🗊Презентация Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем

Категория: Технология
Нажмите для полного просмотра!
Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №1Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №2Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №3Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №4Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №5Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №6Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №7Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №8Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №9Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №10Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №11Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №12Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №13Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №14Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №15Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №16Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №17Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №18Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №19Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №20Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №21Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №22Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №23Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №24Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №25Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №26Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №27Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №28Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №29Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №30Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №31Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №32Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №33Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №34Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №35Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №36Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №37Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №38Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №39Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №40Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №41Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №42Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №43
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем. Доклад-сообщение содержит 43 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Физические основы нейронных сетей и сенсорных систем, слайд №1
Описание слайда:

Слайд 2


План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.
Описание слайда:
План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.

Слайд 3


Зачем это вообще? Цель курса — познакомить вас с двумя группами актуальных и востребованных технологий: В любом современном высокотехнологичном продукте или сервисе используются либо сенсорные системы и сети, либо искусственные нейронные сети, либо и то, и другое.
Описание слайда:
Зачем это вообще? Цель курса — познакомить вас с двумя группами актуальных и востребованных технологий: В любом современном высокотехнологичном продукте или сервисе используются либо сенсорные системы и сети, либо искусственные нейронные сети, либо и то, и другое.

Слайд 4


Зачем это вообще? Карл Маркс и Фридрих Энгельс — это не муж и жена, а четыре совершенно разных человека. Сенсорные системы и искусственные нейронные сети — это разные группы технологий, поэтому и курс будет делиться на две равные и мало связанные друг с другом части: 1. Сенсорные системы и сети. 2. Искусственные нейронные сети.
Описание слайда:
Зачем это вообще? Карл Маркс и Фридрих Энгельс — это не муж и жена, а четыре совершенно разных человека. Сенсорные системы и искусственные нейронные сети — это разные группы технологий, поэтому и курс будет делиться на две равные и мало связанные друг с другом части: 1. Сенсорные системы и сети. 2. Искусственные нейронные сети.

Слайд 5


План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.
Описание слайда:
План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.

Слайд 6


Сенсоры Преобразователь физической величины — устройство, предназначенное для восприятия и преобразования контролируемой физической величины в выходной сигнал (ГОСТ Р 51086-97). Первичный измерительный преобразователь (sensor) — устройство, используемое при измерении, которое обеспечивает на выходе величину, находящуюся в определенном соотношении с входной величиной, и на которое непосредственно воздействует явление, физический объект или вещество, являющееся носителем величины, подлежащей измерению (ГОСТ Р 8.673-2009).
Описание слайда:
Сенсоры Преобразователь физической величины — устройство, предназначенное для восприятия и преобразования контролируемой физической величины в выходной сигнал (ГОСТ Р 51086-97). Первичный измерительный преобразователь (sensor) — устройство, используемое при измерении, которое обеспечивает на выходе величину, находящуюся в определенном соотношении с входной величиной, и на которое непосредственно воздействует явление, физический объект или вещество, являющееся носителем величины, подлежащей измерению (ГОСТ Р 8.673-2009).

Слайд 7


Сенсоры Датчик — средство измерений, предназначенное для выработки сигнала измерительной информации в форме, удобной для передачи, дальнейшего преобразования, обработки и (или) хранения, но не поддающейся непосредственному восприятию наблюдателем (ГОСТ Р 51086-97). Датчик — конструктивно обособленное устройство, содержащее один или несколько первичных измерительных преобразователей (ГОСТ Р 8.673-2009). Слово «сенсор» в настоящий момент в русском языке используется как синоним слова «датчик».
Описание слайда:
Сенсоры Датчик — средство измерений, предназначенное для выработки сигнала измерительной информации в форме, удобной для передачи, дальнейшего преобразования, обработки и (или) хранения, но не поддающейся непосредственному восприятию наблюдателем (ГОСТ Р 51086-97). Датчик — конструктивно обособленное устройство, содержащее один или несколько первичных измерительных преобразователей (ГОСТ Р 8.673-2009). Слово «сенсор» в настоящий момент в русском языке используется как синоним слова «датчик».

Слайд 8


Сенсоры Окружающий мир Вычислительные системы
Описание слайда:
Сенсоры Окружающий мир Вычислительные системы

Слайд 9


Сенсоры Виды датчиков (классификация неполная): температуры; давления; влажности; радиоактивности; вибрации; ускорения (акселерометр); положения (на основе гироскопа); и другие.
Описание слайда:
Сенсоры Виды датчиков (классификация неполная): температуры; давления; влажности; радиоактивности; вибрации; ускорения (акселерометр); положения (на основе гироскопа); и другие.

