Медицинские аспекты разработки системы искусственных интеллектов
Понятие искусственного интеллекта, его роль в распознавании образов и решении задач классификации, оптимизации и прогнозировании. Анализ областей применения нейронных сетей: банки и страховые компании, военная промышленность и аэронавтика, биомедицина.
Подобные документы
Определение общего количества собственных векторов, используемых при распознавании образов. Необходимость обучения системы сформировать порог идентификации. Возможности по настройке системы для обеспечения необходимого качества распознавания образов.
статья, добавлен 19.06.2018Система шифрования на основе искусственных нейронных сетей типа GRNN. Нейронная сеть как подходящий выбор для функциональных форм, используемых для операций шифрования и дешифрования. Построение системы с использованием постоянно изменяющегося ключа.
статья, добавлен 30.04.2018Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.
отчет по практике, добавлен 09.02.2019Решение сложных интеллектуальных задач с помощью искусственных нейронных сетей. Автоматизация и гибридизация генетических алгоритмов аппарата нечеткой логики. Применения метода генетического программирования в селекции и репродукции новых пород деревьев.
статья, добавлен 18.01.2018Отклонение от выполнения чётко поставленных задач и неумышленное причинение ущерба людям как основные проблемы искусственного интеллекта. Неверная формулировка задания - причина возникновения ошибок в программном обеспечении искусственного интеллекта.
статья, добавлен 12.04.2022- 81. Прогнозирование котировок финансовых инструментов с помощью нейронных сетей и машинного обучения
Анализ существующих решений в прогнозировании котировок. Программные комплексы для автоматической торговли на основе нейронных сетей. Составление плана проектирования программного комплекса. Разработка резюме проектирования остальных обработчиков.
контрольная работа, добавлен 30.08.2016 Разработка и внедрение передовых цифровых технологий в отрасли хозяйства и сферы государственного управления. Анализ последствий применения искусственного интеллекта. Определение основных рисков "делегирования" управленческих функций алгоритму.
статья, добавлен 21.10.2019Нейронная сеть – система связанных и взаимодействующих друг с другом искусственных нейронов. В статье проведен анализ алгоритмов обучения нейронных сетей. Приведены последовательность действий при обучении этими алгоритмами, их достоинства и недостатки.
статья, добавлен 23.01.2021История искусственного интеллекта и анализ исследований в этой области, выполненные пермскими учеными под эгидой Пермского отделения Научного Совета РАН по методологии искусственного интеллекта. Возможности применения их результатов на практике.
статья, добавлен 26.04.2019Анализ градиента для некоторых случаев нейронных сетей с вейвлет-разложением целевого вектора – нового типа нейронной сети, специализированного на распознавании речи и преобразовании сигнала, позволяющего ускорить обучение по сравнению с перцептроном.
статья, добавлен 28.05.2017Исследование разработанного алгоритма решения основных задач искусственного интеллекта, допускающих формализацию в исчислении предикатов, с помощью модификации обратного метода Маслова. Особенности муравьиной тактики применения данного алгоритма.
статья, добавлен 15.01.2019- 87. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Понятие искусственного интеллекта, его сущность и особенности, характерные признаки и популярность на современном этапе. История становления, разработок и совершенствования систем искусственного интеллекта, его основные функции и назначение, перспективы.
реферат, добавлен 20.02.2009Краткий обзор методов классификации, особенности их использование при проведении специализированных медицинских обследований. Применение дискриминантного анализа для выявления разницы между выборками. Специфика организации и топологии нейронных сетей.
статья, добавлен 28.02.2016Формирование комплексной информационной системы. Место системы искусственного интеллекта в классификации информационных систем. Основы теории нейроподобных сетей. Совершенствование информационного обеспечения в организации на примере ООО "Командор".
дипломная работа, добавлен 24.03.2016Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.
статья, добавлен 15.01.2019Изучение принципа работы сверточных нейронных сетей. Исследование современных методов определения направления взгляда. Выбор технологий и библиотек необходимых для разработки приложения. Разработка веб-приложения. Основные типы слоев и методы оптимизации.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020Использование искусственного интеллекта для разработки учебных материалов, для оценки ученических работ. Примеры применения ИИ в сфере образования. Возможности интернет-ресурсов Wepik и Educaplay. Генерация разнообразных интерактивных форм тестирования.
статья, добавлен 12.05.2024Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Термины, используемые для описания многих видов абстрактных данных в информатике и в теории искусственного интеллекта. Понятие ассоциативных сетей, анализ их адекватности. Механизм представления знаний - системы фреймов. Сравнение сетей и фреймов.
реферат, добавлен 31.05.2012История создания нейрокомпьютеров, их преимущества, недостатки и практическое применение. Понятие нейронных сетей, их сущность, основные элементы, особенности формирования, виды, функции, задачи и назначение. Проблемы создания искусственного интеллекта.
курсовая работа, добавлен 07.12.2009История развития систем искусственного интеллекта. Нейрокибернетика и ее задачи. Основные признаки, характерные для искусственного интеллекта. Классификация проблем, решаемых с помощью искусственного интеллекта. Свойства, отличающие знания от данных.
презентация, добавлен 27.04.2024Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013