НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ 3D-КОНТЕНТА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПЛАТФОРМ

Статья исследует применение нейронных сетей для генерации 3D-контента в образовательных платформах, акцентируя внимание на их потенциале в улучшении образовательного процесса. Обзор основ нейронных сетей, подчеркивая их способность к обучению на данных для создания реалистичных 3D-моделей. Исследуя конкретные алгоритмы и техники, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и генеративно-состязательные сети (GAN), и их роль в генерации качественного 3D-контента. Особое внимание уделяется преимуществам использования таких технологий в образовании, включая улучшение интерактивности и визуализации учебных материалов. Анализируются также вызовы и проблемы, связанные с интеграцией этих инноваций в учебный процесс. Статья подчеркивает важность дальнейших исследований в данной области и потенциал нейронных сетей как инструмента для трансформации образования.

The paper explores the application of neural networks for 3D content generation in educational platforms, emphasizing their potential in improving the educational process. An overview of the fundamentals of neural networks, emphasizing their ability to learn from data to create realistic 3D models. Exploring specific algorithms and techniques, such as convolutional neural networks (CNNs) and generative-adversarial networks (GANs), and their role in generating high-quality 3D content. Special attention is given to the benefits of using such technologies in education, including improved interactivity and visualization of learning materials. Challenges and problems associated with the integration of these innovations into the educational process are also analyzed. The article emphasizes the importance of further research in this area and the potential of neural networks as a tool for transforming education.