ИБ-41з_Зверев_Кирилл_Presentation

1. Обзор современных нейросетевых технологий

Презентацию
подготовил
Студент гр. ИБ-41з
Зверев Кирилл

2. Цель работы

Целью данной работы является
исследование современного состояния
и динамики развития нейросетевых
технологий. В рамках работы
предполагается проанализировать
теоретические основы нейросетевых
систем, изучить наиболее актуальные и
широко применяемые сегодня
программные решения, определить их
функциональные особенности,
преимущества и ограничения, а также
выявить основные направления
эволюции и перспективы применения в
различных областях деятельности
человека.
2

3. Задачи исследования

Изучить
понятие
нейросетевой
технологии
Задачи
исследования
Рассмотреть
современные
поколения
нейросетевых
систем
Проанализиров
ать популярные
нейросетевые
платформы
Определить
области
применения
Оценить
текущие
тенденции и
перспектив

4. Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть – это метод в искусственном интеллекте
(ИИ), который учит компьютеры обрабатывать данные таким же
способом, как и человеческий мозг. Это тип процесса машинного
обучения, называемый глубоким обучением, который использует
взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре,
напоминающей человеческий мозг. Он создает адаптивную
систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих
ошибках и постоянно совершенствуются. Таким образом,
искусственные нейронные сети пытаются решать сложные задачи,
такие как резюмирование документов или распознавание лиц, с
более высокой точностью.
Заголовок презентации

5. Краткая история

1980-2000: Метод обратного распространения ошибки и
нелинейные функции активации
1940-1960: Появление концепции нейросети
До нейросетей были первые наработки в области искусственного
интеллекта и машинного обучения. Сама концепция нейросети
начала формироваться в 40-50-х годах прошлого века. Тогда
исследователи пытались создать машину, которая могла бы
имитировать функции человеческого мозга.
В 1943-м году Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс предложили
математическую модель нейрона, а уже в конце 50-х Фрэнк
Розенблатт представил персептрон (или же перцептрон). Именно
персептрон можно назвать первой практической реализацией
нейросети.
Несмотря на крутость персептрона, тогдашние исследования и
вычислительные возможности не позволяли сильно развить идею
нейросетей. В какой-то степени, от неё даже на время отказались.
Уже ближе к концу 20-го века исследователи добились большого
прогресса. Был разработан "Метод обратного распространения
ошибки".
2000-2020: Развитие Deep Learning и современные
нейросети
В "нулевых" появились мощные графические процессоры и стали
доступны большие объёмы данных, что привело к разработке
алгоритмов Deep Learning.
Развитие Deep Learning привело к разработке новых архитектур,
алгоритмов и инструментов для построения и обучения
нейросетей, а это привело к началу распространения
практического применения во многих отраслях.
2020е:
Одной из самых прорывных историй является создание модели GPT-3
(Generative Pretrained Transformer 3) — языковой модели, разработанной
OpenAI (они и создали ChatGPT). Модель была представлена в 2020 году и
хорошо нашумела. Её натренировали на огромном количестве текстовых
данных и научили выполнять разные языковые задачи.
В конце ноября 2022-го года в свет выходит ChatGPT и спустя 2 месяца
пробивает отметку в 100 миллионов пользователей, получив статус самого
быстрорастущего онлайн-сервиса за всю историю. Говорят, что в OpenAI
сначала сами не предполагали, что сервис станет настолько популярным.

6. Основные направления

Обработка
естественного
языка (NLP)
Создание систем,
способных
понимать,
интерпретировать
и генерировать
человеческую
речь
Компьютерное
зрение
(Computer
Vision)
Применение
нейронных
сетей для анализа
изображений и видео
Генеративные
модели
(Generative AI)
Обработка
звука и речи
(Speech AI)
Нейросети,
создающие новое
визуальное,
текстовое, аудиои
видеосодержимо
е
Технологии
синтеза,
распознавания и
анализа речи
Автоматизация
программирования
(AI-CodingAssistance)для
ИИ-ассистенты
разработки ПО

