нейросети

1.

Нейросети: прошлое,
настоящее, будущее
Исследуем эволюцию нейросетей от их
зарождения до текущих достижений и
заглянем в будущее, чтобы понять их
потенциал и вызовы, стоящие перед
развитием технологий.

2.

Определение и основные
принципы работы
нейросетей
Нейросети - это алгоритмы, способные
Основные принципы работы включают
обучаться и находить скрытые зависимости в
обучение, обобщение и адаптацию к новым
данных.
данным.

3.

Истоки и первые концепции
нейросетей в 1940-х
Первые теории нейронных сетей
Создание модели МакКаллока-Питтса
В 1943 году появились первые теории нейронных сетей.
В 1943 году предложена модель искусственного нейрона.
Исследования Уоррена МакКаллока
Роль математики в развитии
Уоррен МакКаллок изучал основы нейронных
Математика сыграла ключевую роль в развитии нейросетей
взаимодействий.

4.

Нейронная сеть Персептрон: шаг к
обучению машин
1
2
3
4
Основы Персептрона
Персептрон - простейшая модель искусственного нейрона.
Обучение и адаптация
Изначально используется для бинарной классификации данных.
Преимущества и ограничения
Может обрабатывать только линейно разделимые задачи.
Эволюция моделей
Послужил основой для более сложных сетей, таких как многослойный персептрон.

5.

Период застоя: проблемы и ограничения
ранних моделей
Ограниченные вычислительные
ресурсы
Отсутствие данных для обучения
Ранние модели страдали от недостатка мощности
Нехватка больших наборов данных ограничивала
и памяти.
точность моделей.
Трудности с теоретической базой
Недостаток теоретических знаний сдерживал развитие алгоритмов.

6.

Возрождение интереса к нейросетям в 1980-х
Обнаружение потенциала нейронных сетей
1
Исследователи заметили, что нейронные сети могут обучаться и адаптироваться.
Развитие вычислительных мощностей
2
Компьютеры стали достаточно мощными, чтобы поддерживать сложные вычисления.
Вклад в искусственный интеллект
3
Нейросети стали важной частью исследований в области искусственного интеллекта.

7.

Обратное распространение ошибки и его значение
Основы обратного распространения
Коррекция весов сети
Значение в обучении
Метод оптимизации нейронных сетей с помощью
Обновление весов для минимизации ошибки на выходе
Ключевой процесс для повышения точности и
градиентного спуска.
модели.
эффективности моделей.

8.

Глубокие нейросети: революция в
машинном обучении
Улучшение точности моделей
Автоматизация сложных задач
Глубокие нейросети значительно улучшают
Они способны автоматизировать сложные задачи
точность предсказаний.
без человеческого вмешательства.
Прогресс в обработке данных
Нейросети ускоряют обработку и анализ больших объемов данных.

9.

Современные приложения нейросетей: от медицины до
искусства
Нейросети в медицине
Автоматизация творчества
Технологическое развитие
Диагностика заболеваний и анализ медицинских
Создание уникальных произведений искусства с помощью
Интеграция нейросетей в различные отрасли для
изображений.
ИИ.
улучшения процессов.

10.

Этические и социальные аспекты
использования нейросетей
Прозрачность алгоритмов
Угроза приватности данных
Важно обеспечить открытость алгоритмов для
Нейросети могут собирать и анализировать
доверия пользователей.
личную информацию пользователей.
Социальное неравенство
Автоматизация может усугубить экономическое и социальное неравенство.

11.

Будущее нейросетей: перспективы и
вызовы
Рост применения технологий
Нейросети становятся частью повседневной
жизни.
1
2
Этические и социальные вопросы
Требуются правила для защиты данных и приватности.
Инновации и развитие
Продолжается разработка новых алгоритмов и
методов.
3

12.

Спасибо за в нимание