Материалдар / Жасанды нейронды желі Биологиядан технологияға

Жасанды нейронды желі Биологиядан технологияға

Материал туралы қысқаша түсінік

Әбдімәлік Ғаны Әбдіжәлилұлы

Автор материалды ақылы түрде жариялады. Сатылымнан түскен қаражат авторға автоматты түрде аударылады. Толығырақ

29 Қазан 2024

222

0 рет жүктелген

Информатика Презентация Басқа

900 ₸

Бүгін алсаңыз
+45 бонус беріледі
Бұл не?

Бүгін алсаңыз +45 бонус беріледі Бұл не?

Тегін турнир Мұғалімдер мен Тәрбиешілерге
Дипломдар мен сертификаттарды алып үлгеріңіз!

Бұл бетте материалдың қысқаша нұсқасы ұсынылған. Материалдың толық нұсқасын жүктеп алып, көруге болады

1 / 9

Ресми байқаулар тізімі

Республикалық байқауларға қатысып жарамды дипломдар алып санатыңызды көтеріңіз!

Материалдың қысқаша түсінігі

1 слайд
Жасанды нейронды желі: Биологиядан технологияға Жасанды нейронды желілер - адам миының жұмысын еліктейтін күрделі компьютерлік жүйелер. Олар ақпаратты өңдеу және үйрену үшін қолданылады. Бұл технология көптеген салаларда қолданылады.

1 слайд

Жасанды нейронды желі: Биологиядан технологияға Жасанды нейронды желілер - адам миының жұмысын еліктейтін күрделі компьютерлік жүйелер. Олар ақпаратты өңдеу және үйрену үшін қолданылады. Бұл технология көптеген салаларда қолданылады.

2 слайд
Нейронды желінің құрылымы Кіріс қабаты Бастапқы деректерді қабылдайды және желіге жібереді. Жасырын қабаттар Деректерді өңдейді және күрделі үлгілерді анықтайды. Шығыс қабаты Соңғы нәтижені шығарады.

2 слайд

Нейронды желінің құрылымы Кіріс қабаты Бастапқы деректерді қабылдайды және желіге жібереді. Жасырын қабаттар Деректерді өңдейді және күрделі үлгілерді анықтайды. Шығыс қабаты Соңғы нәтижені шығарады.

3 слайд
Нейронды желінің жұмыс принципі 1 Деректерді қабылдау Кіріс қабаты ақпаратты алады. 2 Салмақтарды қолдану Әр байланыс белгілі бір салмақпен көбейтіледі. 3 Белсендіру функциясы Нейрондар алынған мәндерді өңдейді. 4 Нәтижені шығару Шығыс қабаты соңғы жауапты береді.

3 слайд

Нейронды желінің жұмыс принципі 1 Деректерді қабылдау Кіріс қабаты ақпаратты алады. 2 Салмақтарды қолдану Әр байланыс белгілі бір салмақпен көбейтіледі. 3 Белсендіру функциясы Нейрондар алынған мәндерді өңдейді. 4 Нәтижені шығару Шығыс қабаты соңғы жауапты береді.

4 слайд
Нейронды желілердің түрлері 1Тікелей таралу желілері Ақпарат бір бағытта ғана өтеді. 2Рекурренттік желілер Ақпарат циклдік түрде өңделеді. 3Конволюциялық желілер Суреттерді тану үшін қолданылады. 4Болцман машиналары Ықтималдық модельдеу үшін пайдаланылады.

4 слайд

Нейронды желілердің түрлері 1Тікелей таралу желілері Ақпарат бір бағытта ғана өтеді. 2Рекурренттік желілер Ақпарат циклдік түрде өңделеді. 3Конволюциялық желілер Суреттерді тану үшін қолданылады. 4Болцман машиналары Ықтималдық модельдеу үшін пайдаланылады.

5 слайд
Нейронды желілерді оқыту Бақыланатын оқыту Желі белгілі жауаптары бар мысалдардан үйренеді. Бақыланбайтын оқыту Желі өзі деректердегі үлгілерді табады. Күшейтілген оқыту Желі әрекеттерінің нәтижелеріне байланысты үйренеді.

5 слайд

Нейронды желілерді оқыту Бақыланатын оқыту Желі белгілі жауаптары бар мысалдардан үйренеді. Бақыланбайтын оқыту Желі өзі деректердегі үлгілерді табады. Күшейтілген оқыту Желі әрекеттерінің нәтижелеріне байланысты үйренеді.

6 слайд
Нейронды желілердің қолданылуы Бейнелерді тану Суреттер мен бейнелерді автоматты түрде талдау. Сөйлеуді тану Адам сөзін мәтінге айналдыру. Автономды көліктер Өздігінен жүретін көліктерді басқару. Медициналық диагностика Ауруларды анықтау және болжау.

6 слайд

Нейронды желілердің қолданылуы Бейнелерді тану Суреттер мен бейнелерді автоматты түрде талдау. Сөйлеуді тану Адам сөзін мәтінге айналдыру. Автономды көліктер Өздігінен жүретін көліктерді басқару. Медициналық диагностика Ауруларды анықтау және болжау.

7 слайд
Нейронды желілердің артықшылықтары мен кемшіліктері Артықшылықтары Кемшіліктері Күрделі мәселелерді шеше алады Үлкен деректер қажет Бейімделгіш және икемді Оқыту уақыты ұзақ Шуылға төзімді "Қара жәшік" принципі Параллельді өңдеу Ресурстарды көп қажет етеді

7 слайд

Нейронды желілердің артықшылықтары мен кемшіліктері Артықшылықтары Кемшіліктері Күрделі мәселелерді шеше алады Үлкен деректер қажет Бейімделгіш және икемді Оқыту уақыты ұзақ Шуылға төзімді "Қара жәшік" принципі Параллельді өңдеу Ресурстарды көп қажет етеді

8 слайд
Нейронды желілердің болашағы Жасанды интеллект Адам интеллектіне жақын жүйелер құру. Квантты есептеулер Квантты компьютерлерде нейронды желілерді қолдану. Нейроморфты чиптер Биологиялық нейрондарға ұқсас электрондық схемалар жасау. Этикалық мәселелер Нейронды желілерді жауапты және әділ пайдалану.

8 слайд

Нейронды желілердің болашағы Жасанды интеллект Адам интеллектіне жақын жүйелер құру. Квантты есептеулер Квантты компьютерлерде нейронды желілерді қолдану. Нейроморфты чиптер Биологиялық нейрондарға ұқсас электрондық схемалар жасау. Этикалық мәселелер Нейронды желілерді жауапты және әділ пайдалану.