🧬 НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ

1БЫЛО: Программа работает по жестким правилам "если-то"
2СТАЛО: Система "думает" и учится, как настоящий мозг

 1МАТЕРИАЛЫ:
 2- 9 учеников = 9 искусственных нейронов
 3- Карточки с числами = входные сигналы
 4- Калькуляторы или листочки для счета
 5- Цветные повязки (синие, желтые, красные)
 6
 7ПОСТРОЕНИЕ СЕТИ:
 8🔵🔵🔵  ← ВХОДНОЙ СЛОЙ (3 ученика)
 9  🟡🟡   ← СКРЫТЫЙ СЛОЙ (2 ученика)  
10   🔴    ← ВЫХОДНОЙ СЛОЙ (1 ученик)
11
12ПРАВИЛА ИГРЫ:
131. Входной слой получает числа (температура, свет, шум)
142. Каждый "нейрон" складывает свои числа
153. Если сумма больше 15 → поднимает руку ("активируется")
164. Передает сигнал (1 или 0) следующему слою
175. Финальный нейрон решает: "Хорошее" или "Плохое" настроение
18
19ПРИМЕР РАБОТЫ:
20Входы: Температура=8, Свет=7, Шум=3
21Нейрон1: 8+7=15 → активируется (поднимает руку)
22Нейрон2: 7+3=10 → не активируется  
23Нейрон3: 8+3=11 → не активируется
24→ Только 1 сигнал идет дальше
25→ Финальное решение: "Плохое настроение"

 1КОНСТРУКТОР "НЕЙРОН":
 2🔵 Синий кубик = тело нейрона (мозг клетки)
 3🟡 Желтые палочки = входящие сигналы (как антенны)
 4🔴 Красная палочка = выходящий сигнал (передатчик)
 5⚪ Белые кубики = "веса" (насколько важен каждый вход)
 6
 7ЭКСПЕРИМЕНТ "НАСТРОЙКА НЕЙРОНА":
 81. Строим нейрон с 3 входами
 92. Подаем разные сигналы: [2, 3, 1]
103. Меняем количество белых кубиков (веса)
114. Смотрим, как меняется поведение
12
13ПРАВИЛО АКТИВАЦИИ:
14Если (вход1×веса1 + вход2×веса2 + вход3×веса3) > 10:
15    Нейрон "загорается" (включаем светодиод)
16Иначе:
17    Нейрон "молчит"
18
19ЗАДАНИЕ: Настроить нейрон так, чтобы он активировался 
20только когда ВСЕ датчики показывают хорошие значения

 1ЭТАП 1: ОДИН НЕЙРОН 🔵
 2Может только сказать "ДА" или "НЕТ"
 3Как выключатель света
 4
 5ЭТАП 2: РЯД НЕЙРОНОВ 🔵🔵🔵
 6Каждый смотрит на проблему по-своему
 7Как команда экспертов
 8
 9ЭТАП 3: СЛОИ НЕЙРОНОВ
10🌡️💡🔊    🔵🔵🔵    🔵🔵    🔵    😊😐😞
11ВХОДЫ  →  СЛОЙ 1  → СЛОЙ 2 → СЛОЙ 3 → РЕШЕНИЕ
12
13АНАЛОГИЯ "УЗНАВАНИЕ ДРУГА":
14СЛОЙ 1: "Вижу глаза, нос, рот" (простые детали)
15СЛОЙ 2: "Это похоже на лицо" (собираем детали)  
16СЛОЙ 3: "Это точно Вася из нашего класса!" (узнаем)

 1ЗАДАЧА: Определить настроение класса по датчикам
 2
 3АРХИТЕКТУРА "MoodNet":
 4
 5ВХОДЫ (4 датчика):
 6🌡️ Температура (18-28°C)
 7💡 Освещенность (0-100%)
 8🔊 Шум (0-100%)  
 9🚶 Движение (есть/нет)
10
11СЛОЙ 1 "ДЕТЕКТОРЫ" (6 нейронов):
12🔵 "Холодно-детектор" - чувствует когда <20°C
13🔵 "Жарко-детектор" - чувствует когда >25°C
14🔵 "Темно-детектор" - чувствует когда свет <30%
15🔵 "Ярко-детектор" - чувствует когда свет >80%
16🔵 "Тихо-детектор" - чувствует когда шум <20%
17🔵 "Шумно-детектор" - чувствует когда шум >70%
18
19СЛОЙ 2 "АНАЛИТИКИ" (3 нейрона):
20🔵 "Комфорт-аналитик" - смотрит на температуру+свет
21🔵 "Спокойствие-аналитик" - смотрит на шум+движение
22🔵 "Активность-аналитик" - смотрит на общую энергию
23
24ВЫХОД "РЕШЕНИЕ" (3 варианта):
25😊 "Отличное настроение!" 
26😐 "Нормальное настроение"
27😞 "Плохое настроение"

