Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
Благодарности
Предисловие
Глава 1: Введение
Определение нейронных сетей
Сравнение между биологическими и искусственными нейронными сетями
Глава 2: Типы нейронных сетей
Фидфорвардные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети
Конволюционные нейронные сети
Глубокие нейронные сети
Автоэнкодерные нейронные сети
Генеративные состязательные сети
Глава 3: Обучение в нейронных сетях
Контролируемое обучение
Неконтролируемое обучение
Обучение с усилением
Скорость и темп обучения
Алгоритмы оптимизации градиентного спуска
Глава 4: Обучение нейронных сетей
Предварительная обработка и нормализация данных
Инициализация весов
Методы регуляризации
Ранняя остановка
Настройка гиперпараметров
Глава 5: Применение нейронных сетей
Распознавание и классификация изображений
Обработка естественного языка
Робототехника и системы управления
Финансовое прогнозирование и торговля
Медицинская диагностика и лечение
Автономное вождение
Глава 6: Будущее нейронных сетей
Современные тенденции исследований в области нейронных сетей
Проблемы в развитии нейронных сетей
Потенциальные будущие применения нейронных сетей
Климатические и экологические исследования
Энергетика
Сельское хозяйство
Кибербезопасность
Транспорт
Образование
Открытие бизнеса
Инвестирование в криптовалюту
Оптимизация бизнеса
Блокчейн база развития для развития ребёнка
Глава 8: Заключение
Краткое изложение ключевых понятий
Текущее десятилетие-интересное время для развития Искусственного Интеллекта (И.И.)основанного на нейронных сетях (обучения нейронных сетей) в частности на структуре и функции человеческого мозга. Разработки начались в далёких 1940х годах 20го века.Но ввиду несовершенства технологий и узкого круга применения,технология была убрана "на полку пылится и ждать своего часа.Лишь в 2022г технология ИИ была доработана и предстала перед нами в виде сайтов с возможностью задавать вопросы и получать полные,подробные ответы за пару минут.Один из таких сайтов ChatGPT. Команда несколько лет работала над этой системой ИИ основанного на обучении нейронных связей.На текущей момент ИИ обучаетс ежесекундно, он изучает интернет, изучает данные которые загружаются в сеть в данную секунду. При всем этом простой пользователь может задать вопрос и получить на него развёрнутый ответ. Один из инвесторов CharGPT является Илон Маск,я полагаю что если ты,дорогой читатель,читаешь эту книгу,то знаешь что это за человек.В Этой книге я попытаюсь простым языком и более детально объяснить тебе что такое ИИ и как он работает на основе нейронных сетей.В каких областях будут применяться технологии ИИ.в этой книге мы поговорим не о ближайших1-5 годах,а о ближайших 10-50 годах. Только представьте себе что через каких то 10-20 лет Вы сможете общаться,консультироваться со своим личным "помощником" как Тони Старк в фильмах "Железный Человек-1,2,3". Получать советы о спортивных тренировках на основе вашего индивидуального строения тела и необходимого потребления колорий. Советы о своевременных профилактических медицинских прохождений обследований. Так же многое и многое другое. В этой книге дорогой читатель,я хочу донести до тебя как широка область применения ИИ в реальном мире.хочу чтобы ты понял,что сейчас ты стоишь у истоков развития ИИ,именно в формате исследователя т.е. ты задаёшь вопрос и получаешь развёрнутый ответ,и это формат-лишь росток ИИ из которого вырастет сильное,здоровое,большое дерево,которое будет давать свои плоды в виде советов,подсказок как поступить в той или иной ситуации,экономят время и финансы,а в целом для более комфортного проживания человека на планете Земля.
Выходные данные с одного слоя нейронов передаются на следующий слой, где они подвергаются дальнейшей обработке и анализу. Нейронные сети можно обучать на больших массивах данных, чтобы научиться распознавать закономерности, классифицировать объекты или делать прогнозы относительно будущих событий. Они находят многочисленные применения в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, робототехника и финансы.
.....
Функция: Биологические нейронные сети обладают высокой адаптивностью и могут учиться на опыте, в то время как искусственные нейронные сети предназначены для обучения на основе данных и составления прогнозов или классификаций на основе этих данных.
Скорость обработки: Биологические нейронные сети могут обрабатывать информацию с очень высокой скоростью, в то время как искусственные нейронные сети обычно работают медленнее и требуют значительной вычислительной мощности.
.....