En
Register Log in
  1. Main
  2. Conference
  3. Pedagogy, Psychology, Society
  4. Primenenie neironnykh setei i glubokogo obucheniia...

Primenenie neironnykh setei i glubokogo obucheniia v razvitii tsifrovykh tekhnologii

Proceeding
International Research-to-practice conference «Pedagogy, Psychology, Society»
Creative commons logo
Published in:
International Research-to-practice conference «Pedagogy, Psychology, Society»
Authors:
Amandos D. Tulegulov 1 , Arailym O. Tleubaeva 1 , Vladimir S. Eshpanov 1 , Erlik S. Agzhanov 1 , Zholdasbek S. Artykbaev 1
Work direction:
Развитие психолого-педагогического сопровождения в современном образовании
Pages:
331-335
Received: 4 November 2020

Rating:
Article accesses:
2621
Published in:
РИНЦ
1 Kazakhskii universitet tekhnologii i biznesa
For citation:
Tulegulov A. D., Tleubaeva A. O., Eshpanov V. S., Agzhanov E. S., & Artykbaev Z. S. (2020). Primenenie neironnykh setei i glubokogo obucheniia v razvitii tsifrovykh tekhnologii. Pedagogy, Psychology, Society, 331-335. Чебоксары: PH "Sreda".

Abstract

В статье анализируется возможность применения способов реализации искусственного интеллекта с помощью нейронных сетей и глубокого обучения в развитии цифровых технологий. В данном научном направлении открываются новые возможности решения проблем и прогнозирования задач методом глубокого обучения нейронных сетей в области распознавания изображений, компьютерного зрения, распознавания речи и обработки естественного языка.

References

  1. 1. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2008 – 1104 с.
  2. 2. Rojas R. Neural Networks: A Systematic Introduction / R. Rojas. – Springer Science & Business Media. – 502 с.
  3. 3. Neural Networks and Deep Learning By Michael Nielsen [Electronic resource]. – Access mode: http://neuralnetworksanddeeplearning.com
  4. 4. Лекции по нейронным сетям [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/178 (дата обращения: 15.12.2018).
  5. 5. Разновидности нейронных сетей [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-1 (дата обращения: 15.12.2018).
  6. 6. Cоздание нейронной сети на Python для прогнозирования [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/post/327022 (дата обращения 27.11.2018).
  7. 7. GitHub Тлеубаевой А.О, исходной код программы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/Arailym-ray/-neural-networks-and-deep-learning

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.