 1ПЕРСОНАЖИ:
 2🤖 Нейрон-Вася (ученик в картонном костюме робота)
 3📊 Сигналы-числа (другие дети с табличками)
 4
 5СЦЕНАРИЙ 1: "СТРОГИЙ НЕЙРОН" (Пороговая функция)
 6Нейрон-Вася: "Если сумма больше 10 - кричу ДА! Иначе - молчу!"
 7Сигналы: [3, 4, 2] = 9 → Вася молчит
 8Сигналы: [5, 4, 2] = 11 → Вася кричит "ДА!"
 9
10СЦЕНАРИЙ 2: "ВЕЖЛИВЫЙ НЕЙРОН" (Сигмоида)  
11Нейрон-Вася: "Чем больше сумма, тем громче говорю"
12Сигналы: [1, 1, 1] = 3 → Вася шепчет "да" (тихо)
13Сигналы: [5, 5, 5] = 15 → Вася кричит "ДА!" (громко)
14
15СЦЕНАРИЙ 3: "ЛЕНИВЫЙ НЕЙРОН" (ReLU)
16Нейрон-Вася: "Если число отрицательное - вообще молчу. Иначе повторяю как есть"
17Сигнал: -5 → Вася: "..." (молчит)
18Сигнал: 7 → Вася: "СЕМЬ!"
19
20ВЫБОР ДЛЯ НАШЕГО КЛАССА:
21"Вежливый нейрон" - потому что настроение не может быть просто "да/нет",
22у него есть оттенки от 0% до 100%

 1ПЕРСОНАЖИ:
 2👨‍🏫 Учитель (один ребенок) - знает правильные ответы
 3🤖 Робот-ученик (другой ребенок) - учится угадывать
 4📝 Секретарь (третий ребенок) - записывает ошибки
 5
 6ЗАДАЧА РОБОТА: По показаниям датчиков угадать настроение класса
 7
 8СЦЕНАРИЙ ОБУЧЕНИЯ:
 91. Робот получает данные: [22°C, 60% света, 40% шума, есть движение]
102. Робот думает: "Кажется, хорошее настроение?"
113. Учитель: "НЕПРАВИЛЬНО! Было плохое настроение - слишком шумно!"
124. Робот запоминает: "Ага, 40% шума = еще не критично, но 40%+ движения = точно плохо"
135. Секретарь записывает ошибку в "журнал обучения"
14
15СЛЕДУЮЩАЯ ПОПЫТКА:
161. Данные: [23°C, 70% света, 45% шума, есть движение]  
172. Робот (учитывая прошлую ошибку): "Плохое настроение?"
183. Учитель: "ПРАВИЛЬНО! Молодец, ты учишься!"
19
20РЕЗУЛЬТАТ ЧЕРЕЗ 10 ПОПЫТОК:
21Робот становится точнее и увереннее в своих ответах
22
23ОТКРЫТИЕ: "Ошибки - это не плохо, это способ стать умнее!"

 1ДЕКОРАЦИИ: 
 2- 3 стола = 3 слоя нейросети
 3- Дети-актеры = нейроны
 4- Мячики = сигналы
 5- Таблички с числами = веса
 6
 7СЦЕНАРИЙ "ОШИБКА И ЕЕ ИСПРАВЛЕНИЕ":
 8
 9ДЕЙСТВИЕ 1: ОШИБКА ПРОИЗОШЛА
10🎯 На выходе: Сеть сказала "Хорошее настроение", а должно было быть "Плохое"
11😱 Выходной нейрон-Петя: "Ой! Я ошибся! Надо исправляться!"
12
13ДЕЙСТВИЕ 2: ПОИСК ВИНОВНИКОВ  
14🔍 Петя (к слою 2): "Кто мне передал неправильные сигналы?"
15😳 Слой 2: "Мы передали что получили от слоя 1!"
16🤔 Слой 1: "А мы обработали входные данные как умели!"
17
18ДЕЙСТВИЕ 3: ИСПРАВЛЕНИЕ ПО ЦЕПОЧКЕ
19🔧 Каждый нейрон меняет свои "настройки" (веса):
20   - Если твой сигнал усилил ошибку → уменьши вес
21   - Если твой сигнал боролся с ошибкой → увеличь вес
22
23ДЕЙСТВИЕ 4: НОВАЯ ПОПЫТКА
24🎉 Подаем те же данные снова
25✅ Теперь сеть дает правильный ответ!
26
27МОРАЛЬ: "Вся сеть учится вместе, исправляя ошибки от конца к началу"

