Искусственный интеллект с алгоритмами нейрокибернетики
Создание программы на основе компонента НС (нейронная сеть), которая способна распознавать графические файлы. Нейронная сеть - основные понятия, компоненты, принципы обучения и области применения. Описание модели Маккалоха, Розенблата и Хопфилда.
Подобные документы
Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015Обзор и сравнение мобильных приложений для создания музыки. Особенность воспроизведения звука с MIDI-клавиатуры. Исследование сохранения файлов midi. Формирование запросов в сеть. Обработка пользовательских мелодий алгоритмами машинного обучения.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Классификация компьютерных сетей и особенности топологии построения ЛВС. Методы доступа к передающей среде в ЛВС. Корпоративная сеть интернет: принципы, технологии и протоколы, характеристика тенденций развития. Основные компоненты www, url, html.
курсовая работа, добавлен 19.10.2014Понятие и история развития искусственного интеллекта, его основные цели и задачи. Сущность и значение соответствующего термина. Основные сферы применения искусственного интеллекта, его современные достижения, а также перспективы дальнейшего развития.
реферат, добавлен 01.04.2024Задачи, решаемые с помощью экспертных систем и нейронных сетей. Архитектура сетей, распределенная обработка данных. Гипертекстовая и мультимедиа технологии. Возможности информационных хранилищ, геоинформационных систем и электронного документооборота.
реферат, добавлен 10.01.2014Классификация компьютерных сетей. Управление сетью. Сущность концепции клиент-сервер. Топология построения ЛВС. Корпоративная сеть интернет. Принципы, технологии, протоколы интернет. Тенденции развития интернет. Основные компоненты. WWW, URL, HTML.
реферат, добавлен 22.08.2008Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.
реферат, добавлен 12.06.2015Актуальные проблемы выделения изображений движущихся объектов на зашумленном фоне, фильтрации помех, оценки скорости объекта, его идентификации и сопровождения. Особенности систем обработки видеоизображений, построенные с применением нейросетевых методов.
статья, добавлен 02.02.2019Программы, общающиеся через сеть. Протокол RPC построен на модели вызовов удаленных процедур. Принципы построения и структуры сообщений протокола. Программный интерфейс высокого уровня и передача параметров. Обработка особых ситуаций (exception).
реферат, добавлен 19.12.2008Понятие искусственного интеллекта и направления его развития. Данные и знания. Продукционная, фреймовая и формальные логические модели представления знаний, их возможности, достоинства и недостатки. Семантические сети, специальные языки их реализации.
презентация, добавлен 31.10.2016Анализ современных проблем, связанных с применением искусственного интеллекта. Изучение структуры системы, использующей в своей работе искусственный интеллект. Характеристика основных задач в процессе создания интеллектуальных систем на компьютере.
доклад, добавлен 12.05.2020- 112. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 Речеобразование и работа с записью голоса. Рекуррентная нейронная сеть. Точность работы алгоритма для распознавания эмоций человека по аудиозаписи его голоса. Классификация человеческих эмоций в потоке мультимедийных данных. Обработка записи речи.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018Понятие 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.
контрольная работа, добавлен 21.03.2017Компьютерная сеть – система, обеспечивающая обмен данными между вычислительными устройствами с помощью специального коммуникационного оборудования и программного обеспечения. Базовая топология компьютерной сети. Описание технологии передачи данных.
курсовая работа, добавлен 29.04.2019Понятие и история развития компьютерной техники, основные этапы и направления данного процесса, а также оценка современных достижений. Искусственный интеллект и сферы практического применения, принцип действия и значение. Устройство экспертных систем.
реферат, добавлен 22.03.2017Исследование принципов организации нейроподобных сетей для решения задач искусственного интеллекта. Анализ архитектуры ассоциативно-проективной нейронной сетевой системы. Характеристика процедуры выбора части нейронов для передачи на верхний уровень.
лекция, добавлен 13.09.2017Организация работы на предприятиях общественного питания. Выбор инструмента прогнозирования заказов. Разработка системы программного учёта услуг в организациях общественного питания. Методики проектирования и обучения персептрона. Нейронная сеть и интерфе
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Место проблемы представления знаний в теории искусственного интеллекта. Отображение графически структуры семантической сети с помощью узлов и дуг, соединяющих их. Проведение исследования сущности кванторов. Создание критической массы программ-агентов.
реферат, добавлен 20.12.2017Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Искусственный интеллект как одно из направлений информатики. Понятие, назначение и характерные особенности компьютерных интеллектуальных систем. Экспертные системы, характеристика, основные задачи, область применения и признаки их классифицирующие.
презентация, добавлен 24.02.2015Математическая модель для решения дилеммы идентичности с помощью привязки нейронных сетей к предыстории характера движения мобильного агента. Прогноз значения координат в случае изменения состояний полета квадрокоптера, появления оптических шумов.
статья, добавлен 29.06.2017Развитие искусственного интеллекта заставляет задуматься о том, что будет с человечеством, когда машины начнут превышать наши физические и умственные способности. Замена низкоквалифицированных специальностей. Искусственный Интеллект в творчестве.
статья, добавлен 27.02.2019Искусственный интеллект как мощный инструмент преобразования цифровых технологий. Основные подходы к использованию цифровых технологий в данной сфере. Этические проблемы использования искусственного интеллекта, актуальные в эпоху цифровых технологий.
статья, добавлен 13.09.2021История развития науки о искусственном интеллекте. Области применения исскуственного интеллекта. Некоторые сведения о мозге. Основные теории нейроподобных и нейтронных сетей. Нейроподобный элемент и нейроподобные сети. Классификация нейронных сетей.
реферат, добавлен 01.10.2009