New game
Download
SCORM download
To be used in an LMS (Moodle, Blackboard...)
Regular download
To be published on a website or blog.
Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.
Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.
Get Academic Plan
If you wish, you can download a demo game here and test its integration:
Share game
Slideshow
Slideshow

Основы нейронных сетей

Integrate it into your platform
G. Classroom M. Teams
You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.
Download
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Google Classroom with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Google Classroom, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get Academic Plan
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Microsoft Teams with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Microsoft Teams, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get Academic Plan
Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.

If you wish, you can download a demo game here and test its integration:

Get Academic Plan

Основы нейронных сетей

Slideshow

Played 0
Create copy

About this activity

Коротко о нейронах и их обучении

Created by

Ерболған Бекзат
Ерболған Бекзат
Kazakhstan

Download the paper version to play

Make your own free game from our game creator
Compete against your friends to see who gets the best score in this game
Make challenge

Top Games

 %
Anonymous
Anonymous
 %
%
%
You have exceeded the maximum number of games you can print with your current Plan.

To print as many games as you want, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get Academic Plan
Print your game
Основы нейронных сетей
 

Основы нейронных сетейOnline version

Коротко о нейронах и их обучении

by Ерболған Бекзат
1

1. Введение в нейронные сети

Нейронная сеть — это модель, имитирующая работу человеческого мозга: узлы (нейроны) и связи между ними. Задача — распознавание и принятие решений.

2

2. Искусственный нейрон

Искусственный нейрон получает входы, умножает их на веса, суммирует и передаёт через функцию активации, чтобы дать выход.

3

3. Веса и порог

На вход поступают значения x1, x2, ...; веса w1, w2, ...; порог (bias) b задаёт чувствительность. Выход y = f(∑w·x + b).

4

4. Функции активации

Функции активации определяют выход нейрона: пороговые, ReLU, сигмоида. Они влияют на нелинейность и обучаемость.

5

5. Архитектура сети

Сеть состоит из слоёв: входной, скрытые слои и выходной. Многошайная архитектура позволяет решать сложные задачи.

6

6. Обучение нейронной сети

Обучение — настройка весов с целью минимизации ошибки. Основной метод — обратное распространение ошибки (backpropagation).

7

7. Виды обучения

Порождающее обучение учит распознавать данные; суперvision — корректировка по целевым меткам; обучение с подкреплением — по наградам.

8

8. Преимущества нейросетей

Гибкость, способность распознавать сложные закономерности, обучаемость на больших данных и масштабируемость до мощных задач.

9

9. Ограничения и риски

Необходимы большие данные и вычислительные ресурсы; риск переобучения; непрозрачность решений; возможны этические проблемы.

10

10. Применение и будущее

Здравоохранение, транспорт, медиа и финансы. Будущее — более эффективные архитектуры, энергоэффективные модели и объяснимые решения.
 
Are you sure you want to leave the page?

If you leave the page, you will lose your game progress.