Алексей Меретин "Интеллект завтрашнего дня: Путеводитель по миру искусственного интеллекта"

«Интеллект завтрашнего дня: Путеводитель по миру искусственного интеллекта» – это захватывающее погружение в мир искусственного интеллекта, технологии, которая переопределяет границы возможного. Эта книга служит экспертным руководством по актуальным и будущим применениям ИИ, раскрывая его влияние на нашу жизнь, работу и общество. Эта книга предназначена для всех, кто стремится глубже понять ИИ и его роль в формировании нашего будущего.

date_range Год издания :

foundation Издательство :Издательские решения

person Автор :

workspaces ISBN :9785006277144

child_care Возрастное ограничение : 12

update Дата обновления : 19.04.2024

Нейронные сети и глубокое обучение являются важными концепциями в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот более подробное объяснение этих тем:

Нейронные сети:

Нейронные сети – это вычислительные системы, вдохновленные структурой и функционированием мозга. Они состоят из элементов, называемых искусственными нейронами, которые соединены в сложную сеть. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает результаты следующим нейронам. Структура нейронной сети обычно включает входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой.

Глубокое обучение:

Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, которое использует многослойные нейронные сети (так называемые глубокие нейронные сети) для изучения данных на более глубоком уровне. Глубокое обучение позволяет моделям автоматически обнаруживать абстрактные признаки в данных, что делает его особенно мощным для задач, связанных с изображениями, звуком, текстом и последовательностями данных.

Ключевые понятия:

– Искусственный нейрон: Основная вычислительная единица в нейронной сети, которая имитирует функцию биологического нейрона.

– Веса: Параметры в нейронной сети, которые определяют силу связи между нейронами.

– Функция активации: Функция, которая определяет, насколько сильно будет активирован нейрон в ответ на входные данные.

– Обучение: Процесс, в ходе которого нейронная сеть адаптируется к данным путем настройки весов.

– Обратное распространение ошибки (Backpropagation): Алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей, который включает распространение ошибки от выходного слоя к входному слою для корректировки весов.

– Сверхточные нейронные сети (CNN): Тип нейронных сетей, особенно эффективный для анализа визуальных данных, таких как изображения и видео.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/chitat-onlayn/?art=70561420&lfrom=174836202&ffile=1) на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Похожие книги


Все книги на сайте предоставены для ознакомления и защищены авторским правом