Зміст
Введення
1. Аналітична частина
.1 Опис програми
.2 Опис елементарного перцептрона
. Конструкторська частина
.1 Опис використовуваного перцептрона
.2 Опис користувальницького інтерфейсу
Висновок
Список літератури
Введення
Єдиної відповіді на питання, чим займається штучний інтелект, не існує. Майже кожен автор, який пише книгу про ШІ, відштовхується в ній від будь-якого визначення, розглядаючи в його світлі досягнення цієї науки.
ІІ пов'язаний з подібною завданням використання комп'ютерів для розуміння людського інтелекту, але не обов'язково обмежується біологічно правдоподібними методами, а його методи використовуються для створення інтелектуальних комп'ютерних завдань. Можна виділити два основних підходи до розробки ШІ:
Спадний (англ. Top-Down AI), семіотичний - створення експертних систем, баз знань і систем логічного висновку, що імітують високорівневі психічні процеси: мислення, міркування, мова, емоції, творчість і т. д. ;
Висхідний (англ. Bottom-Up AI), біологічний - вивчення нейронних мереж і еволюційних обчислень, що моделюють інтелектуальне поведінку на основі біологічних елементів, а також створення відповідних обчислювальних систем, таких як нейрокомпьютер або біокомп'ютер.
У рамках даної курсової роботи використовується базова реалізація персептрона для навчання і розпізнавання простих фігур. Даний метод відноситься до висхідного підходу розробки ШІ.
1. Аналітична частина
.1 Опис програми
Стоїть завдання розпізнати геометричні фігури на зображенні: коло і трикутник. Для рішень цього завдання розробляється програмний продукт повинен відповідати наступного набору вимог: мати інструментарій для створення розпізнаваних графічних образів, можливість завантажувати приклади графічних образів для формування аналога бази знань і вміти розпізнавати графічні образи.
1.2 Опис елементарного перцептрона
В якості наукового предмета штучні нейронні мережі вперше заявили про себе в 40-і роки. Прагнучи відтворити функції людського мозку, дослідники створили прості апаратні (а пізніше програмні) моделі біологічного нейрона і системи його сполук, які отримали назву перцептрони. Коли нейрофізіологи досягли глибшого розуміння нервової системи людини, ці ранні спроби стали сприйматися як вельми грубі апроксимації. Тим не менш, саме на перцептронах були досягнуті перші вражаючі результати, що стимулювали подальші дослідження, що призвели до створення більш витончених мереж.
Перше систематичне вивчення штучних нейронних мереж було зроблено Маккалокком і Питтсом в 1943р. Проста нейронна модель, показана на малюнку нижче, використовувалася в більшій частині їх роботи. На вхід надходить тільки двійковий сигнал, тобто або 0 або 1. Елемент Sigma примножує кожен вхід x_ {N} на вагу w_ {N} і підсумовує зважені входи. Якщо ця сума більше заданого порогового значення, вихід дорівнює одиниці, в іншому випадку - нулю.
Саме такі системи і безліч їм подібних називаються - перцептроном. Перцептрони складаються з од...
