LnRiLWZpZWxke21hcmdpbi1ib3R0b206MC43NmVtfS50Yi1maWVsZC0tbGVmdHt0ZXh0LWFsaWduOmxlZnR9LnRiLWZpZWxkLS1jZW50ZXJ7dGV4dC1hbGlnbjpjZW50ZXJ9LnRiLWZpZWxkLS1yaWdodHt0ZXh0LWFsaWduOnJpZ2h0fS50Yi1maWVsZF9fc2t5cGVfcHJldmlld3twYWRkaW5nOjEwcHggMjBweDtib3JkZXItcmFkaXVzOjNweDtjb2xvcjojZmZmO2JhY2tncm91bmQ6IzAwYWZlZTtkaXNwbGF5OmlubGluZS1ibG9ja311bC5nbGlkZV9fc2xpZGVze21hcmdpbjowfQ==
LnRiLWhlYWRpbmcuaGFzLWJhY2tncm91bmR7cGFkZGluZzowfQ==
.tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em} .tb-button[data-toolset-blocks-button="d03f64bd5e20c5b511037182232b9fc8"] { text-align: center; } .tb-button[data-toolset-blocks-button="d03f64bd5e20c5b511037182232b9fc8"] .tb-button__link { background-color: rgba( 255, 255, 255, 1 );border-radius: 13px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 );border: 2px solid rgba( 89, 52, 255, 1 );font-size: 16px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); } .tb-button[data-toolset-blocks-button="d03f64bd5e20c5b511037182232b9fc8"] .tb-button__icon { font-family: dashicons; } .tb-field[data-toolset-blocks-field="dd2301d13c2824d2c96b677a23505961"] { font-size: 13px;font-style: italic;color: rgba( 89, 89, 89, 1 );margin-top: 20px;margin-bottom: 20px; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="dd2301d13c2824d2c96b677a23505961"] a { color: rgba( 89, 89, 89, 1 );text-decoration: none; } h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="3b57f2c06042c810e62cf4b0b6e91446"]  { font-size: 17px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); }  h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="3b57f2c06042c810e62cf4b0b6e91446"] a  { color: rgba( 0, 0, 0, 1 );text-decoration: none; } .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} .wp-block-toolset-blocks-container.tb-container[data-toolset-blocks-container="b5a2a1f08d1627075e53cd72b6615a53"] { padding: 25px 0 25px 0; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 0.72fr) minmax(0, 0.28fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 2) { grid-column: 2 }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="668ae1855b25b162eb8e46027e84eed6"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="141f0efa1834a8f0cdf3c504febcbacf"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="a093f80b98988f44867bc92bc8b2bcce"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="b207be1f09b5cfeaede6a71988a74275"] a { text-decoration: none; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="66077008f8b3822688e427d9e039f21f"] a { text-decoration: none; } h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="40237bba3ab4f27cbbbaf8fded95dd4e"]  { font-size: 16px;color: rgba( 0, 0, 0, 1 ); }  h3.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="40237bba3ab4f27cbbbaf8fded95dd4e"] a  { color: rgba( 0, 0, 0, 1 );text-decoration: none; } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end}h2.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="085dbbbc0defeadc27b23b5737ace645"]  { color: rgba( 255, 255, 255, 1 );background-color: rgba( 6, 147, 227, 1 );padding-top: 20px;padding-bottom: 20px;padding-left: 25px;margin-top: 20px;margin-bottom: 20px; }  h2.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="085dbbbc0defeadc27b23b5737ace645"] a  { color: rgba( 255, 255, 255, 1 );text-decoration: none; } .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} .wp-block-toolset-blocks-container.tb-container[data-toolset-blocks-container="7990017b9d2a69714997192d12cdf930"] { padding: 25px;box-shadow: 5px 5px 10px 0 rgba( 0, 0, 0, 0.5 ); } .tb-field[data-toolset-blocks-field="793659d82f8f96b556a5767bd3036678"] { margin-top: 30px;margin-bottom: 30px; }  .tb-field[data-toolset-blocks-field="793659d82f8f96b556a5767bd3036678"] a { text-decoration: none; }  h1.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="4f5a660589f8a2eb8e7a8502090d81dc"] a  { text-decoration: none; } @media only screen and (max-width: 781px) { .tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em}  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 0.5fr) minmax(0, 0.5fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 2) { grid-column: 2 }       .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}   } @media only screen and (max-width: 599px) { .tb-button{color:#f1f1f1}.tb-button--left{text-align:left}.tb-button--center{text-align:center}.tb-button--right{text-align:right}.tb-button__link{color:inherit;cursor:pointer;display:inline-block;line-height:100%;text-decoration:none !important;text-align:center;transition:all 0.3s ease}.tb-button__link:hover,.tb-button__link:focus,.tb-button__link:visited{color:inherit}.tb-button__link:hover .tb-button__content,.tb-button__link:focus .tb-button__content,.tb-button__link:visited .tb-button__content{font-family:inherit;font-style:inherit;font-weight:inherit;letter-spacing:inherit;text-decoration:inherit;text-shadow:inherit;text-transform:inherit}.tb-button__content{vertical-align:middle;transition:all 0.3s ease}.tb-button__icon{transition:all 0.3s ease;display:inline-block;vertical-align:middle;font-style:normal !important}.tb-button__icon::before{content:attr(data-font-code);font-weight:normal !important}.tb-button__link{background-color:#444;border-radius:0.3em;font-size:1.3em;margin-bottom:0.76em;padding:0.55em 1.5em 0.55em}  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"] { grid-template-columns: minmax(0, 1fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="8c679156c14e81ad4960aac53485e261"]  > .tb-grid-column:nth-of-type(1n+1) { grid-column: 1 }       .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}   } 
Главная Работы на конкурс Предметное образование Технические дисциплины Научно-исследовательский проект «Создание нейронной сети и ее обучение игре посредством генетического алгоритма»
Научно-исследовательский проект «Создание нейронной сети и ее обучение игре посредством генетического алгоритма»
Автор: Ташу Мадин Юрьевич
Место работы/учебы (аффилиация): МБОУ СОШ №103, г. Краснодар, 11 класс
Научный руководитель: Попцова Алена Александровна
Проблема: можно ли обучить нейронную сеть игре?
