Нейросеть (или искусственная нейронная сеть) — это набор математических «нейронов», соединённых между собой, которые вместе учатся распознавать шаблоны и принимать решения. Если совсем просто: нейросеть — это компьютерная модель, которая учится на примерах так же, как человек учится по опыту. Это и есть краткое определение нейросети.
Представьте ребёнка, которому показывают много фото кошек и собак. Со временем он «чувствует» разницу. Точно так же нейросеть обучается на тысячах и миллионах примеров, чтобы потом распознавать объекты, переводить текст, писать код или создавать изображения.
Подробнее о механике см. руководство «Как работают нейросети» и обзор «Глубокое обучение».
У любой нейросети есть базовые элементы и части:
Эти элементы нейросети образуют структуру, через которую проходят данные: вход преобразуется в набор чисел, многократно умножается на веса, суммируется, «активируется» и добирается до финального ответа.
Алгоритм нейросети в обучении обычно таков:
Этот цикл — классика машинного обучения. Когда слоёв очень много, мы говорим о глубоком обучении. Подробнее — в материалах «Как работают нейросети» и «Глубокое обучение».
После обучения наступает этап инференса: сеть быстро выдаёт ответы на новые входные данные. Это важно, когда нейросеть интегрируют в продукт — от чатботов до систем рекомендаций.
Функции нейросетей сегодня закрывают практически все медиаформаты:
С прикладными примерами можно познакомиться в подборках «Лучшие нейросети для текста», «Лучшие нейросети для изображений», «Лучшие нейросети для видео» и «Лучшие нейросети для музыки».
Существуют разные архитектуры под разные задачи (подробнее — в разделе «Типы и архитектуры нейросетей»):
Именно трансформеры стали фундаментом языковых моделей (LLM) и генеративных систем, которые сегодня используются в продуктах и сервисах массово.
Генеративные модели создают новый контент: картинки, тексты, видео, музыку и голоса. Несколько направлений и примеров:
Больше подробностей — в обзоре «Генеративные нейросети». Помните о проверке фактов и прав: генерация не гарантирует точность и может затрагивать авторское право и персональные данные (см. «Безопасность, этика и закон» и «Privacy и собственное лицо»).
Языковые нейросети (LLM — Large Language Models) обучаются на огромных корпусах текстов. Они предсказывают следующий токен, но за счёт масштаба и архитектуры умеют:
Примеры: «YandexGPT и Алиса», «GigaChat (Сбер)», «Gemini (Google)», «DeepSeek AI». Общее устройство и сравнение подходов — в разделе «Языковые модели LLM».
Важно: LLM могут «галлюцинировать» — уверенно выдавать недостоверную информацию. Узнайте, как распознавать и снижать такие ошибки: «Галлюцинации и оценка качества» и «Prompt‑engineering».
Если вы только начинаете и хотите понять, как использовать нейросети эффективно, следуйте простому чек‑листу:
Для быстрых стартов по форматам:
| Задача | Подходящий тип сети/модели | Примеры инструментов |
|---|---|---|
| Диалог, тексты, код | Языковые модели (LLM, трансформеры) | YandexGPT, GigaChat, Gemini, DeepSeek |
| Изображения из текста | Диффузионные и трансформер‑модели | Stable Diffusion, DALL·E, Kandinsky 3, Flux AI |
| Видео из текста/аватар | Мультимодальные генераторы, синхронизация губ | Luma AI, HeyGen |
| Музыка и голос | TTS/генерация аудио | Suno AI, ElevenLabs TTS |
| Презентации | LLM + шаблоны/дизайн‑сервисы | Gamma/Tome — гид |
| Код и интеграции | Кодовые LLM, инструменты для API | Генерация кода |
Если кратко: нейросеть — это обучаемая модель, которая извлекает закономерности из данных и решает практические задачи: от текстов и изображений до видео, музыки и кода. Понимание частей нейросети, алгоритма обучения и основных функций помогает быстрее получить пользу — в бизнесе, обучении и творчестве.
Готовы сделать первый шаг? Выберите подходящий инструмент в «Списке нейросетей» или начните с «Топ бесплатных нейросетей 2025». Для задач на русском подойдут «Российские нейросети». А чтобы качество не подвело — изучите «Prompt‑engineering» и «Галлюцинации и оценка качества».