НЕЙРОСЕТИ: ИСТОРИЯ ПОЯВЛЕНИЯ, ВОЗМОЖНОСТИ, ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

« НЕЙРОСЕТИ: ИСТОРИЯ ПОЯВЛЕНИЯ,
ВОЗМОЖНОСТИ,
ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ»

Подгото вил студе нт г рупп ы т эл - 24 : Вишн евск ий З. Р. Пр еп ода вате ль: Ли твин ова С. А.

''ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ
«ТАГАНРОГСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ КОЛЛЕДЖ ИМЕНИ В. М. ПЕТЛЯКОВА''

СОДЕРЖАНИЕ:

1)Нейросети и искусственный интеллект

2

НЕЙРОСЕТИ И
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЕКТ

Нейронная сеть — математическая модель, имитирующая работу человеческого мозга.
Состоит из множества связанных между собой искусственных нейронов, которые принимают
информацию, обрабатывают её и выдают
результат
Искусственный интеллект — это раздел компьютерных наук, который разрабатывает системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. К таким функциям относятся обучение, анализ, распознавание речи, планирование, принятие решений и даже творчество.

Виды нейронных сетей

Перцептроны - простая нейронная сеть.
Сверточные (CNN) - разработаны для обработки данных с пространственной структурой.
Рекуррентные (RNN) - предназначены для обработки последовательных данных.
Трансформеры - архитектура глубоких нейронных сетей.

Перцептроны

Перцепционные нейронные сети (персептроны) — простейшие модели нейронных сетей они принимают множество входных данных и преобразуют их в один или несколько выходов. Цель персептрона — научиться корректно классифицировать эти данные.

Существует несколько типов персептронов:

Однослойные — состоят из одного слоя нейронов, которые напрямую соединены с входными данными. Решают линейно разделимые задачи.

Многослойные — включают несколько слоёв нейронов. Решают более сложные задачи, так как скрытые слои позволяют моделировать нелинейные зависимости.

Сверточные (CNN)

Свёрточные нейронные сети (CNN, Convolutional Neural Networks) — тип искусственной нейронной сети, разработанный для работы с изображениями, видео и другими данными, где важна пространственная структура. Каждый слой CNN а ищет локальные закономерности (например, краевые детали изображения или специфические паттерны).

Рекуррентные

Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) — класс искусственных нейронных сетей, специализирующихся на обработке последовательных данных. Ключевое отличие от классических нейросетей
— циклический механизм: выход нейрона возвращается обратно в себя в качестве входа для следующего
временного шага.
Некоторые разновидности RNN:
Стандартные RNN — базовый тип, где на каждом шаге информация поступает только вперёд. Для простых задач. Двунаправленные RNN (BRNN) — данные поступают как с начала, так и с конца последовательности, что позволяет учитывать как прошлый, так и будущий контекст.
LSTM (Long Short-Term Memory — длинная краткосрочная память) — архитектура, которая способна
«запоминать» информацию на длинных промежутках времени. Для длинны текстов.
GRU (Gated Recurrent Unit) — похожа на LSTM, но с более простой структурой и меньшим количеством параметров.

ТРАНСФОРМЕРЫ

Трансформеры предназначены для обработки последовательностей, таких как текст на естественном языке. Они используются в различных приложениях обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), включая машинный перевод, генерацию текста и ответы на вопросы.

ПРИМЕРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ РАЗНЫХ ЗАДАЧ КЛАССНО

Текст
ChatGPT — чат-бот от OpenAI, который анализирует большие объёмы текстов, учится понимать структуру языка и выдаёт логичные ответы на вопросы.
YandexGPT — нейросеть от Яндекса, генерирует текст на русском языке, учитывает локальные особенности языка и специфические запросы.
GigaChat 2.0 — русскоязычная нейросеть для генерации текста от «Сбера», свободно общается на русском и понимает культурный контекст, есть функция озвучки.
Изображения
YandexART — генеративная модель от Яндекса, создаёт детальные и реалистичные изображения, а также анимацию по текстовому запросу. Bing Image Creator — простой генератор картинок с текстового запроса, интегрирован в поисковик Bing.
Речь
Study AI — платформа, объединяющая нейросети для генерации и клонирования голоса, озвучки текста и создания речи. Позволяет озвучить любой текст естественным голосом, изменить тембр и даже создать свой уникальный ИИ-голос. LyricStudio — нейросеть для озвучки текста голосом, позволяет выбрать тембр, эмоции и скорость речи. Подходит для дикторской записи, видео и подкастов.

ПЛЮСЫ И МИНУСЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Преимущества
Экономия времени — нейросеть найдет нужную информацию за считаные секунды и составит текст, видео или чертеж, на который у вас ушло бы несколько рабочих часов
Постоянное обучение — чем больше нейросетью пользуются, тем богаче становится ее «бэкграунд», плюс разработчики постоянно совершенствуют продукт
Универсальность — нейросеть способна выступить в качестве переводчика, исследователя, составителя
планов и просто собеседника
Недостатки
Неточная генерация изображений или видео — шестипалые руки уже давно стали мемом
Могут «выдумывать» информацию, поэтому важные данные стоит всегда перепроверять
Могут ошибаться в информации, которой их еще не обучили, или давать нерелевантные ответы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Нейросети все больше проникают в наше цифровое пространство, позволяя получать удивительные результаты и решать задачи, которые раньше невозможно было бы решить без привлечения нескольких сотен или тысяч сотрудников. Они умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других. Но это только начало. Куда нас приведет развитие нейросетей, позволят ли они создать полноценный искусственный интеллект и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг —
о таком будущем пока что можно лишь фантазировать.

ИСТОЧНИКИ:

Банки.ру, - URL https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=11015056 (дата обращения: 26.11.2025) - Режим доступа: свободный. - Текст - электронный.

Hh карьера, ООО «Хэдхантер» -URL https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=11015056 (дата обращения: 26.11.2025) - Режим доступа: свободный. - Текст - электронный.

Харб, Карьера курсы - URL https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=11015056 (дата обращения: 26.11.2025) -
Режим доступа: свободный. - Текст - электронный.

ООО”Арксинус” - URL https://www.arcsinus.ru/blog/neuronet-architecture (дата обращения: 26.11.2025) - Режим
доступа: свободный. - Текст - электронный.

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!