Все жанры Все авторы
Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать? - Андрей Зубков

Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать?

Страниц

25

Год

2024

"Нейросети понятным языком: как функционирует искусственный интеллект и как его внедрить в свою жизнь?" – это захватывающее и содержательное руководство, посвященное удивительному миру искусственного интеллекта и нейронных сетей. Оно написано в доступном формате и подходит для читателей с любым уровнем подготовки.

В этой книге вы найдете ответы на ключевые вопросы об искусственном интеллекте: что такое ИИ, как он обучается и каким образом принимает решения, а также как технологии ИИ внедряются в нашу повседневную жизнь. Автор поэтапно излагает основы работы нейросетей, открывает перед читателем их огромные возможности и делится способами, как использовать эти технологии для упрощения различных задач, повышения эффективности работы и даже для творческих начинаний.

Здесь отсутствуют сложные термины и запутанные математические выкладки – только практические рекомендации и вдохновляющие идеи о том, как нейросети могут стать вашим верным союзником в профессиональной деятельности, учебе и самосовершенствовании. Если вы стремитесь не только понять новые технологии, но и учесть их в своей жизни, это пособие станет вашим надежным проводником в захватывающий мир искусственного интеллекта.

Кроме того, книга включает примеры успешного применения нейросетей в разных отраслях, таких как медицина, финансы и креативные индустрии, демонстрируя, как ИИ меняет наш мир. Это позволит читателям лучше оценить потенциал данных технологий и их влияние на будущее.

Читать бесплатно онлайн Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать? - Андрей Зубков

Глава 1: Что такое нейросеть?

Искусственный интеллект в повседневной жизни

Нейросети стали частью нашей повседневной жизни: они рекомендуют нам фильмы и музыку, помогают разбирать фотографии по темам, упрощают обработку текстов и поддерживают связь в онлайн-чатах. Мы встречаем их в системах безопасности, банковских приложениях, даже в приложениях для фитнеса и здоровья.

Порой кажется, что нейросети могут даже «думать», но как это происходит? На самом деле, за видимым «интеллектом» нейросетей скрыты тщательно разработанные математические алгоритмы и огромные объёмы данных.

Исторический путь нейросетей: от идеи к реализации

История нейронных сетей началась с идеи создать искусственную модель мозга, способную обрабатывать информацию, как это делают нейроны человека. Ещё в середине XX века такие исследователи, как Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс, разработали первые теоретические модели искусственного нейрона. Это были простейшие алгоритмы, которые могли принимать простые решения, например, различать «да» и «нет».

Однако эти модели были далеки от современных нейросетей и с трудом решали даже элементарные задачи. Настоящий прорыв в развитии нейросетей произошёл благодаря двум важным открытиям:

Многослойные нейронные сети, которые позволили обрабатывать более сложные данные.

Алгоритмы обучения, которые позволили нейросетям корректировать свои внутренние параметры и становиться «умнее» с каждым шагом.

С развитием вычислительных мощностей и появлением графических процессоров (GPU), способных обрабатывать большие объёмы данных, нейросети вышли на новый уровень. Теперь они могут анализировать изображения, понимать речь и даже генерировать новый контент.

Обучение нейросети: от ошибок к точности

Для того чтобы нейросеть давала правильные ответы, её необходимо обучить на наборе данных. Например, если мы обучаем сеть распознавать изображения кошек и собак, мы будем предоставлять ей изображения, указывая, где кошки, а где собаки. На основе этих данных нейросеть будет учиться различать признаки, характерные для каждого класса.

На первых этапах обучения нейросеть допускает много ошибок, так как её внутренние параметры настроены произвольно. Для корректировки этих ошибок используется метод обратного распространения ошибки. Процесс выглядит так:

Входные данные проходят через слои нейросети, пока не достигнут выхода.

Сравнение результата с правильным ответом: если результат не совпадает с истинным значением, вычисляется величина ошибки.

Коррекция ошибок: используя алгоритм градиентного спуска, сеть корректирует веса на каждом уровне, чтобы минимизировать ошибку.

Этот путь можно представить как процесс спуска по склону к самой низкой точке, где ошибка минимальна. С каждым шагом нейросеть становится «умнее», и её ошибки уменьшаются.

Примеры применения нейросетей: от распознавания до создания

Применение нейросетей настолько разнообразно, что они нашли место практически в каждой сфере деятельности:

Распознавание речи и изображений: голосовые помощники, такие как Siri или Google Assistant, распознают команды и отвечают на вопросы, используя сложные нейронные сети.

Медицина: анализ изображений рентгеновских снимков, МРТ и других медицинских данных позволяет диагностировать заболевания на ранних стадиях.

Вам может понравиться: