Искусственные нейронные сети: современные достижения и перспективы

Введение 3
1. Что такое искусственные нейронные сети 4
2. Обучение искусственной нейронной сети 6
3. Сверточная нейронная сеть 9
4. Использование нейронных сетей: основные достижения 11
5. Перспективы 14
Заключение 16
Список использованной литературы 17

В настоящее время искусственные нейронные сети широко используются при решении самых разнообразных задач особенно там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. Например, при распознавании текстов, игре на фондовых рынках, контекстной рекламе в Интернете, фильтрации спама, проверки проведения подозрительных операций по банковским картам, системы безопасности и видеонаблюдения и др.
Решения на основе искусственных нейронных сетей становятся все более совершенными и популярными, поэтому можно предположить, что и в будущем искусственные нейронные сети будут широко использоваться за счет лучшего понимания их основополагающих принципов.
Поэтому целью данной работы является изучение основных теоретических аспектов искусственных нейронных сетей.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
изучить понятие искусственной нейронной сети;
рассмотреть (в общих чертах) процесс обучения искусственной нейронной сети;
более подробно рассмотреть свёрточную нейронную сеть;
изучить основные достижения и перспективы нейронных сетей.

За свою довольно короткую историю существования теория нейронных сетей показала свою эффективность в решении многих реальных задач: анализа и прогнозирования на финансовом рынке, построения систем медицинской диагностики; робототехнике и в системах управления. Нейронные сети используются везде, где невозможно построить четкий алгоритм решения задачи: при выделении отдельных элементов изображения, распознавании текста, предсказании погоды, сочинении музыки и других областях, где раньше применение машины было немыслимо.
В рамках данной работы были изучены основные теоретические аспекты искусственных нейронных сетей:
понятие искусственной нейронной сети;
процесса обучения искусственной нейронной сети;
основные достижения и перспективы использования искусственных нейронных сетей.
В заключении отметим, что в настоящее время искусственные нейронные сети – это уже не удел только небольшой группы теоретиков. К работе с искусственными нейронными сетями привлекаются инженеры и исследователи разных направлений. Особенно прогрессируют нейронные сети для исследуемых явлений, полностью основанных на экспериментальных данных. В этой области наиболее полно проявляются достоинства искусственных нейронных сетей: массивная параллельность обработки информации, ассоциативность памяти и способность к обучению на опыте. Это открывает новые перспективы для систематизации многочисленной экспериментальной информации в тех областях знаний, в которых традиционно трудно применяется математический формализм, например, в медицине, психологии и истории.