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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
Презентация к проекту «Компьютерная игра на платформе Scratch «Космическая миссия Марио»
Интерес со стороны детей и их родителей к программированию в целом и в частности к языку программирования Scratch, а также стимулирование интереса к космонавтике и формирование базовых технических навыков у молодого поколения. Цель работы: разработат…
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
Исследовательская работа «Нейрообразование: Инновации в образовательном процессе»
Цель проекта: Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс для повышения качества обучения, улучшения эффективности обучения и создания персонализированных образовательных траекторий. Основные задачи проекта: Исслед…
Статья «Влияние нейронных сетей на трансформацию рынка труда интеллектуальных профессий»
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, оказывая все большее влияние на различные сферы жизни, включая рынок труда. Объем рынка ИИ стремительно растет, и прогнозируется, что к 2030 году мировой ВВП благодаря ИИ вырас…
Курсовая работа «Искусственный интеллект и будущее труда: перспективы интеллектуальных профессий»
Актуальность работы обусловлена стремительным развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их возрастающим влиянием на рынок труда, особенно в сфере высокоинтеллектуальных профессий. Внедрение нейронных сетей и других AI-решений открывает но…
Статья «Идентификация телефонных банковских мошенников с использованием нейронных сетей»
Доступна к просмотру полнотекстовая версия работы
Развитие новых технологий, цифровизация финансовых услуг порождают появление новых мошеннических схем, позволяющих преступникам завладеть средствами и имуществом своих жертв. Сейчас на помощь приходят нейронные сети, которые обучают для решения таких…
Исследовательская работа «Моя помощница «Алиса»
Искусственный интеллект (далее – ИИ) все активнее входит в нашу жизнь. Сферы его применения постоянно расширяются: виртуальные ассистенты в приложениях банков, крупных магазинов, государственного сайта «Госуслуги» отвечают на наши вопросы и помогают…
Мероприятие завершено
Конкурс, в котором работа участвует
Направление
Форма представления работы
Ключевые слова
Дата публикации работы
08.05.2024
Добавить комментарий