ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 23.11.2023
Просмотров: 136
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Семён Евгеньевич Трубчиков10:32
Принцип действия искусственной нейронной сети состоит в формировании связей между множеством различных обрабатывающих элементов, каждый из которых служит аналогом одного нейрона в головном мозге биологического существа. Нейроны могут быть воспроизведены физически или смоделированы с помощью цифрового компьютера.Бюп -22-2
Мадина Джамаловна Лило10:32
Некоторые из преимуществ нейронных сетей перечислены ниже – Самоорганизация: ИНС может генерировать свое собственное представление информации, которую он получает во время обучения. – Работа в реальном времени: расчеты ИНС могут выполняться одновременно, и производятся некоторые специальные (аппаратные) устройства, которые используют эту возможность. – Адаптивное обучение: способность научиться решать задачи основана на данных, приведенных для обучающего набора. БЮП-22-2
Андрей Валерьевич Зубов10:34
Для улучшения работы ИНС применяются различные техники оптимизации. Оптимизация считается успешной, если ИНС может решать поставленную задачу за время, не превышающее установленные рамки (временные рамки, разумеется, варьируются от задачи к задаче).
ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов. Структура этих слоёв называется архитектурой модели. БЮП-22-3 Зубов Андрей
Мария Игоревна Швец10:35
Команда исследователей из Ноттингемского университета разработала четыре алгоритма машинного обучения для оценки степени риска сердечно-сосудистых заболеваний пациентов. Для обучения использовались данные 378 тыс. британских пациентов. Обученный искусственный интеллект определял риск кардиологических заболеваний эффективнее реальных врачей. Точность алгоритма — между 74 и 76,4 процентами (стандартная система из восьми факторов, разработанная Американской коллегией кардиологии) Швец БЮП-22-3
Софья Ильинична Полякова10:35
БОР-22-1
Валерия Сергеевна Литвинюк10:35
Голосовые помощники Siri, Google Assistant и Алиса, алгоритмы для рекомендаций на сайтах – например, Brain, который использует Youtube для рекомендации видео или блок с рекомендуемыми товарами на Amazon, чат-боты, – все они разработаны на основе технологий ИИ.
БЮП22-3
Платёжная система PayPal использует машинное обучение, чтобы нейросети находили подозрительные транзакции. Это позволяет компании уменьшить количество случаев мошенничества. приложение Prisma использует нейросети для обработки фото
Константин Александрович Мастерков10:36
Сценариев использования ИИ тысячи.
Поиск Google и Яндекс анализирует данные в интернете, используя модели машинного обучения.
Мобильные приложения для обработки снимков задействуют ИИ, чтобы автоматически настроить цветокоррекцию или баланс белого.
Фоторедакторы позволяют без последствий удалить со снимка любой объект благодаря искусственному интеллекту.
Чат-боты на множестве сайтов и в банковских приложениях представляют собой реальных роботов на базе нейросетей.
БЮП-22-1
Ярослав Романович Бербенцов10:36
Примером самой простой нейтронной сети служит персептрон. Он способен выполнять несложные операции на базе алгоритма двоичной классификации, например, может определить, является ли животное на рисунке собакой, или нет. В составе персептрона три типа элементов: сенсорные, ассоциативные и реагирующие. Первый слой нейронов принимает информацию извне, следующий создает набор ассоциаций после обработки в соответствии с алгоритмом, а третий выдает готовый результат. БЮП 22-2
Валерия Сергеевна Литвинюк10:37
Кроме того, нейросети написали 2 музыкальных альбома, которые можно послушать на Яндекс.Музыке. Один написан на основе песен группы "Гражданская оборона" (исполнителем значится "Нейронная оборона"), а другой – на основе "Нирваны" (исполнитель – Neurona).
БЮП-22-3
Полина Александровна Шрейдер10:37
Компьютерное зрение может изменить то, как выглядят баннеры и реклама в магазинах, музеях, стадионах и развлекательных парках.