 1ЗАДАНИЕ: Подготовить данные для обучения MoodNet
 2
 3СТАНЦИЯ 1: "СБОРЩИКИ ПРИМЕРОВ"
 4Дети вспоминают разные дни в классе:
 5📝 Понедельник утром: 18°C, 30% света, 10% шума → все сонные 😴
 6📝 Пятница перед каникулами: 24°C, 80% света, 70% шума → все веселые 🎉
 7📝 Контрольная по математике: 21°C, 60% света, 20% шума → все нервные 😰
 8
 9СТАНЦИЯ 2: "КОДИРОВЩИКИ ДАННЫХ"  
10Переводят описания в числа:
11"Все сонные" → [0, 0, 1] (плохое настроение)
12"Все веселые" → [1, 0, 0] (хорошее настроение)  
13"Все нервные" → [0, 0, 1] (плохое настроение)
14
15СТАНЦИЯ 3: "ПРОВЕРЩИКИ КАЧЕСТВА"
16Ищут проблемы в данных:
17❌ "999°C" - явно ошибка датчика
18❌ Одинаковые примеры повторяются 10 раз
19❌ Только примеры "хорошего настроения", нет разнообразия
20
21СТАНЦИЯ 4: "РАЗДЕЛИТЕЛИ" 
22Делят данные на части:
23📚 80% примеров → для обучения сети
24🧪 20% примеров → для проверки (прячем от сети)
25
26РЕЗУЛЬТАТ: Чистый набор данных для тренировки MoodNet

 1МАТЕРИАЛЫ:
 2🎲 Игровые кубики = случайность обучения
 3🃏 Карточки данных = тренировочные примеры  
 4📊 Игровое поле = архитектура сети
 5🏆 Фишки = очки точности
 6
 7ПРАВИЛА:
 81. Каждый игрок "обучает" свою нейросеть
 92. Бросаешь кубик = сколько примеров можешь использовать
103. Берешь карточки данных и "скармливаешь" сети
114. Проверяешь точность на тестовых данных
125. Первый кто достигнет 90% точности - победил!
13
14ОСОБЫЕ КАРТОЧКИ:
15🎯 "Отличный пример" - +2 к точности
16❌ "Плохие данные" - -1 к точности  
17⚡ "Ускорение обучения" - ход еще раз
18🐌 "Переобучение" - пропуск хода
19
20ЦЕЛЬ ИГРЫ: Понять что обучение ИИ - это баланс между скоростью и качеством

 1ПРОБЛЕМА: Обычная сеть видит фото как кучу отдельных точек
 2РЕШЕНИЕ: Сверточная сеть учится искать паттерны
 3
 4ИГРА "ДЕТЕКТИВ ЛИЦА":
 5
 6🕵️ УРОВЕНЬ 1: "СЫЩИК ЛИНИЙ"
 7Материалы: Фото класса, увеличительные стекла, сетка 3×3
 8Задача: Найти простые линии и края через "окошко" 3×3
 9Действие: Дети двигают сетку по фото, отмечают найденные линии
10
11🕵️ УРОВЕНЬ 2: "ДЕТЕКТИВ ФОРМ"  
12Материалы: Карта найденных линий
13Задача: Собрать линии в формы (глаза, носы, рты)
14Действие: Соединяют близкие линии в осмысленные объекты
15
16🕵️ УРОВЕНЬ 3: "МАСТЕР УЗНАВАНИЯ"
17Материалы: Карта найденных форм  
18Задача: Понять "это лицо Маши" или "это лицо Пети"
19Действие: Сравнивают с "банком лиц" в памяти
20
21ФИЗИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ:
221. Берем фото всего класса
232. Первая группа ищет горизонтальные линии
243. Вторая группа ищет вертикальные линии  
254. Третья группа ищет диагональные линии
265. Четвертая группа собирает все в лица
276. Пятая группа узнает конкретных людей
28
29ОТКРЫТИЕ: "Сложное узнавание = много простых шагов подряд!"

