Sieci neuronowe bez tajemnic

Sieci neuronowe bez tajemnic

W dniu 27 maja br. uczniowie kierunku technik programista mieli okazję uczestniczyć w cyklu wykładów na Politechnice Wrocławskiej, zorganizowanych w ramach programu „Cyfrowa przyszłość Miedzi” przez ZS2.

Dr inż. Piotr Ciskowski, prowadzący wykłady, zaprezentował tematykę sieci neuronowych, skupiając się na jedno- i dwuwarstwowych sieciach neuronowych. Zaznaczył, że wielowarstwowe sieci neuronowe posiadają zdolność do uczenia się zależności nieliniowych między danymi, co sprawia, że są bardziej elastyczne i efektywne w rozwiązywaniu zadań o większej złożoności. Należy jednak pamiętać, że trenowanie takich sieci może być bardziej wymagające obliczeniowo i czasochłonne w porównaniu do jednowarstwowych sieci neuronowych.

Podczas wykładów dr inż. Tomasz Szandała wyjaśnił, dlaczego AI (sztuczna inteligencja) potrafi rozpoznawać cechy i uczyć się na podstawie dostępnych danych i algorytmów. Przykładem był proces rozpoznawania ras psów, gdzie sieci neuronowe są szkolone na dużym zbiorze obrazów psów oznaczonych jako „pies”. W trakcie treningu sieć neuronowa jest uczona rozpoznawać różne charakterystyczne cechy psów, takie jak kształt ciała, proporcje, kształt uszu itp. Ważnym aspektem jest, że proces uczenia maszynowego oparty jest na danych. Im większa i bardziej zróżnicowana liczba danych treningowych zostanie dostarczona, tym lepsza jest zdolność AI do rozpoznawania i klasyfikowania różnych obiektów, w tym ras psów.

Rozpoznawanie obrazów za pomocą sieci neuronowych jest jednym z popularnych zastosowań uczenia maszynowego, szczególnie w medycynie. Pozwala to na automatyczne identyfikowanie i klasyfikowanie obiektów na obrazach, co może mieć istotne znaczenie dla diagnozowania i leczenia różnych chorób.

Koordynatorem programu „Cyfrowa przyszłość Miedzi” w Zespole Szkół nr 2 jest Marcin Wojciechowski, nauczyciel przedmiotów zawodowych informatycznych.

Fot. Marcin Wojciechowski

Skip to content