7. Обзор технологий

CHATGPT
Разработчики технологии дают такое определение
ChatGPT: «искусственный интеллект, который обучен
помогать в решении различных задач». По сути это чат-бот на
базе ИИ, который способен отвечать на вопросы
пользователей на естественном языке. В основе ChatGPT
лежит алгоритм машинного обучения, который натренирован
на миллионах документов. Языковая модель ChatGPT может
создавать тексты, напоминающие естественную
человеческую речь, и вести диалог с пользователями (отсюда
и слово «чат» в названии).
Более простые языковые модели ИИ доступны уже
несколько лет, но ChatGPT на сегодняшний день является
самой продвинутой версией. ChatGPT создан специалистами
компании OpenAI, занимающейся разработками в области
искусственного интеллекта.

8. Что умеет делать ChatGPT?

ChatGPT обладает мощными возможностями для обработки текстов на естественном языке
и умеет быстро и персонализированно отвечать на вопросы. Поэтому его можно использовать в
различных бизнес-процессах, таких как обслуживание и поддержка клиентов, автоматизация
маркетинга и т.п. Многие эксперты считают, что ChatGPT произведет революцию в бизнесе, хотя
масштаб и характер его воздействия нам еще только предстоит узнать.
Этот инструмент полезен и для индивидуальных пользователей. Вот несколько примеров
того, для чего могут использовать ChatGPT частные лица:
создание конспекта документа с выделением ключевых моментов или действий;
перевод текста на другие языки;
написание или отладка кода;
получение ответов на сложные вопросы;
получение инструкций по выполнению тех или иных задач;
сочинение музыки или стихов.

9.

MIDJOURNEY
Midjourney — это нейросеть нового
поколения, которая умеет создавать изображения
по предложенному ей тексту. Искусственный
интеллект помогает рисовать практически что
угодно в пару кликов и за несколько секунд.
Также Midjourney способен улучшать
предоставленные ему изображения,
перерисовывать, адаптировать и менять стиль.
Просто напишите как вы хотите видеть вашу
работу и нейросеть предложит интересные
варианты.

10. Создавайте шедевры современного искусства с помощью нейросети Midjourney. Искусственный интеллект рисует удивительные картины в

Создавайте шедевры современного искусства с помощью нейросети Midjourney.
Искусственный интеллект рисует удивительные картины в разных жанрах, обрабатывает
входящие и улучшает изображения, а также дает удивительный полет фантазии в вашем
творчестве. Работа с изображениями теперь занимает несколько секунд.

11.

GIGACHAT
GigaChat — удобный инструмент, созданный
в помощь редакторам, маркетологам,
копирайтерам, писателям и даже студентам.
С помощью нейросети можно создавать контент
для социальных сетей или сайтов, писать
различные тексты для повседневной жизни.
А ещё GigaChat умеет оптимизировать
тексты под SEO и переводить их на разные
языки, придумывать идеи и создавать описания
для товаров.

12. Для каких целей применяется искусственный интеллект для текста?

Профессиональный контент
GigaChat можно использовать для создания рекламных материалов:
продающих текстов, слоганов, описаний товаров и сообщений для чат-ботов.
Он помогает SMM-специалистам — предлагает идеи для контент-плана и
готовит посты для соцсетей. PR-менеджеру сервис пригодится для написания
пресс-релизов и типовых комментариев, а сценаристу — для генерации
диалогов и сюжетов.
GigaChat подбирает ключевые слова, темы и характеристики, расширяет
тексты, переводит их или делает конспект. Всё это обеспечивается
технологиями машинного обучения.
Пример:
Промпт
Придумай слоган для тату-салона.
Результат
1. «До сих пор не набила тату?»
2. «Ваше тело — ваше творчество»
3. «Тату-салон для тех, кто знает, чего хочет»
4. «Наши тату — подлинные произведения искусства»
5. «Самые смелые идеи для самых смелых людей»
6. «Наши работы говорят за нас»
7. «Для тех, кто ищет перемен»
8. «Мы превращаем тела в произведения искусства»
9. «Самые яркие идеи для самых ярких людей»
10. «Хотите быть особенным?»

13.

