Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы.

Раздел освещает ключевые моменты, связанные с зарождением нейронных сетей в середине XX века. Рассматриваются работы Уоррена Мак-Каллоха и Уолтера Питтса, которые разработали первую математическую модель нейрона, положившую начало исследованиям в области искусственных нейронных сетей.

В этом разделе исследуется работа Фрэнка Розенблатта над персептроном, первой практической реализацией нейросети. Рассмотрены основные элементы конструкции персептрона и его влияние на развитие машинного обучения как науки.

Раздел анализирует эволюцию архитектур нейронных сетей после создания персептрона. Рассматриваются многослойные сети и алгоритмы обратного распространения ошибки, которые стали ключевыми для более сложных систем машинного обучения.

Этот раздел посвящен периоду возобновленного интереса к нейронным сетям с 1980-х до начала 2000-х годов, когда достижения в вычислительной технике сделали возможными новые суровые эксперименты с глубокими обучающими алгоритмами.

Раздел охватывает современные достижения в области нейронных сетей, таких как глубокие невронные сети и сверточные архитектуры, а также их успешные применения в реальных задачах из различных областей технологий.

В данном разделе рассматривается критический анализ различий между традиционными методами машинного обучения и современными подходами с использованием нейросетей, выявляя преимущества каждой из технологий.

Раздел посвящен исследованию будущего нейросетевых технологий, рассматривая потенциальные вызовы, такие как этические проблемы использования ИИ, а также новые возможности для науки и промышленности благодаря этим технологиям.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.