Untitled

1.

История
появления
нейросетей
Нейросети имеют долгую и интересную историю, восходящую к
1940-м годам. Они были вдохновлены механизмом работы
человеческого мозга и начали развиваться в середине XX века,
постепенно становясь все более сложными и эффективными.

2.

Почему нейросети необходимы в наше
время
1
Обработка
Больших Данных
2
Решение Сложных
Задач
3
Автоматизация
Процессов
Нейросети способны
Они могут решать
Нейросети позволяют
эф ф ективно
сложные, многомерные
автоматизировать
анализировать огромные
задачи, такие как
многие рутинные задачи,
объемы данных, что
распознавание образов,
повышая эф ф ективность
незаменимо в
прогнозирование и
и производительность.
современном мире, где
принятие решений.
информация растет
экспоненциально.

3.

Где применяются нейросети в
повседневной жизни
Распознавание Речи и
Изображений
Рекомендательные
Системы
Автономное
Вождение
Нейросети используются в
Они лежат в основе
Нейросети помогают
голосовых помощниках,
рекомендаций фильмов,
беспилотным автомобилям
системах распознавания лиц
музыки, товаров и других
ориентироваться в дорожной
и автоматической обработке
персонализированных
обстановке и принимать
фотографий.
предложений.
решения.

4.

Структ ура нейросетей
1
В ходной Сл ой
Данные, которые подаются на вход нейросети.
2
Скры ты е Сл ои
Где происходит основная обработка информации и выявление сложных
связей.
3
В ы ходной Сл ой
Результат работы нейросети - прогноз, классификация или другое
решение.

5.

Создание нейросетей
Сбор Данных
Определение
Архитектуры
Обучение и
Оптимизация
Тестирование
и Внедрение
большого
Выбор оптимальной
Итеративный
Проверка точности
количества
структуры
процесс настройки
работы нейросети и
репрезентативных
нейросети,
весов связей для
ее внедрение в
данных для
количества слоев и
улучшения
реальное
обучения.
параметров.
результатов.
применение.
Получение

6.

Применение нейросетей в разл ичны х
областях
Здравоох ранение
Финансы
Диагностика заболеваний, разработка
Анализ рынков, прогнозирование рисков,
лекарств, персонализация лечения.
выявление мошенничества.
Производство
Образование
Оптимизация производственных процессов,
Персонализация обучения, автоматическая
контроль качества, прогнозирование спроса.
оценка знаний, создание интеллектуальных
тьюторов.

7.

Инструменты для создания
нейросетей
TensorFlow
PyTorch
Keras
Scikit-learn
Популярная
Гибкий фреймворк с
Высокоуровневый API
Библиотека
библиотека с
динамическим
для работы с
машинного обучения
открытым кодом для
графом вычислений
нейросетями,
с открытым кодом,
создания и обучения
для исследований в
поддерживаемый
включающая модели
нейросетей.
области ИИ.
TensorFlow.
нейронных сетей.

8.

Этические аспекты испол ь зования
нейросетей
1
3
Прозрачность и Объяснимость
2
Ответственность и Контрол ь
Важно обеспечить понимание процессов
Необходим баланс между автономностью
принятия решений нейросетями.
нейросетей и человеческим контролем.
Защита Данны х и
Конфиденциал ь ность
4
Справедл ивость и Отсутств ие
Предв зятости
Использование нейросетей требует
Нужно избегать дискриминации и
тщательного обращения с личной
неравенства при применении нейросетей.
информацией.

9.

Перспективы развития нейросетей
Большие Данные
Рост объемов доступных данных для обучения
нейросетей.
Вычислительные Мощности
Повышение производительности и
энергоэффективности оборудования.
Новые Архитектуры
Разработка более сложных и
интеллектуальных моделей нейросетей.
Интерпретируемость
Улучшение понимания работы нейросетей и
объяснение их решений.