奥卢应用科学大学信息与通信技术、软件开发 姓名:Seila Laakso 标题:人工神经网络和深度学习及其在未来应用开发中的可能性和局限性 指导老师:Jukka Jauhiainen 学期和完成年份:2022 年秋季 页数:39 本论文以研究文章的形式讨论了人工神经网络的历史、结构和用途。论文的开头对人工智能进行了一般性的讨论:例如它的不同层次和历史。本节还提供了有关智能(尤其是人工智能)的定义的信息。论文的第三部分讨论了人工神经网络。本节详细介绍了神经网络的结构并讨论了其运行原理。本节还讨论了神经网络学习的不同方式,并回顾了与人工神经网络技术相关的最常见术语。最后部分讨论了人工神经网络的特性。它的局限性以及其使用的好处和可能性。本节还介绍了人工神经网络在各个工业领域应用的实际案例。论文使用了大量各个领域的研究材料,并参考了几本研究人工智能的大量教科书。所用材料包括印刷文献和在线材料。论文的结论是:在不久的将来,神经网络技术的发展正在加速,新的创新不断涌现。技术中需要开发的问题包括其不可预测性和黑箱式的运行原理,这使得诊断和修复潜在问题变得困难。论文附有一个名为ProGAN DaliA的人工智能项目的最终报告。该项目是作为这篇毕业论文的一部分进行的。 ProGAN DaliA 是一个渐进式生成对抗神经网络,可以根据给定的图像数据创建新的艺术作品。关键词:神经网络、深度学习、人工智能、图像识别、AI、感知器
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