Retele Neuronale si Algoritmi Genetici

Referat
4.6/10 (5 voturi)
Domeniu: Calculatoare
Conține 1 fișier: doc
Pagini : 4 în total
Cuvinte : 1094
Mărime: 8.39KB (arhivat)
Cost: 4 puncte
Profesor îndrumător / Prezentat Profesorului: Radu Mogos
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

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

Preview document

Retele Neuronale si Algoritmi Genetici - Pagina 1
Retele Neuronale si Algoritmi Genetici - Pagina 2
Retele Neuronale si Algoritmi Genetici - Pagina 3
Retele Neuronale si Algoritmi Genetici - Pagina 4

Conținut arhivă zip

  • Retele Neuronale si Algoritmi Genetici.doc

Alții au mai descărcat și

Implicații ale Inteligenței Artificiale în Dezvoltarea Proceselor de Afaceri

Obiective şi contextul actual al temei 1.Introducere Domeniul inteligenţei artificiale, sau IA, îşi propune să inţeleagă entităţile inteligente....

Sisteme cu Inteligenta Artificiala - Sistem Control Fuzzy

Inteligenta Artificiala se ocupa cu studiul si crearea sistemelor de calcul si a programelor care prezinta o forma de inteligenta: sisteme care...

Arhitectura Calculatoarelor - Intel vs AMD

Rezultatele din testul 3DS Max 7 SPECapc Test Testul alaturat consta in crearea modelelor 3D, modificarea si randarea scripturilor. Conform...

Simularea Software a Rețelelor Neuronale MLP

SIMULAREA SOFTWARE A RETELELOR NEURONALE MLP 1. SCOPUL LUCRARII În aceasta lucrare se studiaza o retea neuronala multi-layer perceptron ( MLP...

Rețele Neuronale și Logica Fuzzy în Automatizări

Prefaţă În proiectarea sistemelor de reglare automată, un algoritm competitiv ar trebui să valorifice orice fel de informaţie legată de procesul...

Rețele Neuronale

Retele neuronale În cea mai general forma a sa, o retea neuronala este o masina proiectata pentru a modela felul în care creierul rezolva o...

Te-ar putea interesa și

Sistem expert - diagnosticare boală pentru pești de apă dulce (acvariu)

1. Introducere 1.1 Locul sistemelor expert în cadrul sistemelor inteligente În cazul multor probleme economice, forma algoritmizată este...

Sisteme Inteligente si Microcontrolere

Lotfi Zadeh a considerat necesitatea introducerii algoritmilor fuzzy deoarece a constatat: cu cat o problema este mai complexa, cu atat mai greu se...

Metode de Previzionare în Economie

Actualitatea temei. Economia, în expansiunea sa continuă atât pe verticală – ca profunzime, cât şi pe orizontală, ca diversificare şi multiplicare...

Inteligența Artificială

I. Obiective 1 De ce utilizarea tehnicilor de IA sunt importante? Inteligenţa artificială este un domeniu important din punct de vedere economic,...

Rețelele Neuronale și Instruirea Lor Teorie și Aplicație

1 Introducere Sistemele hibride implică folosirea combinată a unor tehnici, aspecte şi modele diverse în scopul obţinerii unor performanţe ale...

Sistemele Expert

Introducere Odată cu trecerea timpului, companiile se confruntă cu cantităţi tot mai mari de date. De fiecare dată când o persoană extrage numerar...

Descriptorii Operaționali ai Sistemelor Energetice

Definirea si comentarea conceptelor si descriptorilor manageriali Managementul performant opereaza cu urmatoarele concepte si descriptori...

Sistem Inteligent pentru Dezvoltarea Campurilor Petroliere

Capitolul I: Proces economic. Tehnologii inteligente Domeniul inteligenţei artificiale, sau IA, îşi propune să inţeleagă entităţile inteligente....

Ai nevoie de altceva?