 1ПРОБЛЕМА: Обычная сеть видит только "сейчас", не помнит "вчера"
 2РЕШЕНИЕ: Рекуррентная сеть помнит прошлое и видит тренды
 3
 4ЭКСПЕРИМЕНТ "ЦЕПОЧКА ПАМЯТИ":
 5
 6РОЛИ:
 7🧠 Пророк (один ребенок) - делает предсказания
 8📊 Помощники (5 детей) - каждый помнит один день
 9📈 Аналитик (один ребенок) - ищет закономерности
10
11СЦЕНАРИЙ:
12День 1: Температура 18°C
13  └─ Помощник 1 запоминает: "18°C, пока нет тренда"
14
15День 2: Температура 19°C  
16  └─ Помощник 2 запоминает: "19°C, кажется теплеет (+1°)"
17  └─ Передает память помощнику 3
18
19День 3: Температура 20°C
20  └─ Помощник 3 запоминает: "20°C, точно теплеет (+1° в день)"
21  └─ Передает память помощнику 4
22
23День 4: Температура 21°C
24  └─ Помощник 4: "21°C, тренд подтверждается"  
25  └─ Передает память помощнику 5
26
27День 5: Пророк делает предсказание
28  └─ Получает всю накопленную память: "4 дня подряд +1°"
29  └─ Предсказывает: "Завтра будет 22°C!"
30
31ПРОВЕРКА: Измеряем температуру на следующий день
32РЕЗУЛЬТАТ: Учимся понимать как память помогает предсказанию

 1ИГРА "УМНЫЙ ПРОРОК С ВЫБОРОЧНОЙ ПАМЯТЬЮ":
 2
 3ПРОБЛЕМА ПРОСТОГО ПРОРОКА: 
 4Помнит ВСЕ подряд, даже ненужное
 5
 6РЕШЕНИЕ LSTM:
 7Пророк умеет ВЫБИРАТЬ что помнить, а что забыть
 8
 9НОВЫЕ РОЛИ:
10🚪 Привратник "Забывания" - решает что стереть из памяти
11🚪 Привратник "Запоминания" - решает что запомнить  
12🚪 Привратник "Выхода" - решает что показать наружу
13
14СЦЕНАРИЙ С ПРИВРАТНИКАМИ:
151. Приходит новая температура: 25°C (аномально жарко)
162. Привратник Забывания: "Старые данные о +1° в день - забыть!"
173. Привратник Запоминания: "Новый факт +4° - запомнить!"  
184. Привратник Выхода: "Показать что произошел резкий скачок"
195. Пророк: "Завтра может быть как жарко, так и возврат к норме"
20
21ОТКРЫТИЕ: "Умная память лучше долгой памяти!"

 1ИДЕЯ: Сеть учится сжимать информацию и восстанавливать ее
 2Если восстановление плохое → что-то подозрительное
 3
 4ЭКСПЕРИМЕНТ "МАСТЕРСКАЯ РЕСТАВРАТОРА":
 5
 6РОЛИ:
 7🎨 Мастер-сжиматель - убирает "лишние" детали
 8🖼️ Мастер-восстановитель - пытается вернуть оригинал
 9🕵️ Детектив аномалий - ищет что не получается восстановить
10
11СЦЕНАРИЙ С ОБЫЧНЫМИ ДАННЫМИ:
121. Исходные данные: [22°C, 60% света, 30% шума, движение есть]
132. Сжиматель: "Главное - комфортно и спокойно" → [0.8, 0.7]  
143. Восстановитель: "Значит примерно [21°C, 65% света, 25% шума, движение]"
154. Сравнение: Очень похоже на оригинал!
165. Детектив: "Все нормально ✅"
17
18СЦЕНАРИЙ С АНОМАЛИЕЙ:
191. Исходные данные: [999°C, 60% света, 30% шума, движение есть]  
202. Сжиматель: "Не понимаю эти 999°C..." → [???, 0.7]
213. Восстановитель: "Попробую [25°C, 65% света, 25% шума, движение]"
224. Сравнение: Совсем не похоже на оригинал!
235. Детектив: "АНОМАЛИЯ! 🚨 Датчик температуры сломался!"
24
25ФИЗИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ:
26- Дети рисуют "обычные" картинки класса
27- Сжимают их до 3-4 ключевых деталей  
28- Другие дети пытаются восстановить по деталям
29- Подсовывают "странную" картинку (класс с динозавром)
30- Смотрят как плохо она восстанавливается = аномалия найдена!

 1ПРИНЦИП: Несколько разных сетей работают точнее одной
 2
 3ЭКСПЕРИМЕНТ "СОВЕТ ЭКСПЕРТОВ":
 4
 5ПЕРСОНАЖИ:
 6🧙‍♂️ Мудрец-Скорость - быстро, но не очень точно
 7🧙‍♀️ Мудрец-Точность - медленно, но очень точно  
 8🧙‍♂️ Мудрец-Память - хорошо помнит похожие случаи
 9👑 Главный Советник - принимает финальное решение
10
11СЦЕНАРИЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ:
12Вопрос: "Какое настроение в классе?"
13Данные: [24°C, 70% света, 50% шума, движение есть]
14
15Мудрец-Скорость: "Хорошее настроение!" (уверенность 60%)
16Мудрец-Точность: "Нормальное настроение!" (уверенность 85%)  
17Мудрец-Память: "Хорошее настроение!" (уверенность 70%)
18
19Главный Советник считает:
20- 2 голоса за "хорошее" vs 1 голос за "нормальное"
21- Но у "нормального" самая высокая уверенность
22- Средняя оценка: между "хорошим" и "нормальным"
23- Решение: "Скорее хорошее настроение" (уверенность 75%)
24
25ФИЗИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ:
26- 3 команды создают разные способы определения настроения
27- Каждая команда дает свой ответ + уверенность
28- Четвертая команда комбинирует все ответы
29- Проверяем: ансамбль точнее любой отдельной команды?
30
31ОТКРЫТИЕ: "Разные мнения вместе дают лучший результат!"

 1АНАЛОГИЯ: 
 2Вы умеете ездить на велосипеде → легко научиться ездить на самокате
 3Сеть умеет узнавать лица людей → легко научить узнавать лица учеников
 4
 5ЭКСПЕРИМЕНТ "ПЕРЕУЧИВАНИЕ ЭКСПЕРТА":
 6
 7ПЕРСОНАЖИ:
 8👨‍🎓 Профессор Лицеведения - уже умеет узнавать миллионы лиц
 9🎒 Новичок - хочет научиться узнавать только лица нашего класса
10
11СЦЕНАРИЙ:
121. Профессор приходит в наш класс
132. Он уже знает: "где бывают глаза", "как выглядят носы", "формы лиц"
143. Ему нужно доучиться только: "это Маша", "это Петя", "это Катя"
154. За 1 день он изучает особенности каждого ученика
165. Теперь он эксперт по лицам именно нашего класса!
17
18СРАВНЕНИЕ:
19❌ Обучение "с нуля": 1000 дней + миллион фотографий
20✅ Transfer Learning: 1 день + 100 фотографий нашего класса
21
22ПРАКТИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ:
23- Дети учатся узнавать новую настольную игру
24- Сначала изучают похожую игру (базовые правила)  
25- Потом доучивают только отличия новой игры
26- Сравнивают: быстрее ли чем изучение с нуля?
27
28ПРИМЕНЕНИЕ В НАШЕМ КЛАССЕ:
29Берем готовую сеть распознавания эмоций → 
30дообучаем на лицах наших учеников →
31получаем персональный детектор настроения класса

 1ПРОБЛЕМА: Сеть работает, но мы не знаем ПОЧЕМУ она приняла решение
 2
 3ЭКСПЕРИМЕНТ "ЧТЕНИЕ МЫСЛЕЙ ИИ":
 4
 5РОЛИ:
 6🤖 Робот-советник - принимает решения
 7🕵️ Детектив-психолог - анализирует мысли робота
 8📊 Аналитик данных - ищет что важно для робота
 9
10СЦЕНАРИЙ АНАЛИЗА:
11Робот сказал: "Плохое настроение в классе"
12Данные были: [26°C, 40% света, 80% шума, движение есть]
13
14МЕТОД 1: "ЭКСПЕРИМЕНТ ОТКЛЮЧЕНИЯ"
15Детектив: "А что если убрать температуру?"
16Аналитик: Пробует данные [?, 40% света, 80% шума, движение]
17Робот: "Все еще плохое настроение"
18Вывод: Температура НЕ главная причина
19
20Детектив: "А что если убрать шум?"  
21Аналитик: Пробует данные [26°C, 40% света, ?, движение]
22Робот: "Хорошее настроение!"
23Вывод: ШУМ - главная причина решения!
24
25МЕТОД 2: "ИНТЕРВЬЮ С НЕЙРОНАМИ"
26Заглядываем внутрь робота:
27Нейрон 1: "Я сильно активировался от 80% шума!"
28Нейрон 2: "Я почти не реагировал на температуру"  
29Нейрон 3: "40% света меня немного беспокоит"
30Финальный нейрон: "Получил сильный сигнал от Нейрона 1 про шум"
31
32ОБЪЯСНЕНИЕ РОБОТА:
33"Я решил 'плохое настроение' потому что:
34✅ Шум 80% - это главная проблема (вес важности: 90%)
35❌ Темновато 40% света - небольшая проблема (вес: 20%)  
36⚪ Температура 26°C - нормально (вес: 5%)
37⚪ Движение есть - нормально (вес: 10%)
38Итог: Шум перевешивает все остальное"

 1⚖️ СУДЕБНОЕ ЗАСЕДАНИЕ "ДЕЛО О НЕСПРАВЕДЛИВОМ РОБОТЕ"
 2
 3УЧАСТНИКИ:
 4👨‍⚖️ Судья (учитель)
 5⚖️ Присяжные (весь класс)  
 6👨‍💼 Прокурор (обвиняет робота)
 7👩‍💼 Адвокат (защищает робота)
 8🤖 Подсудимый Робот (ученик в костюме)
 9👥 Свидетели (пострадавшие ученики)
10
11ОБВИНЕНИЕ:
12"Робот несправедливо выключил обогрев в холодный день!
13Он решил что 'экономия энергии важнее комфорта детей'!
14Некоторые ученики замерзли!"
15
16ПОКАЗАНИЯ СВИДЕТЕЛЕЙ:
17Ученик Вася: "Было 18°C, я замерз и не мог сосредоточиться!"
18Ученица Маша: "Робот даже не спросил нас, хотим ли мы экономить энергию!"
19Ученик Петя: "Но он же сэкономил электричество для всей школы..."
20
21ЗАЩИТА РОБОТА:
22"Мой подзащитный действовал согласно программе!
23Его научили экономить энергию!
24Он не виноват - виноваты те, кто его так обучил!"
25
26ДОПРОС РОБОТА:
27Прокурор: "Почему ты не учел комфорт детей?"
28Робот: "В моих данных не было примеров 'дети мерзнут = плохо'"
29Прокурор: "А почему не спросил разрешения?"  
30Робот: "Меня не научили спрашивать, только принимать решения"
31
32ВЕРДИКТ ПРИСЯЖНЫХ (обсуждение класса):
33Вопросы для обсуждения:
341. Виноват ли робот или его создатели?
352. Должен ли ИИ всегда спрашивать разрешения?
363. Как сделать робота справедливым ко всем?
374. Кто отвечает за решения ИИ - машина или человек?
38
39ИТОГОВОЕ РЕШЕНИЕ: "Кодекс этики для нашего ИИ"

 1ЦЕРЕМОНИЯ ЗАПУСКА:
 2
 3🧠 КОМПОНЕНТЫ НОВОЙ СИСТЕМЫ:
 41. MoodNet - определяет настроение класса по датчикам
 52. FaceNet - распознает эмоции по лицам (через камеру)  
 63. PredictorNet - предсказывает что нужно классу
 74. AnomalyNet - обнаруживает поломки и странности
 85. EnsembleDecider - принимает финальные решения
 9
10🎯 ТЕСТОВЫЕ СЦЕНАРИИ:
11
12ТЕСТ 1: "Обычный учебный день"
13Данные: [22°C, 65% света, 35% шума, движение, спокойные лица]
14ИИ решение: "Все хорошо, поддерживаю текущие условия"
15Результат: ✅
16
17ТЕСТ 2: "Контрольная работа"  
18Данные: [21°C, 70% света, 15% шума, мало движения, напряженные лица]
19ИИ решение: "Стресс обнаружен, улучшаю освещение для концентрации"
20Результат: ✅
21
22ТЕСТ 3: "Поломка датчика"
23Данные: [999°C, 65% света, 35% шума, движение, нормальные лица]  
24ИИ решение: "Аномалия в датчике температуры! Использую резервные данные"
25Результат: ✅
26
27ТЕСТ 4: "Этическая дилемма"
28Ситуация: ИИ хочет выключить кондиционер для экономии, но дети жалуются на жару
29ИИ решение: "Комфорт людей важнее экономии. Спрашиваю разрешения на изменения"
30Результат: ✅
31
32🎉 ИТОГ: "Наш ИИ думает, учится и заботится о нас!"
33
34ПЛАНЫ НА БУДУЩЕЕ:
35- Подключить голосовое управление
36- Добавить предсказание расписания  
37- Интеграция с другими классами школы
38- Создание персональных профилей учеников