Retele Neuronale si Algoritmi Genetici

Imagine preview
(4/10 din 5 voturi)

Acest referat descrie Retele Neuronale si Algoritmi Genetici.
Mai jos poate fi vizualizat un extras din document (aprox. 2 pagini).

Arhiva contine 1 fisier doc de 4 pagini .

Profesor indrumator / Prezentat Profesorului: Radu Mogos

Iti recomandam sa te uiti bine pe extras si pe imaginile oferite iar daca este ceea ce-ti trebuie pentru documentarea ta, il poti descarca. Ai nevoie de doar 4 puncte.

Domeniu: Calculatoare

Extras din document

METODE SI TEHNICI DE CALCUL NEURONAL SI GENETIC

Am ales acest subiect deoarece mi se pare foarte interesant faptul ca s-a oamenii de stiinta au facut cercetari, teste si ani de a randul, au incercat sa creeze o masina inteligenta care sa intreaca inteligenta umana neuronal si genetic, fiind doua cuvinte care dau de furca multor programatori din lumea intreaga. Stiu ca, asta de fapt se urmarea de la inceput prin inteligenta artificiala, dar greu de facut, usor de zis.

Totusi tenologia in domeniul calculatoarelor a avansat foarte mult in ultimii 50 de ani si sunt realizate practic multe lucruri noi, deoarece s-a ajuns la performante de care numai omul era socotit capabil. Spre exemplu: analiza vocii si a imaginii, traduceri dintr-o limba in alta, diferite jocuri de inteligenta. Faptul ca au reusit prin intermediul studiului, al cercetarii si testelor sa creeze metode, algoritmi si tehnici de calcul neuronal si genetic, bineinteles bazandu-se pe toate informatiile genetice si neuronale ale omului este impresionant. Inca un lucru foarte interesant este ideea in sine de a creea artificial, gandind matematic un sistem atat de bine pus la punct cum este calculatorul.

Dupa cum stim aceste metode si tehnici de calcul se folosesc numai pentru metodele specifice inteligentei artificiale; acest lucru este valabil si pentru algoritmul clasic al calculului genetic, prin care s-a modelat functionalitatea unui sistem de prelucrare genetica a informatiei.

In urmatoarele randuri vom caracteriza cele doua metode si tehnici de calcul neuronal si genetic care sunt la fel de interesante.

Cred ca la inceput, pentru a intelege aceste doua metode avem nevoie de cunostinte despre creierul uman care va fi caracterizat in cateva cuvinte in randurile ce urmeaza.

Definirea creierului uman:

- in creier sunt centrii nervosi care coordoneaza toata activitatea corpului - este ca unitatea centrala a unui calculator;

- creierul este format din celule nervoase care se numesc neuroni. Neuronii sunt legati intre ei realizand multe conexiunii formandu-se astfel centrii nervosi;

- centrii nervosi sunt grupari de neuroni care comunica intre ei si care au aceeasi actiune (impreuna fac aceleasi lucru in creier);

- acesti centrii nervosi transmit comenzi corpului prin impulsuri nervoase care sunt mici curenti elecrici;

- aceste impulsuri nervoase se transmit prin nervi pana la plaman, inima, muschi, organele de simt, glande, etc.;

- pentru a functiona normal organismul - a te misca, a manca, a mirosi, etc., neuronii din centrii nervosi descarca impulsurile intr-un anumit ritm si intensitate.

1) Metode si tehnici de calcul neuronal: acestea sunt definite pe baza analogiei cu prelucrarile realizate de catre cel mai important procesor uman de informatii si anume de catre sistemul nervos central. Toate metodele si tehnicile bazate pe calcul neuronal sunt metode si tehnici specifice inteligentei artificiale. Sistemul nervos central constituie cel mai complex sistem de prelucrare a informatiilor aflat la dispozitia omului. Numeroasele cercetari efectuate pâna în prezent asupra sistemului nervos sunt departe de a explica multitudinea de procese specifice activitatii nervoase superioare, precum: procesele de abstractizare, gândirea asociativa, memorarea etc. Cortexul cerebral reprezinta o retea neuronala naturala, a carei componenta de baza este neuronul, respectiv celula nervoasa. Desi mai lente, mai simple si adesea imprecise, introducând zgomote în cadrul procesarii informatiilor, celulele nervoase reusesc sa trateze numeroase situatii dificile mult mai eficient decât sistemele artificiale de prelucrare informationala. Superioritatea sistemului nervos, fata de procesoarele artificiale de informatii se datoreaza unor caracteristici, precum:

- dimensiune

- conectivitate

- paralelism

Fisiere in arhiva (1):

  • Retele Neuronale si Algoritmi Genetici.doc

Alte informatii

Eseul este una dintre partile partile dosarului care trebuia predat la examen. Trebuia sa ne alegem o tema dintre temele de la seminar si sa vorbim despre ea, si sa argumentam de ce am ales-o tocmai pe aceea in maxim 1000 de cuvinte. Eseul a fost prezentat, la materia Inteligenta artificiala, anul 4, C.S.I.E, semestrul 1, ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE BUCURESTI