На стенде Panasonic была представлена демоверсия технологии проецирования изображения на флаги. С помощью инфракрасных маркеров, невидимых для человеческого глаза, и стабилизации видео, эта технология может проецировать рекламу на висящие баннеры и даже на флаги, развевающиеся на ветру. Причем изображение будет выглядеть так, будто бы оно действительно на них напечатано
Галина Алексеевна Ардатова10:37
обработка ест.языка-применяется во многих сферах, в том числе в голосовых помощниках, автоматических переводах текста и фильтрации текста.
Полина Александровна Шрейдер10:37
Бор-22-1
Софья Ильинична Полякова10:37
Нейронные сети распространены во множестве отраслей. В их числе:
Диагностика с помощью классификации медицинских изображений
Целевой маркетинг с помощью фильтрации социальных сетей и анализа поведенческих данных
Финансовые прогнозы с помощью обработки исторических данных финансовых инструментов
Прогнозирование электрической нагрузки и потребности в энергии
Контроль соответствия требованиям и качества
Определение химических соединений БОР-22-1
Анастасия Александровна Котенко10:38
С помощью нейронных сетей можно распознавать похожие образы. Это могут быть буквы, предметы и другие объекты. Например, можно обучить нейронную сеть распознавать рукописный текст. Для этого для каждой буквы алфавита нужно подобрать обучающую выборку – несколько вариантов написания этой буквы (например, буква, написанная несколькими людьми). На этом этапе происходит подбор весов нейронов, сеть «запоминает» как выглядит буква.)
БЮП-22-2
Алексей Константинович Макаренко10:38
Использование машинного обучения в юриспруденции
Анастасия Александровна Котенко10:38
Нейронные сети могут использоваться для разделения событий, объектов и других данных на определённые классы. Это полезно для решения задач с большим количеством входных факторов, которые сложно связать между собой математически.
Классификация клиентов банков по платёжеспособности
БЮП-22-2
Алексей Константинович Макаренко10:38
Первым известным мне применением машинного обучения в юридической сфере стала приоритизация документов для e-Discovery. Система анализировала содержимое списка и предлагала для ознакомления только самую значимую часть документов — около 300-400 тысяч.
В Америке системы оценивают вероятность того, что обвиняемый вновь совершит правонарушение. Судья может узнать эту вероятность и учесть ее при принятии решения — признать подсудимого виновным или нет.
В американской полиции ML-модель предсказывает места совершения будущих преступлений и показывает их на карте города (!).
Мария Игоревна Швец10:39
Камеры.В основном компьютерное зрение используется в камерах — появляются все более умные камеры с новыми способностями, превышающими человеческие возможности.
Компания FLiR Systems выпустила несколько камер с датчиками тепла. Устройства FLIR Duo и Duo R внешне напоминают GoPro или другую экшн-камеру. Их можно прикрепить к любому дрону и отслеживать тепло в различных деловых и бытовых ситуациях — например, можно обнаружить утечку в изоляции крыши или вести воздушную топографическую съемку полей
БЮП-22-3
Анастасия Александровна Котенко10:40
Ядром адаптивных систем является постоянно развиваемая модель проблемной области, поддерживаемая в специальной базе знаний – репозитории, на основе которого осуществляется генерация или конфигурация программного обеспечения.
БЮП-22-2
При «типовом» подходе проектирования ИИС выполняется адаптация типовых разработок к особенностям экономического объекта. Он предполагает использование систем компонентного (сборочного) проектирования БЮП-22-2
Константин Александрович Мастерков10:41
Адаптивное обучение — образовательный метод, который использует компьютерные алгоритмы, чтобы организовать взаимодействие с обучаемым и предоставить настроенные ресурсы и учебные мероприятия для удовлетворения уникальных потребностей каждого обучающегося.
БЮП-22-1
Галина Алексеевна Ардатова10:41
У адаптивного обучения есть множество преимуществ. С одной стороны, оно подстраивается под уровень знаний, скорость и персональные предпочтения учащегося, то есть терпеливо «ведёт» его по пути обучения в индивидуальном темпе. Проще говоря, такое обучение становится персонализированным и сулит успех в освоении той или иной дисциплины.
