Відмінності між версіями «Портфоліо до проекту "Штучний інтелект" Богдан Олег»
2755858 (обговорення • внесок) |
2755858 (обговорення • внесок) |
||
| (не показано 10 проміжних версій цього учасника) | |||
| Рядок 3: | Рядок 3: | ||
=Штучна нейронна мережа= | =Штучна нейронна мережа= | ||
| − | Штучна нейронна мережа '''(ШНМ, англ. artificial neural network, ANN) | + | '''Штучна нейронна мережа''' (ШНМ, англ. artificial neural network, ANN) — це математична модель, а також її програмна та апаратна реалізація, побудовані за принципом функціювання біологічних нейронних мереж — мереж нервових клітин живого організму. Поняття виникло після більш детального вивчення процесів діяльності мозку, та при спробах змоделювати їх. Першими спробами моделювання цих мереж вважаються спроби У. Маккалока та У. Піттса. Пiсля розробки алгоритмiв навчання отримуванi моделi стали використовуватися в практичних цiлях: в задачах прогнозування, для розпiзнавання образiв, в задачах керування тощо. |
ШНМ являють собою систему з'єднаних між собою штучних нейронів, які взаємодіють. В порівняні з процесорами, які застовуються в ПК, ці обробники дуже примітивні. Кожен обробник подібної мережі має справу лише з сигналами, які він періодично отримує, і сигналами, які він періодично надсилає іншим обробникам. І тим не менш, будучи з'єднаними в достатньо велику мережу з керованою взаємодією, такі локально прості обробники разом здатні виконувати доволі складні завдання. Це і наближує їх до людських нейроних мереж, адже тут застосовується принцип, що не складність одного обробника важлива, а їх взаємодія. | ШНМ являють собою систему з'єднаних між собою штучних нейронів, які взаємодіють. В порівняні з процесорами, які застовуються в ПК, ці обробники дуже примітивні. Кожен обробник подібної мережі має справу лише з сигналами, які він періодично отримує, і сигналами, які він періодично надсилає іншим обробникам. І тим не менш, будучи з'єднаними в достатньо велику мережу з керованою взаємодією, такі локально прості обробники разом здатні виконувати доволі складні завдання. Це і наближує їх до людських нейроних мереж, адже тут застосовується принцип, що не складність одного обробника важлива, а їх взаємодія. | ||
| Рядок 26: | Рядок 26: | ||
==Стислий опис проблеми== | ==Стислий опис проблеми== | ||
| − | + | Штучні нейронні мережі - технології майбутнього. | |
| − | + | [https://docs.google.com/document/d/1qhHhEbtpFY7_LzJNwhRLRqIAV6Jf-zkmgfdth6UO204/edit?usp=sharing Штучна нейрона мережа] | |
| − | + | ||
==Блог до проекту== | ==Блог до проекту== | ||
| − | + | [https://olieghraw.wordpress.com/2017/11/08/%D1%88%D1%82%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%B0-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0-%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B0/ Штучна нейронна мережа] | |
| − | + | ||
| − | + | ||
==Мультимедійна презентація== | ==Мультимедійна презентація== | ||
| − | + | [https://drive.google.com/file/d/1b_gf0J9K0AN-YBin95E2lbmS2gVkUJdB/view?usp=sharing Штучний інтелект(Google Диск)] | |
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
==Календар подій проекту:== | ==Календар подій проекту:== | ||
| Рядок 67: | Рядок 60: | ||
===Відеоматеріали=== | ===Відеоматеріали=== | ||
| − | #... | + | #[https://www.youtube.com/watch?v=52KzaT2JOCs AI Kharkiv #8 - Бодянский Е.В. - Нейронные сети: обзор] |
#... | #... | ||
#... | #... | ||
===Електронні ресурси=== | ===Електронні ресурси=== | ||
| − | #.. | + | #[https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D1%82%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%B0_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B0 Штучна нейронна мережа] |
#... | #... | ||
#... | #... | ||
Поточна версія на 11:27, 14 грудня 2017
Зміст
Штучна нейронна мережа
Штучна нейронна мережа (ШНМ, англ. artificial neural network, ANN) — це математична модель, а також її програмна та апаратна реалізація, побудовані за принципом функціювання біологічних нейронних мереж — мереж нервових клітин живого організму. Поняття виникло після більш детального вивчення процесів діяльності мозку, та при спробах змоделювати їх. Першими спробами моделювання цих мереж вважаються спроби У. Маккалока та У. Піттса. Пiсля розробки алгоритмiв навчання отримуванi моделi стали використовуватися в практичних цiлях: в задачах прогнозування, для розпiзнавання образiв, в задачах керування тощо.
ШНМ являють собою систему з'єднаних між собою штучних нейронів, які взаємодіють. В порівняні з процесорами, які застовуються в ПК, ці обробники дуже примітивні. Кожен обробник подібної мережі має справу лише з сигналами, які він періодично отримує, і сигналами, які він періодично надсилає іншим обробникам. І тим не менш, будучи з'єднаними в достатньо велику мережу з керованою взаємодією, такі локально прості обробники разом здатні виконувати доволі складні завдання. Це і наближує їх до людських нейроних мереж, адже тут застосовується принцип, що не складність одного обробника важлива, а їх взаємодія.
ШНМ можна розглядати з різних кутів зору:
З точки зору машинного навчання – це окремий випадок методів розпізнавання образів, дискримінантного аналізу тощо. З математичної точки зору – це багатопараметрична задача нелінійної оптимізації. З точки зору кібернетики – це окремі алгоритми для робототехніки.
З точки зору розвитку обчислювальної техніки та програмування, нейронна мережа — спосіб розв'язання задачі ефективного паралелізму. А з точки зору штучного інтелекту, ШНМ є основою філософської течії коннективізму й основним напрямком в структурному підході до вивчення можливості побудови (моделювання) природного інтелекту за допомогою комп'ютерних алгоритмів. Нейроні мережі цікаві і тим, що вони не програмуються в загальному поняті цього слова, вони навчаються. Можливість навчання – одна з головних особливостей і переваг цих мереж над традиційними алгоритмами.
Сучасність
В сучасному світі, нейроні мережі це не просто теорії, а й технології майбутнього. Наприклад, в 2016 році фахівці групи Magenta представили широкому загалу першу мелодію, яку написала нейромережа. Перші напрацювання в області музичної творчості машин група Magenta продемонструвала на музичному фестивалі Moogfest у травні 2016 року. На основі п'яти отриманих нот програма зіграла складнішу і довшу мелодію. А в 2017 році науковці Університету Аделаїди розробили систему, за допомогою якої можна було б автоматизувати процес пошуку захворювання у пацієнтів. Для цього використали 15 тис. знімків грудної клітини людей, старших за 60 років. Після обробки даних нейромережею за допомогою біомаркерів, остання змогла передбачити летальний результат для 69% випадків. Дослідники вважають, що розробка відкриває нові можливості для застосування штучного інтелекту в аналізі томограм, що може привести до більш раннього виявлення захворювань людини.
Стислий опис проблеми
Штучні нейронні мережі - технології майбутнього. Штучна нейрона мережа
Блог до проекту
Мультимедійна презентація
Календар подій проекту:
Опитування до проекту
Спілкування між учасниками проекту
- Чат
- Форум
- Спільнота на базі соціальних мереж
- Skype
- Telegram
- Viber
- Wiki-сторінка
- Сайт
- .....
Інформаційні ресурси
Друковані джерела
- ...
- ...
- ...
Відеоматеріали
Електронні ресурси
- Штучна нейронна мережа
- ...
- ...
Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка
