Наш проект представляет собой разработку нейронной сети для распознавания изображений с использованием глубокого обучения. Мы используем архитектуру сверточной нейронной сети для обработки входных изображений и классификации их на заданные категории. Для обучения модели мы используем большой набор размеченных данных и применяем алгоритмы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск. Наша цель - создать точную и эффективную модель, способную распознавать различные объекты на изображениях с высокой точностью.
Название: «Работа с нейросетью: возможности и применение»
Тип: Курсовая работа
Объект исследования: Нейронные сети
Предмет исследования: Возможности применения нейронных сетей в различных областях
Методы исследования: Анализ литературы, эксперименты, сравнительный анализ
Научная новизна: Исследование конкретных примеров успешного применения нейронных сетей
Цель проекта: Изучить возможности и применение нейронных сетей в современном мире
Проблема: Недостаточное понимание потенциала нейронных сетей и их применение в различных областях
Целевая аудитория: Студенты, исследователи, специалисты в области искусственного интеллекта
Задачи проекта:
1. Изучить основные принципы работы нейронных сетей
2. Проанализировать успешные примеры применения нейронных сетей
3. Выявить перспективы развития и использования нейронных сетей
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Структура нейронной сети
- Процесс обучения нейросети
- Диагностика заболеваний с помощью нейросетей
- Прогнозирование результатов лечения
- Прогнозирование рыночных трендов
- Автоматизация торговли
- Управление роботами с помощью нейросетей
- Распознавание объектов и среды