GOOGLE GEMINI
Google Gemini — это семейство больших
языковых моделей искусственного
интеллекта (ИИ) от Google, которое включает
в себя чат-бота (ранее известного как Bard) и
различные инструменты для обработки
информации. Gemini способен понимать и
обрабатывать различные типы данных,
включая текст, изображения, аудио и код,
чтобы отвечать на вопросы, писать,
генерировать код и выполнять другие задачи

14. Ключевые особенности

• Мультимодальность: Gemini может обрабатывать
не только текст, но и изображения, аудио и видео, что
делает его очень универсальным.
• Мульти-задачи: Может отвечать на вопросы,
писать тексты и код, создавать изображения,
резюмировать информацию из других сервисов Google
(Gmail, Диск) и многое другое.
• Разнообразие версий: Существуют разные версии
модели, которые могут отличаться функционалом,
включая платные версии для более сложных задач.
• Интеграция: Интегрируется с другими продуктами
Google, такими как Google Workspace, для повышения
продуктивности.
• Развитие: Является эволюцией чат-бота Bard,
который был переименован в Gemini после внедрения
мультимодальных моделей.
Пример сгенерированного
видео с официального сайта

15.

CLAUDE
Claude — это семейство нейросетевых моделей,
разработанных компанией Anthropic. Anthropic
специализируются на безопасном и этичном
использовании искусственного интеллекта. Они
придерживаются принципов Constitutional AI, а это
снижает риск генерации небезопасного и
неполиткорректного контента.
Claude может помочь с множеством задач,
связанных с текстом, кодом и изображениями.
Резюмируйте текст, отвечайте на вопросы, извлекайте
данные, переводите текст, объясняйте и генерируйте
код. Обрабатывайте и анализируйте визуальный ввод и
генерируйте текст и код из изображений.

16.

Разбирайте задачи вместе
Claude опирается на ваши идеи, развивает вашу
логику и помогает упростить даже самые
сложные вещи шаг за шагом.
Справляйтесь с самыми серьёзными
вызовами
Claude станет вашим экспертным партнёром в
работе — будь то разработка продукта, написание
кода или глубокий анализ данных.
Откройте новые горизонты
С Claude рядом вы словно держите эксперта в
кармане — чтобы создавать больше, смелее и
вместе с вашей командой.

17.

COPILOT
Copilot AI — это помощник на базе
искусственного интеллекта, который использует
обширные языковые модели для решения широкого
спектра задач, распознавая и реагируя на подсказки на
естественном языке. Его можно использовать для
генерации текста и кода, создания изображений,
обобщения информации и интеграции с такими
приложениями, как Microsoft 365, для автоматизации
задач в этой экосистеме. Бесплатная версия доступна
онлайн, а платная подписка обеспечивает доступ к
более продвинутым функциям и интеграции с
приложениями Microsoft 365, такими как Word, Excel и
Teams.

18. Основные возможности: автогенерация кода на основе комментариев и описания задачи; автоматическое дополнение строк и блоков

Основные возможности:
• автогенерация кода на основе комментариев и
описания задачи;
• автоматическое дополнение строк и блоков кода;
• предложение оптимальных решений при
написании функций;
• создание тестов и документации;
• поиск и исправление ошибок в коде.
Где используется:
• Visual Studio Code
• Visual Studio
• JetBrains IDE
• Neovim
Преимущества:
• ускоряет разработку;
• снижает количество ошибок;
• повышает продуктивность программиста;
• облегчает изучение новых технологий и языков.

19. Области применения

Медицина
Производство
Маркетинг
Дизайн
Образование
Игры
разработка ПО

20. Примеры кейсов

Примеры реальных кейсов использования нейросетей:
• Автоматическое распознавание опухолей на медицинских снимках
(МРТ/КТ);
• Генерация рекламных баннеров и визуального контента;
• Интеллектуальные ассистенты поддержки клиентов (чат-боты);
• Системы персональных рекомендаций в онлайн-магазинах;
• Автоматический перевод текстов и речи в реальном времени;
• Оптимизация логистики и маршрутов доставки;
• Анализ мошеннических операций в банковской сфере;
• Создание музыкальных треков и эффектов;
• Автоматическое составление отчетов и аналитики;
• Генерация исходного кода программного обеспечения.