Мария Игоревна Швец10:42
Искусственный интеллект может быть репетитором
Уже существует несколько приложений-репетиторов, благодаря которым можно в любой момент дополнительно изучить непонятную тему. ИИ может также проанализировать школьные работы, определить проблемные области, а также создать индивидуальные уроки для заполнения пробелов в знаниях.
Айсель Джабиева10:42
Диагностировать заболевания сельскохозяйственных культур и других растений по фото с точностью до 99,35% (пример с комбайном).
БЮП-22-01
Мария Игоревна Швец10:43
Искусственный интеллект может автоматизировать оценку знаний
Ожидается, что в скором времени ИИ научится полноценно проверять письменные работы и экзаменационные задания с помощью установленных метрик и эталонов, которые будут исключать предвзятость либо некомпетентность преподавателей. БЮП-22-3
Айсель Джабиева10:43
Прогнозировать погоду. Этим занимается, например, «Яндекс.Погода»: там используется специальный алгоритм на основе нейронных сетей, который прогнозирует метеорологические изменения с точностью до минут (или почти так).
Делать из чёрно-белых снимков цветные. Попробуйте этот сервис – местами он неидеален, но некоторые фотографии и правда делает красивее и ярче.
БЮП-22-01
Полина Александровна Шрейдер10:43
Самым первым примером адаптивных функций можно назвать устройства GPS-навигации. Используя одно из таких устройств, пользователь может легко определить местоположение и перемещаться по любой возможной местности. Когда солнце садится или пользователь едет через туннель, система автоматически сменяет цвет интерфейса на «ночной режим», чтобы не ослеплять водителя яркой подсветкой устройства.
БОР-22-1
Константин Александрович Мастерков10:43
При адаптивном обучении происходит взаимодействие информационных и педагогических технологй, что обеспечитвает интерактивную возможность обучения с учетом индивидуальных способностей обучающего. С развитием информационных технологий электронные средства обучения имеют все больше возможностей для реализации такого обучения на практике
БЮП-22-1
Мария Игоревна Швец10:44
Уже сейчас в судебной системе функционируют такие передовые современные информационные технологии как система «Төрелік», сервисы «Судебная повестка», «Ознакомление с судебными документами», «SMS-оповещение», система аудио-, видеофиксации, дистанционное отправление правосудия посредством видеоконференцсвязи (ВКС). БЮП-22-3
Валерия Сергеевна Литвинюк10:44
Системы ИИ с помощью камер и датчиков движения способны следить за порядком на улицах города и в местах массового скопления людей, прогнозировать возникновение опасных ситуаций и даже опознавать преступников. Также умные системы способны с точностью проводить сверку документов, предупреждать кражи.
Схожим образом технологии искусственного интеллекта работают и в службах пожарной безопасности, самостоятельно проверяя, предупреждая и принимая решение, нужно ли вызвать бригаду пожарных.
БЮП-22-3
Айсель Джабиева10:44
Распознавать речь по губам лучше человека. Это удалось сделать разработчикам из Оксфордского университета. В качестве исходного материала авторы работы взяли базу данных Grid, в которой было собрано более 32 тысяч видеозаписей и, следуя алгоритму, обучали нейросеть. Результаты тестирования показали, что LipNet может правильно распознавать речь по губам в 93,4 процентах случаев. Это должно серьезно помочь для людей с нарушениями слуха. БЮП-22-01
Валерия Сергеевна Литвинюк10:44
Технологии ИИ, применяемые в работе чиновников, помогут сократить время на обработку и систематизацию государственных документов, патентов, лицензий. Например, аналитики из центра Reform утверждают, что роботы и умные программы уже сейчас способны заменить 90% британских чиновников.
БЮП-22-3
Иван Константинович Котвелиев10:44
экономика и бизнес – управление технологическими процессами и финансовыми показателями, предсказание поведения рыночных игроков и динамики рынка в целом, предсказание банкротств организации, оценка стоимости недвижимости, автоматическое рейтингование данных, оценка кредитоспособности компании и физических лиц, прогноз валютных курсов, решение аналитических, исследовательских, а также прогнозных задач, которые связаны с обширными информационными данными БЮП-22-1