Область: кибернетика.
Цель: создать нейронную сеть и проверить её обучаемость на примере обучения игре.
Задачи:
- Анализ понятий, изучение литературы и Интернет-ресурсов с целью получения сведений о принципах разработки нейронных сетей.
- Разработка прикладного программного обеспечения.
- Получение экспертной оценки.
Гипотеза: по нашему мнению, нейронную сеть можно обучить игре.
Между искусственным интеллектом и искусственным поведением существует большая разница. Практическая значимость состоит в том, чтобы сделать нейронную сеть, результат работы которой имитирует действия человека. Мы не хотим, чтобы наша нейронная сеть имела преимущество перед настоящими игроками. Требуется, чтобы она была настолько умной, насколько это необходимо, чтобы не выходить за пределы доступного поведения, как зачастую происходит.
Перспективы развития данной темы видим в создании более «дружелюбного» к пользователю интерфейса, добавлении поддержки большего количества топологий нейронной сети, методов мутации, селекции и кроссинговера, а также в проведении более углублённого исследования зависимости результатов обучения нейронной от различных параметров сред.
Загрузка...
Перезагрузить документ 
Открыть в новой вкладке Смотреть похожие работы
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
Исследовательская работа «Оценка качества машинного перевода: нейросетевые модели против традиционных статистических систем»
Целью исследовательской работы является сравнение ИИ-системы, предназначенной для работы с текстом, с онлайн-переводчиками, изучение эффективности и качества их работы с текстом на английском языке. Задачи: Познакомиться с историей появления искусств…
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
Исследовательский проект «Применение технологий дополненной реальности в образовательном процессе: Ожившие биографии композиторов»
Цель работы — разработка комплекта интерактивных материалов с дополненной реальностью («Ожившие биографии композиторов») и экспериментальная проверка его эффективности в повышении вовлеченности и успеваемости учащихся музыкальной школы. Актуальность….
Исследовательская работа «Использование искуственного интеллекта и наглядности на уроках истории для подготовки к ГИА»
Цель и задачи работы — разработка и анализ методических приемов использования современных средств наглядности (ИИ, интернет-мемы, киноматериалы) для эффективной подготовки учащихся основной школы к ВПР и ОГЭ по истории. Актуальность. Статья посвящена…
Исследовательская работа «Роль искусственного интеллекта в современной жизни на примере голосового помощника «Алиса»
Доступна к просмотру полнотекстовая версия работы
Цель исследования: выяснить, каково значение голосового помощника «Алиса» для пользователей разных возрастных категорий. Для достижения поставленной цели нам предстоит решить ряд задач: Охарактеризовать особенности исторического развития искусственно…
Исследовательская работа «Исследование текущих тенденций и перспектив больших языковых моделей в Беларуси»
Цель исследования: выявление основных тенденций развития и использования LLM в Беларуси и их влияние на общественную жизнь. Задачи: Дать определение ИИ и LLM. Проследить эволюцию ИИ в странах Западной Европы и выделить полезные практики для Беларуси….
Статья «Человек и машина: научные прогнозы и вызовы»
В современном обществе происходит стремительное развитие технологий во всех сферах жизни. Ежедневно мы пользуемся множеством устройств: от бытовой техники и смартфонов до сложных компьютерных систем. Машины и программы не только облегчают повседневны…
Мероприятие завершено
Конкурс, в котором работа участвует
Направление
Форма представления работы
Ключевые слова
Дата публикации работы
08.05.2024
Добавить комментарий