нейронных сетей:
Перспективы развития нейронных сетей очень высоки. Нейронные сети
могут использоваться в различных областях, таких как медицина,
финансы, транспорт, производство и многие другие. Например, в
медицине нейронные сети могут использоваться для диагностики
заболеваний, прогнозирования их развития и выбора оптимального лечения.
В финансовой сфере нейронные сети могут использоваться для
прогнозирования курсов валют, цен на акции и другие финансовые
показатели. В транспортной сфере нейронные сети могут
использоваться для управления транспортными потоками и оптимизации
маршрутов. В производственной сфере нейронные сети могут
использоваться для управления производственными процессами и
оптимизации производственных цепочек. Кроме того, нейронные сети
могут использоваться для создания интеллектуальных систем, которые
могут обучаться и адаптироваться к новым условиям. В целом,
перспективы развития нейронных сетей очень широки и они могут стать
ключевым инструментом для решения многих задач в различных областях.

13.

Вывод о значимости нейронных сетей в
современном мире:
Нейронные сети имеют огромный потенциал в самых разных областях.
Несмотря на то что сейчас они недостаточно развиты, они уже приносят
пользу. Их развитие будет продолжаться и вносить вклад в различные области
науки и технологий.