====== Úvod do neuronových sítí ======

**Umělé neuronové sítě** (Artificial Neural Networks - ANN) jsou výpočetní modely inspirované biologickými neuronovými sítěmi v lidském mozku. Jsou základem moderní umělé inteligence a umožňují počítačům učit se z dat.



===== Základní stavební kámen: Umělý neuron =====

Umělý neuron (perceptron) je matematická funkce, která:
  1. Přijme několik vstupních signálů ($x_1, x_2, ...$).
  2. Každému vstupu přiřadí určitou **váhu** ($w_1, w_2, ...$), která určuje jeho důležitost.
  3. Sečte vážené vstupy a přičte konstantu zvanou **bias** ($b$).
  4. Výsledek propustí přes **aktivační funkci**, která určí konečný výstup (např. zda neuron "vystřelí").

Matematicky zapsáno:
$$y = f(\sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b)$$

===== Struktura sítě =====

Neurony jsou organizovány do vrstev. Informace obvykle proudí směrem od vstupu k výstupu:

  * **Vstupní vrstva (Input Layer):** Přijímá surová data (např. pixely obrázku).
  * **Skryté vrstvy (Hidden Layers):** Zde probíhá samotné "učení" a extrakce rysů. Hluboké učení (Deep Learning) využívá sítě s mnoha skrytými vrstvami.
  * **Výstupní vrstva (Output Layer):** Poskytuje konečný výsledek (např. pravděpodobnost, že na fotce je kočka).



===== Jak se síť učí? =====

Proces učení probíhá ve dvou hlavních krocích, které se neustále opakují:

==== 1. Dopředný chod (Forward Propagation) ====
Data projdou sítí od vstupu k výstupu a síť vygeneruje předpověď.

==== 2. Zpětné šíření chyby (Backpropagation) ====
  * Výsledek se porovná se skutečností pomocí **ztrátové funkce** (Loss Function).
  * Algoritmus vypočítá, jak moc se síť zmýlila.
  * Pomocí **optimalizátoru** (např. Gradient Descent) se upraví váhy neuronů tak, aby příště byla chyba menší.



===== Typy neuronových sítí =====

^ Typ sítě ^ Hlavní využití ^
| **CNN** (Konvoluční) | Zpracování obrazu, rozpoznávání obličejů. |
| **RNN** (Rekurentní) | Zpracování textu, překlady, časové řady (mají "paměť"). |
| **Transformery** | Moderní jazykové modely (jako GPT), analýza kontextu. |
| **GANs** (Generativní) | Vytváření nových obrázků, deepfakes. |

===== K čemu se používají? =====

  * **Klasifikace:** Je na obrázku pes, nebo kočka?
  * **Regrese:** Jaká bude cena nemovitosti za rok?
  * **Generování:** Napiš báseň v Shakespearově stylu.
  * **Anomálie:** Je tato bankovní transakce podvodná?

> **Zajímavost:** Zatímco lidský mozek má cca 86 miliard neuronů, moderní velké modely (LLM) operují se stovkami miliard parametrů (vah), čímž se v určitém smyslu začínají biologické komplexitě přibližovat.

---
**Související témata:**
  * [[ai:tensorflow|Průvodce frameworkem TensorFlow]]
  * [[math:linear_algebra|Lineární algebra pro AI]]
  * [[ai:ethics|Etika a rizika umělé inteligence]]