Введение в современные нейросети

1.

Введение в
Современные
Нейросети
Нейросети — это революционная технология,
имитирующая человеческий мозг. Они являются
движущей силой искусственного интеллекта: от
рекомендаций до автономных систем. Глобальный
рынок ИИ достиг 241,8 млрд долларов в 2023 году, а к
2032 году прогнозируется рост до 2,7 трлн долларов.
Нейросети лежат в основе 80% инноваций в машинном
обучении.

2.

Основы Нейронных Сетей
Нейронные сети вдохновлены биологическим строением мозга. Они состоят из
входного, скрытых и выходного слоев нейронов. Каждый нейрон обрабатывает и
передает сигнал. Сети обучаются путем настройки "весов" соединений,
адаптируясь к новым данным.
Вдохновение Природой
Нейросети имитируют структуру человеческого мозга.
Слоевая Структура
Включает входной, скрытые и выходной слои нейронов.
Обработка Сигналов
Каждый нейрон обрабатывает и передает данные.
Обучение с Весами
Сети обучаются, настраивая "веса" соединений.

3.

Типы Нейросетей: Сверточные (CNN)
Сверточные нейросети (CNN) специализируются на обработке изображений и пространственных данных.
Ключевые операции включают свертку и пулинг для извлечения признаков. Они применяются в
распознавании лиц, например, в Face ID Apple с 1 на 1 000 000 ложных срабатываний. Также CNN
используются в беспилотных автомобилях, таких как Tesla Autopilot.
Обработка
Изображений
Извлечение
Признаков
Распознавание Лиц
CNN идеально подходят
Используют свертку и
идентификации, таких
Основа для систем
для анализа визуальных
пулинг для
как Face ID.
автономного вождения
данных.
распознавания образов.
Применяются в системах
Беспилотные
Автомобили
Tesla Autopilot.

4.

Типы Нейросетей: Рекуррентные (RNN)
и LSTM
Рекуррентные нейросети (RNN) специализируются на последовательных данных, таких как текст,
речь и временные ряды. RNN обрабатывают элементы последовательно и имеют "память". LSTM
решают проблему "исчезающего градиента", улучшая память. Применение включает распознавание
речи, например, точность Google Assistant достигает 98%, машинный перевод и прогнозирование.
RNN: Последовательные Данные
LSTM: Улучшенная Память
Обрабатывают текст, речь и временные ряды.
Решают проблему "исчезающего градиента".
Последовательная обработка
Точное распознавание речи (Google Assistant)
Встроенная "память" для контекста
Качественный машинный перевод
Эффективное прогнозирование данных

5.

Типы Нейросетей: Трансформеры
Трансформеры произвели революцию в обработке естественного языка (NLP). Механизм
"внимания" позволяет учитывать контекст, что является их ключевым преимуществом. Они
служат основой для больших языковых моделей (LLM). Примеры включают BERT, GPT-3 со 175
миллиардами параметров, и GPT-4, который оценивается в 1,7 триллиона параметров.
Революция в NLP
Механизм "Внимания"
Трансформеры значительно улучшили
Позволяет учитывать контекст и
обработку естественного языка.
взаимосвязи в данных.
Основа для LLM
Примеры Моделей
Являются фундаментом для создания
Включают BERT, GPT-3 (175 млрд
мощных языковых моделей.
параметров) и GPT-4 (1,7 трлн параметров).

6.

Применение Нейросетей: Компьютерное Зрение и
Речь
В компьютерном зрении нейросети используются для медицинской диагностики с точностью более 95% в выявлении рака и
контроля качества на производстве. В обработке речи они применяются в голосовых помощниках, транскрипции аудио в текст
и синтезе речи. Нейросети также способствуют развитию систем безопасности, таких как видеонаблюдение с ИИ.
Медицинская
Диагностика
Контроль Качества
Высокая точность в
выявлении
заболеваний, таких как
рак.
Голосовые
Помощники
Системы
Безопасности
проверка на
Обеспечивают
Улучшенное
производстве.
взаимодействие с
видеонаблюдение с
устройствами.
использованием ИИ.
Автоматизированная

7.

Применение Нейросетей: NLP и
Рекомендательные Системы
В NLP нейросети используются для чат-ботов, анализа настроений и суммаризации текста. Качество машинного перевода
улучшилось на 50% с использованием нейронных сетей. Рекомендательные системы, такие как Netflix (75% контента выбрано
по рекомендациям), Amazon и Spotify, повышают пользовательскую вовлеченность на 20-30%.
Чат-боты и Анализ
Настроений
Улучшают взаимодействие с
1
2
Машинный Перевод
Нейросети повысили качество на 50%.
клиентами.
Повышение Вовлеченности
Рост пользовательской активности на
20-30%.
4
3
Рекомендательные Системы
Netflix, Amazon, Spotify увеличивают
вовлеченность.

8.

Обучение Нейросетей и
Данные
Обучение нейросетей требует огромных объемов данных, например,
Common Crawl для больших языковых моделей. Для этого необходима
значительная вычислительная мощность, обеспечиваемая
графическими процессорами (GPU) и тензорными процессорами
(TPU). Фреймворки, такие как TensorFlow и PyTorch, ускоряют
разработку. Перенос обучения (transfer learning) экономит до 80%
времени при решении новых задач.
80%
100%
100%
Экономия
Времени
Огромные
Данные
Высокая
Мощность
Transfer learning
Требуются для
GPU и TPU критичны
сокращает время
эффективного
для вычислений.
обучения.
обучения моделей.

9.

Будущее Нейросетей
Будущее нейросетей связано с движением к общему искусственному интеллекту (AGI). Возникают этические вопросы: предвзятость данных, конфиденциальность и
безопасность. Развивается специализированный ИИ, например, AlphaFold предсказывает структуру белков, что ускоряет открытие лекарств и материаловедение. Также
активно развивается ИИ на периферии (Edge AI), позволяющий обрабатывать данные непосредственно на устройствах.
Общий ИИ (AGI)
Следующий шаг в развитии искусственного интеллекта.
Этические Вопросы
Предвзятость, конфиденциальность, безопасность данных.
Специализированный ИИ
Открытие лекарств, материаловедение (AlphaFold).
ИИ на Периферии
Обработка данных непосредственно на устройствах.

10.

Заключение
Нейросети – ключевой компонент технологического прогресса. Они
трансформируют такие отрасли, как здравоохранение, финансы и транспорт.
Нейросети открывают новые возможности для инноваций и развития.
Понимание их основ критично для будущих профессионалов, так как это
знание станет фундаментом для дальнейших технологических достижений.
1
Ключ к Прогрессу
Нейросети — двигатель технологического развития.
2
Трансформация Отраслей
Изменяют здравоохранение, финансы, транспорт.
3
Новые Возможности
Открывают путь к инновациям и росту.
4
Важность Понимания
Критично для профессионалов будущего.