Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел посвящён введению в нейросетевые технологии, их основным архитектурным особенностям и принципам работы. Особое внимание уделяется структуре нейросетей, включая полносвязные сети и свёрточные сети. Также анализируются основные методы обучения и типы задач, которые могут быть решены с помощью этих технологий.

Этот раздел сосредоточен на применении свёрточных нейросетей (CNN) в физике, особенно для анализа видеоданных и распознавания ошибок движений. Рассматривается процесс извлечения пространственных признаков из видео с использованием CNN и примеры успешного применения в обучении физическим упражнениям.

Раздел представляет собой анализ рекуррентных нейросетей, с акцентом на LSTM (Long Short-Term Memory), их применение для обработки временных последовательностей данных в контексте физики. Обсуждается обучение таких сетей, а также их способность захватывать длительные зависимости при анализе движений.

В этом разделе рассматриваются ключевые методы обучения для различных типов нейросетевых моделей, включая любые специфические техники оптимизации и настройки гиперпараметров. Обсуждаются практические шаги по достижению высокой точности моделью при распознавании ошибок.

Раздел посвящен детальному изложению проведённых экспериментов с использованием разработанной системы на основе свёрточных и рекуррентных нейросетей. Анализируется достигнутая точность распознавания ошибок, что свидетельствует о влиянии архитектуры сети на надежность результатов.

Этот раздел представляет собой сравнительный анализ эффективности свёрточных и рекуррентных нейросетей при решении задач распознавания ошибок движений спортсменов. Оцениваются преимущества и недостатки каждого подхода на основе полученных экспериментальных данных.

Данный раздел фокусируется на будущих перспективах применения технологий машинного обучения и нейронных сетей в различных областях физики и смежных дисциплинах, таких как инженерия или биофизика. Рассматриваются инновационные идеи и необработанные области для дальнейших исследований.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.