СОР № 1 Информатика 11ЕМН класс Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

Задание:

Задания
1. Опишите принцип машинного обучения.
_________________________________
2. Приведите пример машинного обучения.
__________________________________
3. Опишите, что такое искусственный нейрон.
___________________________________
4. Перечислите типы нейронов.
______________________________
5. Напишите, что такое нейросеть.
_____________________________
6. Опишите, что понимают под обучением нейросети.
___________________________________
7. Укажите, могут ли выводы, сделанные нейронной сетью быть ошибочными.
________________________________
8. Учащийся построил нейронную сеть (Рисунок 1).

8(a) Напишите, что входит во входной слой. __________________________
8(b) Опишите назначение входного слоя _____________________________
8(c) Напишите, что входит с крытый слой ____________________________
8(d) Опишите назначение скрытого слоя ____________________________
8(e) Напишите, что входит с выходной слой ___________________________
8(f) Опишите назначение выходного слоя ____________________________

Решение:

1)Машинное обучение (МО, Machine Learning, ML) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться.

 

2)Машинное обучение — это «раздел ИИ, исследующий методы, позволяющие компьютерам улучшать свои характеристики на основе полученного опыта».

3)Иску́сственный нейро́н — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона. Математически искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента — линейной комбинации всех входных сигналов.

4)Нейроны различаются по форме, числу отростков и функциям. В зависимости от функции выделяют чувствительные, эффекторные (двигательные, секреторные) и вставочные. Чувствительные нейроны воспринимают раздражения, преобразуют их в нервные импульсы и передают в мозг.

5)Нейро́нная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

6)Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.