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人工神经网络和深度学习
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
地理研究生研究研讨会
研讨会，今年是根据维修世界的统治，展示了学生的个人研究项目。在十五分钟内，每个学生都会介绍“什么？'，‘为什么？'和“如何？”描述了他们各自的项目，在学术界中的placi ng ea ch t，contex t，Outlini ng ng ng ng the Ir progan dor gor k ng t of progn of wor k a，并详细介绍了如何打算将基础的拼图和普罗布尔MS的基础。学生中的许多人甚至可以提出他们研究的初步发现。大多数将集中于他们在其余时间内在部门的剩余时间内进行的研究。当很多不确定和不清楚时，要揭露想法的审查并不容易。与往年一样，研讨会的目的是，学生从介绍他们的研究思想和收到建设性的反馈中学习。
生成深度学习David Foster PDF
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