это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
ID (номер) заказа
5810429
Ознакомительный фрагмент работы:
ВВЕДЕНИЕ
Искусственные нейронные сети (ИНС) – это один из ключевых инструментов современного машинного обучения, имитирующий работу биологических нейронных сетей. Первоначально вдохновленные устройством мозга человека, ИНС разработаны для решения сложных задач, таких как распознавание образов, прогнозирование и обработка больших объемов данных. Важность нейронных сетей растет с каждым годом, так как их применение расширяется во многих областях, включая медицину, финансы, маркетинг и робототехнику.История развития ИНС берет свое начало с середины XX века, когда ученые начали разрабатывать первые математические модели работы нейронов. Одной из самых значимых вех в развитии стало появление метода обратного распространения ошибки в 1980-х годах, что дало мощный толчок к развитию глубокого обучения. В последние десятилетия технологии вычислительных мощностей и объемов данных сделали ИНС неотъемлемой частью таких решений, как голосовые помощники, системы автопилотов и персонализированные рекомендации.Цель данного реферата – рассмотреть основные принципы работы искусственных нейронных сетей, их виды и архитектуры, а также алгоритмы обучения. Также будут освещены примеры их применения в различных сферах жизни и технологии, стоящие за их успехом. Особое внимание будет уделено перспективам развития и вызовам, стоящим перед данной технологией. В результате читатель сможет получить общее представление о роли ИНС в современной науке и технологиях.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Гудфеллоу И., Бенджио Й., Курвилль А. Глубокое обучение. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 732 с.Журавлев Ю.И., Кузьмин С.С. Искусственные нейронные сети. Введение в теорию и приложения. – М.: Физматлит, 2017. – 280 с.Хейкин С. Нейронные сети: Полный курс. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2018. – 1104 с.Иванов С.В., Петрова А.А. Искусственные нейронные сети и их приложения: Учебное пособие. – СПб.: Питер, 2019. – 320 с.Крижановский Е.С. Методы обучения нейронных сетей: алгоритмы и приложения. – М.: Издательство МГУ, 2016. – 410 с.Малышев А.В., Ситников И.В. Рекуррентные нейронные сети в обработке последовательностей данных // Программирование и компьютерные технологии. – 2020. – №3. – С. 45-57.Ле Кун Й., Бенджио Й., Хинтон Д. Глубокое обучение // Вестник РАН. – 2018. – №1. – С. 30-39.Сорокин В.Н. Применение сверточных нейронных сетей в анализе изображений // Компьютерное зрение. – 2019. – Т. 7, № 2. – С. 20-33.Воронцов К.В. Машинное обучение и нейронные сети. – М.: НИУ ВШЭ, 2021. – 288 с.Петров А.В., Смирнов И.А. Прогнозирование временных рядов с использованием LSTM // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2021. – №4. – С. 78-91.
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн
Выполнить контрольную работу по Теоретической механике. М-08023
Контрольная, Теоретическая механика
Срок сдачи к 30 дек.
Пересечение криволинейных поверхностей плоскостью треугольника АВС
Решение задач, Начертательная геометрия
Срок сдачи к 10 янв.
выполнить задания
Решение задач, Актуальные проблемы права интеллектуального собственности
Срок сдачи к 28 янв.
Органихзация рекламного агенства
Другое, Организация рекламной и PR-деятельности
Срок сдачи к 2 янв.
Тема: имидж современного руководителя
Курсовая, менеджмент сфере культуры и искусства
Срок сдачи к 26 дек.
Практическая работа по дисциплине «Информационное обеспечение логистических процессов»
Другое, Операционная деятельность в логистике
Срок сдачи к 26 дек.
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!