21. Тенденции и перспективы

Текущие тренды
Генеративный
ИИ (Generative
AI)
Создаёт новый
контент: тексты,
изображения,
музыку, видео
Мультимодальны
е модели
Обрабатывают
текст, изображения,
аудио и видео в
единой системе
Автономные
ИИ-системы
Способны
самостоятельно
принимать решения и
выполнять операции
без участия человека.
ИИ-ассистенты
Персональные
ИИ-агенты
Помогают в работе
и обучении: пишут
код, создают
документы,
анализируют
данные.
Подстраиваются
под конкретного
пользователя, ведут
задачи, планируют
и выполняют
действия

22. Перспективы развития 

Перспективы развития
Усиление
мультимодальн
ости
Рост
автономности
ИИ-систем
Широкое
внедрение в
бизнеспроцессы
Интеграция ИИ
в образование
Модели будут
работать
одновременно с
текстом, видео,
изображениями,
данными и
реальным
окружением.
ИИ станет
способен
выполнять
сложные задачи
без постоянного
контроля человека.
Автоматизация
аналитики,
планирования,
документооборота
и обслуживания
клиентов.
Индивидуальные
образовательные
траектории, ИИтьюторы,
автоматическая
оценка знаний.
Развитие
генеративных
инструментов для
профессий
ИИ в дизайне,
архитектуре,
программировании
, медиапроизводстве.

23. Заключение

В ходе проведённого исследования были
проанализированы современные
нейросетевые технологии, выявлены их
ключевые направления, рассмотрены
наиболее актуальные программные решения
и области их практического применения.
Современные нейросети демонстрируют
устойчивый рост сложности и
функциональности, активно внедряются в
различные сферы деятельности и оказывают
существенное влияние на процессы
цифровой трансформации.
Наблюдаемые тенденции и перспективы
развития показывают, что нейросетевые
технологии в ближайшие годы будут играть
ключевую роль в автоматизации,
оптимизации бизнес-процессов, создании
интеллектуальных сервисов и повышении
качества взаимодействия человека с
информационными системами.

24. Список использованных источников

1. AWS. What is a neural network? [Электронный ресурс]. URL: https://aws.amazon.com/ru/what-is/neural-network/
(дата обращения: 25.11.2025).
2. Очень краткая история нейросетей: от разработок XX века до ChatGPT // VC.ru. [Электронный ресурс]. URL:
https://vc.ru/future/606777-ochen-kratkaya-istoriya-neirosetei-ot-razrabotok-20-go-veka-do-chatgpt (дата обращения:
25.11.2025).
3. ChatGPT [Электронный ресурс]. URL: https://chatgpt.com/ (дата обращения: 25.11.2025).
4. Kaspersky. Is ChatGPT safe? [Электронный ресурс]. URL: https://www.kaspersky.ru/resource-center/preemptivesafety/is-chatgpt-safe (дата обращения: 25.11.2025).
5. Midjourney [Электронный ресурс]. URL: https://midjourney.com.ru/ (дата обращения: 25.11.2025).
6. Giga.chat. AI for text [Электронный ресурс]. URL: https://giga.chat/help/articles/ai-for-text (дата обращения:
25.11.2025).
7. Google Gemini. About Gemini [Электронный ресурс]. URL: https://gemini.google/about/ (дата обращения:
25.11.2025).
8. Claude. Product overview [Электронный ресурс]. URL: https://claude.com/product/overview (дата обращения:
25.11.2025).
9. Microsoft. Microsoft 365 Copilot [Электронный ресурс]. URL: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft365/copilot/ (дата обращения: 25.11.2025).
10. Сбер БС. Нейросети: назначение и практические возможности [Электронный ресурс]. URL:
https://sberbs.ru/blogs/blog/neyroseti-naznachenie-i-prakticheskie-vozmozhnosti (дата обращения: 25.11.2025).
11. Tadviser. Тенденции на рынке искусственного интеллекта // Tadviser. [Электронный ресурс]. URL:
https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Тенденции_на_рынке_искусственного_интеллекта (дата обращения:
25.11.2025).
12. МолУч. Архив № 365: статья 81791 [Электронный ресурс]. URL: https://moluch.ru/archive/365/81791 (дата
обращения: 25.11.2025).