Значение нейронных сетей в современном мире. Основные принципы работы нейронных сетей

1.

Муниципальное автономное образовательное учреждение
г. Тюмени
Школа №62
Значение нейронных сетей в
современном мире
Нейронные сети - это мощный инструмент машинного обучения, способный анализировать
сложные данные и принимать автономные решения.
Выполнили ученики 11А
класса
Фомин Даниил

2.

Цель: Исследовать и описать значимость нейронных сетей в
современном мире.
1. Изучить
основные
принципы работы
нейронных сетей.
2. Рассмотреть примеры
применения нейронных
сетей в различных
областях, таких как
медицина, финансы,
транспорт и т.д.
4. Рассмотреть типы 5. Сделать выводы о будущем
нейронных сетей.
ейронных сетей и их
технологии
разработки
3. Описать
преимущества и
недостатки
использования
нейронных сетей в
современном мире.
6. Сдать проект.

3.

Принцип работы нейронны х сетей
Имитация
Нейронной Системы
В есовы е
Коэф ф ициенты
Алгоритмы Обучения
Нейронные сети
Данные обрабатываются с
Нейронные сети
имитируют работу
помощью весовых
используют алгоритмы
человеческого мозга,
коэффициентов,
обучения для настройки и
обрабатывая и анализируя
определяющих важность
улучшения своей
информацию.
различных аспектов.
производительности.

4.

Практические применения
нейронны х сетей
1
Распознавание
Образов
2
Прогнозировани
е Тенденций
3
Автономны е
Системы
Нейронные сети
Эффективное
Использование в
успешно
прогнозирование
автономных
применяются для
тенденций в
транспортных
распознавания
экономике, науке и
средствах и
изображений и
других областях с
роботизированных
образов в реальном
помощью сложных
системах обработки
времени.
данных.
информации.

5.

Преимущества нейронных сетей
Автономная
Аналитика
Гибкость
Использования
Способность
Обработки
Больших Данных
Способность проводить
Применяются в
сложные аналитические
различных отраслях,
Эффективно
задачи автономно без
включая медицину,
обрабатывают и
человеческого
финансы, производство
анализируют огромные
вмешательства.
и технологии.
объемы данных с
высокой точностью.

6.

Ограничения и вы зовы нейронны х
сетей
1
2
Отсутствие Интерпретации
Нехватка Доступны х Данных
Нейронные сети могут давать точные
Требуются большие объемы точных и
прогнозы, но их принятие решений не
разнообразных данных для эффективной
всегда поддаётся объяснению.
работы нейронных сетей.

7.

Типы нейронны х сетей
Сверточны е
Рекуррентны е
Автоэнкодеры

8.

Технологии разработки нейронных
сетей
Python
TensorFlow
PyTorch
Keras
Caffe
Theano

9.

Будущее нейронны х сетей
Расширение
Применений
Улучшение
Эф ф ективности
Интеграция с
Различны ми
Технологиями
Рост использования для
Развитие в направлении
принятия решений,
улучшения скорости,
Слияние с финансовыми,
предсказательного
точности и автономности
медицинскими,
анализа и управления.
систем.
автомобильными и
другими технологиями
для создания
инновационных решений.