Справочник по нейросетям

Искусственный интеллект для всех

Что такое нейросети?

Основы

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это математические модели, состоящие из взаимосвязанных узлов (нейронов), которые обрабатывают информацию подобно биологическим нейронам.

Многослойная архитектура

Сети состоят из входного, скрытых и выходного слоёв

Самообучение

Улучшают свои параметры на основе входных данных

Адаптация

Могут применяться для различных задач

Интересный факт

Первые концепции нейросетей появились ещё в 1940-х годах, но стали практичными только с появлением современных вычислительных мощностей.

Типы нейросетей

Классификация

CNN

Сверточные нейронные сети для обработки изображений и распознавания образов

Подробнее

RNN

Рекуррентные сети для работы с последовательностями (текст, речь, временные ряды)

Подробнее

GAN

Генеративные состязательные сети для создания нового контента (изображения, музыка)

Подробнее

Сравнение типов нейросетей

Тип Применение Сложность Примеры
CNN Изображения Средняя Распознавание объектов
RNN Последовательности Высокая Машинный перевод
GAN Генерация Очень высокая Создание изображений

Применение

Практика
NLP

Обработка естественного языка

  • Машинный перевод
  • Чат-боты
  • Анализ тональности
CV

Компьютерное зрение

  • Распознавание лиц
  • Автономные автомобили
  • Медицинская диагностика
GenAI

Генеративный ИИ

  • Создание изображений
  • Написание текстов
  • Композиция музыки

Развитие нейросетей

1950-е

Перцептрон Розенблатта

Первая модель искусственного нейрона

1980-е

Обратное распространение

Алгоритм обучения многослойных сетей

2010-е

Глубокое обучение

Прорыв в распознавании изображений и речи

Ресурсы для изучения

Обучение

Книги

  • "Глубокое обучение" - И. Гудфеллоу
  • "Нейронные сети" - С. Хайкин

Онлайн-курсы

  • Deep Learning Specialization (Coursera)
  • Fast.ai Practical Deep Learning

Фреймворки

  • TensorFlow
  • PyTorch