Слайд 10


Сенсорные системы и сети А что если взять и объединить множество датчиков? В современном мире чаще используются не единичные датчики, а их совокупности: Несколько различных датчиков, объединенных в систему. Географически распределенная система из большого количества датчиков 1-2 типов.
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети А что если взять и объединить множество датчиков? В современном мире чаще используются не единичные датчики, а их совокупности: Несколько различных датчиков, объединенных в систему. Географически распределенная система из большого количества датчиков 1-2 типов.

Слайд 11


Сенсорные системы и сети Несколько различных датчиков, объединенных в систему — смартфон.
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети Несколько различных датчиков, объединенных в систему — смартфон.

Слайд 12


Сенсорные системы и сети Несколько различных датчиков, объединенных в систему — смартфон. «датчик прикосновения» — сенсорный экран; микрофон; «датчик» GPS; сканер отпечатка пальца; датчик освещенности; датчик приближения; акселерометр и/или гироскоп; магнитометр (компас); камера (слежение за взглядом).
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети Несколько различных датчиков, объединенных в систему — смартфон. «датчик прикосновения» — сенсорный экран; микрофон; «датчик» GPS; сканер отпечатка пальца; датчик освещенности; датчик приближения; акселерометр и/или гироскоп; магнитометр (компас); камера (слежение за взглядом).

Слайд 13


Сенсорные системы и сети Географически распределенная система из большого количества датчиков — беспроводные (всепроникающие) сенсорные сети. «умный дом»; системы контроля промышленных объектов; контроль автотрафика; контроль проникновения на территорию; контроль экологических параметров; ресурсосбережение.
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети Географически распределенная система из большого количества датчиков — беспроводные (всепроникающие) сенсорные сети. «умный дом»; системы контроля промышленных объектов; контроль автотрафика; контроль проникновения на территорию; контроль экологических параметров; ресурсосбережение.

Слайд 14


Сенсорные системы и сети ITU-T Y.2221: Сенсорный узел — устройство, состоящее из датчика (и опционально — актора) и оборудования для обработки и передачи информации:
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети ITU-T Y.2221: Сенсорный узел — устройство, состоящее из датчика (и опционально — актора) и оборудования для обработки и передачи информации:

Слайд 15


Сенсорные системы и сети
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети

Слайд 16


Сенсорные системы и сети ITU-T Y.2221: Сенсорная сеть — сеть, включающая в себя связанные друг с другом по проводным или беспроводным каналам сенсорные узлы, осуществляющие пересылку данных друг другу. Беспроводная сенсорная сеть Всепроникающая сенсорная сеть (Ubiquitous sensor network, USN) — концептуальная интеллектуальная сеть, построенная поверх существующих сетей связи и предоставляющая данные от множества сенсоров в любое время, в любом месте и любому потребителю.
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети ITU-T Y.2221: Сенсорная сеть — сеть, включающая в себя связанные друг с другом по проводным или беспроводным каналам сенсорные узлы, осуществляющие пересылку данных друг другу. Беспроводная сенсорная сеть Всепроникающая сенсорная сеть (Ubiquitous sensor network, USN) — концептуальная интеллектуальная сеть, построенная поверх существующих сетей связи и предоставляющая данные от множества сенсоров в любое время, в любом месте и любому потребителю.

Слайд 17


Сенсорные системы и сети
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети

Слайд 18


Сенсорные системы и сети
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети

Слайд 19


План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.
Описание слайда:
План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.

Слайд 20


Сенсорные системы и сети Мониторинг параметров окружающей среды (температура, вибрации, содержание вредных веществ в атмосфере) на различных индустриальных объектах.
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети Мониторинг параметров окружающей среды (температура, вибрации, содержание вредных веществ в атмосфере) на различных индустриальных объектах.

Слайд 21


Сенсорные системы и сети Мониторинг температуры, освещенности, силы и направления ветра, влажности воздуха и почвы в сельском хозяйстве.
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети Мониторинг температуры, освещенности, силы и направления ветра, влажности воздуха и почвы в сельском хозяйстве.

