РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ОТ ТЕОРИИ К ПРАКТИКЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Федотов И.С.

студент 4 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ОТ ТЕОРИИ К ПРАКТИКЕ

Аннотация: в статье рассматриваются ключевые аспекты развития интеллектуальных систем на основе нейронных сетей. Особое внимание уделено эволюции архитектур нейронных сетей и их применению в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и автоматизация процессов. В работе также анализируются перспективы дальнейшего развития нейронных сетей и их интеграция в современные интеллектуальные системы, с акцентом на практическое применение и возможные вызовы.

Ключевые слова: нейронные сети, интеллектуальные системы, глубокое обучение, компьютерное зрение, естественный язык.

Интеллектуальные системы стали важной частью современного общества, находя применение в разнообразных областях, таких как промышленность и медицина. Центральным компонентом этих систем являются нейронные сети — модели, вдохновленные работой биологических нейронов, которые позволяют машинам обучаться на основе данных и принимать решения с высокой степенью автономности. Развитие нейронных сетей открыло значительные возможности в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и автоматизация процессов.

Сверточные нейронные сети (CNN) стали ключевым инструментом в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание образов и классификация изображений. Эти сети эффективно извлекают особенности на

различных уровнях абстракции из визуальных данных. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их модификации, такие как LSTM, успешно применяются для обработки последовательных данных, что делает их незаменимыми в задачах обработки естественного языка, включая перевод текста и генерацию речи.

Недавние разработки, такие как трансформеры, стали новыми лидерами в обработке текстовой информации. Модели на основе трансформеров, такие как BERT и GPT, показали выдающиеся результаты в понимании и генерации текста [1].

Нейронные сети применяются в широком спектре интеллектуальных систем. В автомобильной индустрии они используются для распознавания дорожных знаков и пешеходов, что повышает безопасность и надежность автономного вождения. В медицине нейронные сети анализируют медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, позволяя выявлять заболевания на ранних стадиях с высокой точностью. В области обработки естественного языка нейронные сети используются в интеллектуальных помощниках, таких как Siri и Google Assistant, которые могут понимать и генерировать человеческую речь, а также выполнять различные команды пользователя [2].

С развитием технологий нейронные сети продолжают эволюционировать, предлагая новые возможности для создания более умных и автономных систем. Однако существуют и определенные вызовы. Одним из основных является необходимость объяснимости моделей, особенно в критически важных областях, таких как медицина и финансы [3].

Развитие нейронных сетей открыло новые горизонты для интеллектуальных систем, сделав их более адаптивными и способными решать сложные задачи. Будущее этих технологий связано с дальнейшим развитием архитектур, увеличением объяснимости моделей и улучшением их эффективности. Важно, чтобы исследователи и инженеры продолжали работать над этими направлениями, чтобы максимально использовать потенциал нейронных сетей в интеллектуальных системах.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Рекуррентные сети против трансформеров [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/803997/;

2. Attention is All you Need [Электронный ресурс] - URL: https://typeset.io/papers/attention-is-all-you-need-1hodz0wcqb;

3. Искусственный интеллект на основе нейронных сетей [Электронный ресурс] - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-na-osnove-neyronnyh-setey

Fedotov I.S.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

DEVELOPMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS BASED ON NEURAL NETWORKS: FROM THEORY TO PRACTICE

Abstract: article discusses the key aspects of the development of intelligent systems based on neural networks. Particular attention is paid to the evolution of neural network architectures and their application in various fields such as computer vision, natural language processing, and process automation. The paper also analyzes the prospects for the further development of neural networks and their integration into modern intelligent systems, with a focus on practical applications and potential challenges.

Keywords: neural networks, intelligent systems, deep learning, computer vision, natural language.