Применение нейросетей в обучении русскому языку как иностранному.

Применение нейросетей в обучении русскому языку как иностранному
ВВЕДЕНИЕ......................................................................................................
3-4
ГЛАВА I. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

1.1. О происхождении нейронных сетей…………………………………..
5-10
1.2. Польза нейросетей для человечества.....................................................
11-17
ГЛАВА II. ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОСЕТЕЙ В ОБРАЗОВАНИИ

§2.1. Изучение русского языка как иностранного.............................................................................
18-21
§2.2. Внедрение нейросетей в обучение русскому языку как иностранному..................................................
22-24
Заключение.......................................................................................................
25-26
Список использованной литературы..........................................................
27-28

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность темы исследования. Нейронные сети – это один из ведущих инструментов искусственного интеллекта, который активно внедряется в различные области человеческой деятельности. В данной работе рассматриваются основные принципы работы нейронных сетей и их применение в медицине, промышленности, финансовой сфере, образовании и других областях. Особое внимание уделяется вопросу пользы нейронных сетей для общества, а также их влиянию на экономику и рынок труда. Обсуждаются как положительные, так и негативные аспекты использования этой технологии, включая вопросы этики, приватности и безопасности данных. В заключение дается прогноз дальнейшего развития нейронных сетей и их потенциал в улучшении качества жизни и решения глобальных проблем человечества

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА I. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ.
1.1. О происхождении нейронных сетей.
Искусственный интеллект (ИИ) — это не инструмент или программа, а отдельное направление компьютерных наук. Специалисты по ИИ разрабатывают системы, которые анализируют информацию и решают задачи аналогично тому, как это делает человек.
ИИ использует алгоритмы, позволяющие компьютеру обрабатывать большие объёмы данных и находить в них закономерности, на основе которых, он может делать выводы, предсказывать события или принимать решения.
Мозг — большая команда работников, которые совместно трудятся над различными проектами. Искусственный интеллект — это попытка создать аналогичную команду с использованием компьютеров и программного обеспечения. Простой пример ИИ — шахматный компьютер, который способен анализировать положение на доске и совершать ходы, основываясь на определённых правилах и стратегиях. Он воспроизводит процесс человеческого мышления в игре в шахматы, но делает это с помощью алгоритмов и вычислительных методов.
Нейросеть — это математическая модель, которая работает по принципу нейронной сети живого организма. В отличие от нейросети животного, которая передаёт сигнал от мозга к другим органам и полностью регулирует жизнедеятельность организма, компьютерная нейросеть учится решать только ту задачу, которую ей ставит человек.
Например, задача голосовых помощников, таких как Алиса на Яндекс Станции, заключается в том, чтобы уметь отвечать на вопросы пользователей и поддерживать с ними диалог. Иногда искусственный интеллект путают с нейросетями, но это лишь частично верно. Нейросети представляют собой один из методов разработки ИИ, вдохновлённый структурой нейронов в человеческом мозге. Вместо того чтобы разрабатывать сложные алгоритмы для решения задач, нейросети обучаются на больших объёмах данных и выявляют в них закономерности.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Галушкин А.И. Применения нейрокомпьютеров в финансовой деятельности
2. Воронцова К.В. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин).
3. Джон Д. Келлехер. Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс.
4. Ф. Уоссермен. «Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика»
5. Кухарчук В.В. "Нейронные сети и их использование в управлении и принятии решений." СПб: БХВ-Петербург, 2003.
6. Мухин Ю.М., Рогозин Д.М. "Искусственный интеллект и нейронные сети в задачах распознавания." Москва: Эксмо, 2020.
7. Widrow В., Hoff M. 1960. Adaptive switching circuits. I960. IRE WESCON Convention Record. New York: Institute of Radio Engineers.
8. Widrow B. 1959 Adaptive sampled–data systems, a statistical theory of adaptation. 1959. IRE WESCON Convention Record, part 4. New York: Institute of Radio Engineers.

Весь текст будет доступен после покупки