Слайд 22


Сенсорные системы и сети Мониторинг состояния здоровья человека (в больнице, дома, на поле боя).
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети Мониторинг состояния здоровья человека (в больнице, дома, на поле боя).

Слайд 23


Сенсорные системы и сети «Умный дом» — следующий шаг в развитии USN, сочетание в одной системе сенсоров и акторов
Описание слайда:
Сенсорные системы и сети «Умный дом» — следующий шаг в развитии USN, сочетание в одной системе сенсоров и акторов

Слайд 24


О чем будут лекции? Примерные темы последующих лекций, практических и лабораторных работ: (?) История развития сенсорных систем. Физические принципы, лежащие в основе различных датчиков. Критерии выбора датчиков для решения практических задач. Принципы работы протоколов беспроводной передачи данных для сенсорных сетей (физический и канальный уровень). Критерии выбора протоколов для решения практических задач. (?) Обзор существующих технологий и платформ для создания сенсорных систем. Интернет вещей — обзор приложений.
Описание слайда:
О чем будут лекции? Примерные темы последующих лекций, практических и лабораторных работ: (?) История развития сенсорных систем. Физические принципы, лежащие в основе различных датчиков. Критерии выбора датчиков для решения практических задач. Принципы работы протоколов беспроводной передачи данных для сенсорных сетей (физический и канальный уровень). Критерии выбора протоколов для решения практических задач. (?) Обзор существующих технологий и платформ для создания сенсорных систем. Интернет вещей — обзор приложений.

Слайд 25


План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.
Описание слайда:
План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.

Слайд 26


Искусственные нейронные сети Искусственные нейронные сети — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Биологическая нейронная сеть — совокупность нейронов, которые связаны или функционально объединены в нервной системе, выполняют специфические физиологические функции.
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети Искусственные нейронные сети — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Биологическая нейронная сеть — совокупность нейронов, которые связаны или функционально объединены в нервной системе, выполняют специфические физиологические функции.

Слайд 27


Биологические нейронные сети Нервная система человека построена из нейронов — клеток, способных (помимо прочего) принимать, обрабатывать и передавать электрохимические импульсы
Описание слайда:
Биологические нейронные сети Нервная система человека построена из нейронов — клеток, способных (помимо прочего) принимать, обрабатывать и передавать электрохимические импульсы

Слайд 28


Биологические нейронные сети Объединенные аксонами нейроны образуют в мозге человека сложную сеть. Каждая связь между нейронами имеет свой вес — силу синаптической связи. Синапсы имеют «знак» — они могут быть возбуждающими или тормозящими. Каждый нейрон имеет «проговое значение» срабатывания — величину электрохимического воздействия на него, после которого он также передаст электрохимический импульс.
Описание слайда:
Биологические нейронные сети Объединенные аксонами нейроны образуют в мозге человека сложную сеть. Каждая связь между нейронами имеет свой вес — силу синаптической связи. Синапсы имеют «знак» — они могут быть возбуждающими или тормозящими. Каждый нейрон имеет «проговое значение» срабатывания — величину электрохимического воздействия на него, после которого он также передаст электрохимический импульс.

Слайд 29


А как бы нам это использовать? Человеческий мозг справлялся лучше компьютеров с большим числом задач. Но: Ограниченные вычислительные возможности человеческого мозга. Ограниченное число людей. Когнитивные искажения. Искусственные нейронные сети — попытка избавиться от этих недостатков при решении ряда задач.
Описание слайда:
А как бы нам это использовать? Человеческий мозг справлялся лучше компьютеров с большим числом задач. Но: Ограниченные вычислительные возможности человеческого мозга. Ограниченное число людей. Когнитивные искажения. Искусственные нейронные сети — попытка избавиться от этих недостатков при решении ряда задач.

Слайд 30


А как бы нам это использовать? Применение искусственных нейронных сетей: Распознавание графических образов, речи. Классификация графических образов и др. Принятие решений и прогнозирование.
Описание слайда:
А как бы нам это использовать? Применение искусственных нейронных сетей: Распознавание графических образов, речи. Классификация графических образов и др. Принятие решений и прогнозирование.

