DEFAULT 

Контрольная работа искусственный интеллект

Осип(Иосиф) 0 comments

Маккалоком и Ч. Промежуточные нейроны осуществляют обработку информации, получаемой от рецепторов, и формируют управляющие сигналы для эффекторов. Одной из самых успешных в создании и внедрении ИИ в сфере образования является компания Content Technologies, Inc. О проекте. Пока не слишком понятно, как мозгу удается получить столь впечатляющее сочетание надежности и быстродействия. Также, немаловажной характеристикой является способность функционировать даже при потере некоторой части сети. Это обидно, ведь современная молодежь имеет особую чувствительность к инновациям.

9853873

Экспертные системы. Вопрос доверия к результатам деятельности искусственного интеллекта. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке. Главная База знаний "Allbest" Программирование, компьютеры и кибернетика Искусственный интеллект и системы искусственного интеллекта - подобные работы.

Искусственный интеллект и системы искусственного интеллекта Базовые понятия и основные задачи искусственного интеллекта ИИ. История развития систем ИИ. Представление входных данных. Различные подходы к построению систем ИИ. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Основные положения контрольная работа искусственный интеллект применение нейронных сетей. Все контрольные работы по информационному обеспечению.

Скачать контрольную работу Читать текст online Посмотреть все контрольные работы.

Проблемы, с которыми столкнулись создатели на пути к искусственному интеллекту. Естественный и искусственный интеллект. Определение роли искусственного интеллекта в повседневной жизни. Гусев Содержание Введение 1. Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования.

Руководитель работы: Иванова Л. Нормоконтроль: Шаменко О. Гусев Содержание Введение 1. Тест Тьюринга 1.

Искусственный интеллект Google заговорил человеческим голосом

Подходы к исследованию искусственного интеллекта 2. Работа с искусственным интеллектом 3. Современный искусственный интеллект 5. На основании вышеизложенного можно сделать вывод о том, что основные направления искусственного интеллекта связаны с моделированием, но в случае машинного интеллекта мы имеем дело с моделированием феноменологическим, имитационным, а в случае искусственного разума — с моделированием структурным.

Что позволяет человеку анализировать поступающую информацию? В терминологии нейрогенетики введено ключевое понятие — нейросеть. Именно совокупность нейросетей образует отделы нервной системы человека, которые в свою очередь определяют всю деятельность, придают существу разум, интеллект. Мозг является, пожалуй, самой сложной контрольная работа искусственный интеллект известных нам систем переработки информации.

Искусственный интеллект

Достаточно сказать, что в нем содержится около миллиардов нейронов, каждый из которых имеет в среднем 10 связей. При этом мозг чрезвычайно надежен: ежедневно погибает большое количество нейронов, а мозг продолжает функционировать. Обработка огромных объемов информации осуществляется мозгом очень быстро, за доли секунды, несмотря на то, что нейрон является медленнодействующим элементом со временем реакции не менее нескольких миллисекунд. Пока не слишком понятно, как мозгу удается получить столь впечатляющее сочетание надежности и быстродействия.

Контрольная работа искусственный интеллект 8592

Довольно хорошо изучена структура и функции отдельных нейронов, имеются данные об организации внутренних и внешних связей между нейронами некоторых структурных образований мозга, совсем мало известно об участии различных структур в процессах переработки информации.

Ниже приводятся некоторые сведения об устройстве и работе нервной системы, которые используются при построении моделей нейронных сетей. Нервные клетки, или нейроны, представляют собой особый вид клеток в живых организмах, обладающих электрической активностью, основное назначение которых заключается в оперативном управлении организмом. Схематическое изображение нейрона приведено на рисунке 1.

Рисунок 1. Схема строения нейрона. Контрольная работа искусственный интеллект имеет тело сому — 1, дерево входов дендриты — 4 и выходов аксон и его окончания — 2.

Контрольная работа искусственный интеллект 7098

Сома, как правило, имеет поперечный размер в несколько десятков микрон. Длина дендритов может достигать 1 мм, дендриты сильно ветвятся, пронизывая сравнительно большое пространство в окрестности нейрона. Длина аксона может достигать сотен миллиметров. Начальный сегмент аксона — 3, прилегающий к телу клетки, утолщен.

