Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код |
592425 |
Дата создания |
2019 |
Страниц |
37
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 22 ноября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Аннотация 4
Введение 6
1. Компьютерные нейронные сети. 7
1.1. История развития нейро сетей. 7
1.2. Проблемы, решаемые в рамках ИНС. 7
1.3. Структура искусственного нейрона. 9
1.4. Архитектура нейронной сети. 10
1.5. Обучение нейронных сетей. 14
1.5.1. Алгоритм обратного распространения ошибки . 18
1.6. Некоторые проблемы ИНС. 21
2. Нейросети в мире и в России. 22
3. Проекты Google (США). 29
Заключение 36
Список использованной литературы 37
Введение
В последние время популярными становятся нейронные сети, которые применяются в разных областях - медицине, бизнесе, технике, геологии , физике. Они вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления.
Что же это такое? Нейротехнологии — это любые технологии, которые оказывают фундаментальное влияние на то, как люди понимают мозг и различные аспекты сознания, мыслительной деятельности, высших психических функций. Включают в себя также технологии, которые предназначены для улучшения и исправления функций мозга и позволяют исследователям и врачам визуализировать мозг.
Целью данной курсовой работы является:
• развитие навыков ведения самостоятельной работы;
• развитие навыков оформления и представления результатов в виде презентаций и докладов в научно-техническом стиле;
• закрепление и расширение теоретических и практических знаний с использованием современных информационных технологий на основе анализа информационной среды предметной области.
Для достижения поставленных целей были рассмотрены следующие задачи:
• компьютерные нейронные сети;
• нейросети в мире и в России;
• алгоритмы нейронных сетей;
• проекты Google (США).
Фрагмент работы для ознакомления
При написании курсовой работы более подробно было изучено направление «Нейротехнологии». Рассмотрены архитектура построения сетей и их обучение. Разберем проблемы ИНС. Кроме того, были рассмотрены и проанализированы проекты GOOGLE.
Курсовая работа была защищена 13.03.19 на отлично
Список литературы
1. Мак-Каллок У.С., Питтс У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // Автоматы, под ред. Шеннона К.Э. и Маккарти Дж. М.: ИЛ, 2003. С. 362 - 384.
2. Минский М., Пейперт С. Перцептроны./ Минский М. Мир, 2001. 234 с.
3. С. Короткий, "Нейронные сети: Алгоритм обратного распространения". СПб, 2002, 328 с.
4. С. Короткий,"Нейронные сети: Основные положения. СПб, 2002. 357 с.
5. https://vc.ru/future/27051-google-predstavila-igru-dlya-obucheniya-neyronnyh-setey-teachable-machine
6. https://te-st.ru/2018/01/18/8-projects-of-google/
7. История возникновения нейронных сетей [Электронный ресурс] - https://neuronus.com/history/5-istoriya-nejronnykh-setej.html(25.12.2018)
8. Нейронные сети: полный курс. С. Хайкин. 2-е издание, Издательский дом Вильямс, 2008 - 1104 с.
9. Разновидности нейронных сетей [Электронный ресурс] - https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-1(15.12.2018)
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00403