Ispolzovanie-iskusstvennyh-nejronnyh-setej-dlya-raspoznavaniya-rukopisnyh-simvolov

1.

Испол ь зование
искусственны х
нейронны х сетей дл я
распознавания
рукописны х символ ов
Мини-проект по дисциплине «Искусственный интеллект»

2.

ВВЕДЕНИЕ
Искусственный интеллект в современном мире
Искусственный интеллект стал одним из
ключевых направлений современной
информатики, трансформируя способы
обработки и анализа информации.
Технологии ИИ активно используются в самых
разных сферах: от образования и медицины до
бизнеса и финансов, открывая новые
возможности для автоматизации сложных
процессов.
Распознавание образов представляет собой
фундаментальную задачу искусственного
интеллекта, лежащую в основе множества
практических применений.

3.

АКТУАЛЬНОСТЬ
Почему эта тема важна сегодня?
Б ол ь шие объ ёмы данны х
Экономия времени
Огромные массивы рукописной информации требуют
Ручная обработка документов занимает значительное
эффективной автоматической обработки для
время и ресурсы, что снижает эффективность рабочих
повышения производительности
процессов
Точность и скорость
Циф ров изация
Нейронные сети позволяют существенно повысить как
В условиях всеобщей цифровизации общества
точность, так и скорость распознавания символов
автоматизация обработки текстов становится
критически важной

4.

МЕТОДОЛОГИЯ
Объект и предмет исследования
Объект исследования
Предмет исследования
Процессы распознавания образов в системах
Искусственные нейронные сети, их архитектура и методы
искусственного интеллекта и механизмы их
применения для распознавания рукописных символов
функционирования

5.

Цел ь исследования
Разработка и комплексное исследование простой, но эффективной
модели искусственной нейронной сети для распознавания
рукописных символов с последующим анализом её
производительности.

6.

ЗАДАЧИ
Основ ны е задачи исследования
01
02
03
Теоретическая база
Ал горитмы обучения
Разработка модел и
Изучить фундаментальные
Рассмотреть и проанализировать
Спроектировать и разработать
теоретические основы работы
основные алгоритмы обучения
архитектуру нейронной сети для
искусственных нейронных сетей
нейронных сетей
решения задачи
04
05
Обучение и тестирование
Анал из резул ьтатов
Провести полный цикл обучения модели и её всестороннее
Детально проанализировать результаты работы модели и
тестирование
оценить её эффективность

7.

ГИПОТЕЗА
Научная гипотеза
Предположение
Выборка
Распознавание
Собрать размеченные
образцы
Классификация новых
символов
Правильно обученная нейронная сеть
способна распознавать новые, ранее
не встречавшиеся рукописные
символы с достаточно высокой
точностью при условии наличия
репрезентативной обучающей
выборки.
Обучение
Настроить веса
нейросети
Диаграмма иллюстрирует путь от данных к результату через обучение.
Качество распознавания будет
зависеть от объёма и разнообразия
обучающих данных, а также от
выбранной архитектуры сети.

8.

МЕТОДЫ
Методы исследования
Анализ литературы
Моделирование
Эксперимент
Статистический анализ
Изучение научной и учебной
литературы по нейронным сетям
Проектирование и моделирование
архитектуры нейронной сети
Практическое обучение и
тестирование разработанной
модели
Применение методов статистики
для оценки результатов
Сравнение
Сопоставление полученных
результатов с ожидаемыми
показателями

9.

ПРИМЕНЕНИЕ
Практическая значимость проекта
Области применения
Результаты исследования имеют широкий
спектр практического применения в реальных
системах и проектах.
Системы автоматического распознавания и
обработки текстовых документов
Электронный документооборот и
цифровизация архивов
Образовательные проекты и учебные
платформы по ИИ
Закрепление практических навыков
работы с технологиями искусственного
интеллекта

10.

Вы воды и резул ьтаты
Эффектив нос ть ИНС
Искусственные нейронные сети демонстрируют высокую эффективность в решении задач распознавания образов
Подтверждение гипотезы
Разработка мини-проекта полностью подтвердила выдвинутую научную гипотезу
Перспектив нос ть ИИ
Полученные результаты демонстрируют огромный потенциал применения искусственного интеллекта
Развитие навы ков
Проект способствует развитию ключевых профессиональных компетенций в области ИИ