Проблемы практической реализации искусственного интеллекта связаны с нехваткой ресурсов двух типов Компьютерные ресурсыЛюдские ресурсы.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Лекция по предмету интеллектуальные информационные системы Искусственный интеллект в обработке изображений и распознавании образов на них Автор: к.т.н.
Advertisements

Одно из наиболее перспективных направлений разработки принципиально новых архитектур вычислительных систем тесно связано.
Метод поиска лиц на изображениях по симметрии и лицевым признакам к.т.н. Варламов А.Д
Курсовая работа по дисциплине «Компьютерная графика» на тему: «Определение лиц. Определение крупности плана» Кондратенко Павел, С-54.
Искусственный интеллект Проблема создания человеческого разума.
ПростыеСложные
1 Биологический Нейрон Мозг содержит 10 миллиардов нейронов Тысячи типов нейронов соединены между собой 100 триллионов связей Нейрон может находиться,
Автор: Автор: Страковский Даниил Научный руководитель: Научный руководитель: Симаков Е.Е., учитель математики, информатики и ИКТ.
«Обучение нейронных сетей. Алгоритм обратного распространения ошибки» Курс: «Системы искусственного интеллекта»
Нейроны
КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ДУГОВЙ СВАРКИ СИСТЕМАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Цель работы: разработка системы автоматического контроля качества сварных соединений.
Самообучающиеся компьютерные системы НА ПРИМЕРЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
Классификация и применение нейронных сетей.. Нейронные сети. Искусственные нейронные сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие.
ООО «Комплексные технологии безопасности» Инновационные технологии досмотра в местах массового скопления людей Москва, август
Использование нейросимулятора при определении внешнего вида ребенка по параметрам родителей.
Кафедра фотоники и оптоинформатики Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики А.В.Павлов Оптические Технологии.
МОДУЛЬНАЯ АРХИТЕКТУРА НС. Каждая входная переменная связана только с одним из входов модулей. Выходы всех входных модулей соединены с модулем решения.
Выполнил: Ярчаковский Николай Группа: 1 ИБАС-514 ФИН Университет КИиП Москва
Прогнозирование финансовых рынков с использованием нейронных сетей Выполнила: Кокшарова А.А. ПНИПУ, ФПММ гр. ММЭм-12 Руководитель: к. ф.-м.н. Шумкова Д.Б.
Транксрипт:

Проблемы практической реализации искусственного интеллекта связаны с нехваткой ресурсов двух типов Компьютерные ресурсы Людские ресурсы

Схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны, голубым скрытые нейроны, жёлтым выходной нейрон

Распознавание образов Автоматическое распознавание лиц специальной программой

Распределенные вычисления

Распознавание речи процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию. Распознавание речи

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при: оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи) медицинской диагностике спам-фильтрах в системах ПВО (определение целей) обеспечения ряда других задач национальной безопасности. Применение искусственного интеллекта