Иногда этот сегмент называют аксонным холмиком. По мере удаления от клетки он постепенно сужается и на расстоянии нескольких десятков микрон на нем появляется миэлиновая контрольная работа искусственный интеллект, имеющая высокое электрическое сопротивление. На соме и на дендритах располагаются окончания коллатерали аксонов, идущих от других нервных клеток.

  • Институт творческих технологий при Университете Южной Калифорнии — пионер в создании виртуальных приложений, которые используют ИИ.
  • Нужна качественная работа без плагиата?
  • Головачев Наш мир устроен гораздо сложнее чем мы можем себе представить.
  • Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования.
  • Искусственный интеллект должен стать стратегическим вектором.

Контрольная работа искусственный интеллект такое окончание имеет вид утолщения, называемого синаптической бляшкой, или синапсом. Поперечные размеры синапса, как правило, не превышают нескольких микрон, чаще всего эти размеры составляют около 1 мкм.

Его наличие или интенсивностьследовательно, является функцией взвешенной суммы входных сигналов. Выходной сигнал проходит по ветвям аксона и достигает синапсов, которые соединяют аксоны с дендритными деревьями других нейронов.

Через синапсы сигнал трансформируется в новый входной сигнал для смежных нейронов. Этот входной сигнал может быть положительным и отрицательным возбуждающим или тормозящим в зависимости от вида синапсов.

[TRANSLIT]

Величина входного сигнала, генерируемого синапсом, может быть различной даже при одинаковой величине сигнала, приходящего в синапс. Эти различия определяются эффективностью или весом синапса. Синаптический вес может изменяться в процессе функционирования синапса.

При этом роль механизмов молекулярной памяти заключается в долговременном закреплении этих следов.

Нейроны можно разбить на три большие группы: рецепторные, промежуточные и эффекторные. Рецепторные нейроны обеспечивают ввод в мозг сенсорной информации. Они трансформируют сигналы, поступающие на органы чувств оптические сигналы в сетчатке глаза, акустические в ушной улитке или обонятельные в хеморецепторах носав электрическую импульсацию своих аксонов.

Эффекторные нейроны передают приходящие на них сигналы исполнительным органам. Эволюция систем управления производством. Тест Тьюринга и интуитивный подход. Искусственный интеллект в индустрии. Применение символьной логики. Предпосылки развития науки искусственного интеллекта. Подходы к пониманию данной проблемы. Эмпирический тест Алана Тьюринга.

Области применения робототехники. Проблематика машинного обучения. Сущность понятия "искусственный интеллект", основные задачи. Машинные контрольная работа искусственный интеллект человеческие возможности: примеры, практика и анализ.

Искусственный интеллект Искусственный интеллект как направление в науке, его свойства, основные направления и перспективы дальнейшего развития. Технологические инновации критически необходимы для улучшения и развития сферы образования. Различные подходы к изобретению разумных машин. Изучение основ нейроматематики. Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта ИИ , обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной информатики.

Это часть того, что помогает не выучить, сдать и забыть, а получить функциональные знания. Новые технологии касаются и педагогов. Компания Netex Learning создает решения, позволяющие учителям разрабатывать мультимедийные учебные программы и контент на любых смарт-устройствах. Более того, продукты фирмы оценивают учащихся. Остается лишь выбрать, как именно осуществить этот процесс: самостоятельно или при помощи умных онлайн-инструкторов.

Доклад на педсовете учителя английского языка32 %
Реферат виды программного обеспечения пк61 %
Эссе по обществознанию тема социальная сфера72 %
Хозяйственное и трудовое право реферат90 %
Реферат на тему ядерное химическое и биологическое оружие37 %

Будет ли такое оценивание справедливым? По данным университетской коллегии Лондонского университета, действия и выводы современных систем на основе ITS являются более чем прозрачными.

Искусственный интеллект и системы искусственного интеллекта

Это позволяет педагогам понять, как система пришла к определенному решению. Так, программа iTalk2Learn16, спроектированная и протестированная Университетом Карнеги-Меллона, позволяет оценить эффективность применения интеллектуальных репетиторских программ и приложений в работе. Никто не предлагает заменить обычных педагогов роботами, а вот усовершенствовать навыки учителей при помощи ИИ и наладить более продуктивную работу с учениками и студентами готовы многие.