Слайд 31


Искусственные нейронные сети На основе данных принципов строятся искусственные нейронные сети:
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети На основе данных принципов строятся искусственные нейронные сети:

Слайд 32


Искусственные нейронные сети Характеристики ИНС: Несколько слоев сети (внешние и скрытые). Коэффициенты каждой связи. В каждом узле — пороговая функция:
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети Характеристики ИНС: Несколько слоев сети (внешние и скрытые). Коэффициенты каждой связи. В каждом узле — пороговая функция:

Слайд 33


Искусственные нейронные сети Как найти коэффициенты связей и параметры пороговой функции? Биологические нейронные сети:
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети Как найти коэффициенты связей и параметры пороговой функции? Биологические нейронные сети:

Слайд 34


Искусственные нейронные сети Как найти коэффициенты связей и параметры пороговой функции? Биологические нейронные сети: Обучение. Искусственные нейронные сети:
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети Как найти коэффициенты связей и параметры пороговой функции? Биологические нейронные сети: Обучение. Искусственные нейронные сети:

Слайд 35


Искусственные нейронные сети Как найти коэффициенты связей и параметры пороговой функции? Биологические нейронные сети: Обучение. Искусственные нейронные сети: Тоже обучение!
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети Как найти коэффициенты связей и параметры пороговой функции? Биологические нейронные сети: Обучение. Искусственные нейронные сети: Тоже обучение!

Слайд 36


Искусственные нейронные сети Обучение нейронной сети: Начальные параметры выбираются на основе экспертного мнения или случайно. Существует набор данных для обучения (исходные данные, «правильный» ответ на вопрос для которых известен). Обучающий набор данных пропускается через ИНС, вычисляется разница между известными ответами и значениями на выходе ИНС (обычно сумма квадратов). Коэффициенты ИНС изменяются, пока не будут найдены такие коэффициенты, при которых ошибка минимальна (идеально — равна нулю, на практике — стабильна при изменении набора обучающих данных).
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети Обучение нейронной сети: Начальные параметры выбираются на основе экспертного мнения или случайно. Существует набор данных для обучения (исходные данные, «правильный» ответ на вопрос для которых известен). Обучающий набор данных пропускается через ИНС, вычисляется разница между известными ответами и значениями на выходе ИНС (обычно сумма квадратов). Коэффициенты ИНС изменяются, пока не будут найдены такие коэффициенты, при которых ошибка минимальна (идеально — равна нулю, на практике — стабильна при изменении набора обучающих данных).

Слайд 37


Искусственные нейронные сети Метод обратного распространения ошибки — один из методов подбора весов:
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети Метод обратного распространения ошибки — один из методов подбора весов:

Слайд 38


План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.
Описание слайда:
План занятия Сенсорные системы и сети: определение; примеры применения. Искусственные нейронные сети: определение; примеры применения.

Слайд 39


Применение ИНС Deep Dream от Google:
Описание слайда:
Применение ИНС Deep Dream от Google:

Слайд 40


Применение ИНС Deep Dream от Google:
Описание слайда:
Применение ИНС Deep Dream от Google:

Слайд 41


Применение ИНС
Описание слайда:
Применение ИНС

Слайд 42


Серьезные применения ИНС Применение искусственных нейронных сетей: Распознавание графических образов, речи. Классификация графических образов и др. Принятие решений и прогнозирование.
Описание слайда:
Серьезные применения ИНС Применение искусственных нейронных сетей: Распознавание графических образов, речи. Классификация графических образов и др. Принятие решений и прогнозирование.

Слайд 43


О чем будут лекции? Примерные темы последующих лекций, практических и лабораторных работ: (?)Основы работы биологических нейронных сетей Классификация и топологии ИНС. Критерии выбора топологии ИНС для решения практических задач. Методы обучения ИНС. Критерии выбора метода обучения для решения практических задач. (?) Обзор существующих платформ для создания ИНС. Обзор способов применения ИНС
Описание слайда:
О чем будут лекции? Примерные темы последующих лекций, практических и лабораторных работ: (?)Основы работы биологических нейронных сетей Классификация и топологии ИНС. Критерии выбора топологии ИНС для решения практических задач. Методы обучения ИНС. Критерии выбора метода обучения для решения практических задач. (?) Обзор существующих платформ для создания ИНС. Обзор способов применения ИНС

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию