Вот некоторые из них:
- Нейронные сети для обработки естественного языка (NLP) - такие сети могут использоваться для разработки алгоритмов машинного перевода, анализа тональности текстов, определения тематик текстов и т.д.
- Нейронные сети для обработки изображений - такие сети могут использоваться для разработки алгоритмов распознавания объектов на изображениях, классификации изображений, генерации изображений и т.д.
- Глубокие нейронные сети - такие сети могут использоваться для разработки алгоритмов распознавания речи, распознавания рукописного текста, создания рекомендательных систем и т.д.
- Нейронные сети для обработки аудио - такие сети могут использоваться для разработки алгоритмов распознавания речи, классификации аудиофайлов, создания музыкальных композиций и т.д.
- Нейронные сети для обработки временных рядов - такие сети могут использоваться для анализа финансовых данных, прогнозирования экономических показателей, прогнозирования погоды и т.д.
- Нейронные сети для улучшения производительности - такие сети могут использоваться для оптимизации работы компьютерных систем, улучшения скорости обработки данных и т.д.
- Нейронные сети для управления роботами и автоматизации процессов - такие сети могут использоваться для создания умных устройств, автоматизации процессов производства и т.д.
- Нейронные сети для обработки больших данных - такие сети могут использоваться для анализа больших объемов данных, создания прогнозов, обработки медицинских данных и т.д.
В общем, нейросети могут быть очень полезны в работе программиста, в зависимости от конкретной области и проекта, над которым он работает.