Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой область информатики, посвященную созданию компьютерных систем и моделей, способных выполнять задачи, требующие типично человеческого интеллекта. В отличие от человеческого интеллекта, искусственный интеллект стремится к созданию средств и систем, способных автоматизировать деятельность, обучаться на основе опыта и различать образы.

Основные аспекты искусственного интеллекта

• Машинное обучение — это подразделение искусственного интеллекта, изучающее методы создания систем, способных обучаться на основе опыта.
• Обработка естественного языка ― эта область фокусируется на создании систем, способных взаимодействовать с человеком на естественном языке.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 31749

• Компьютерное зрение ― эта сфера направлена на разработку методов, позволяющих компьютерам распознавать и анализировать изображения и видео.
• Робототехника ― в области робототехники искусственный интеллект применяется для создания автономных систем и роботов, способных оперировать в различных условиях.

ИИ используется для диагностики, прогнозирования заболеваний и разработки новых лекарств. Он применяется для автоматизации производства и оптимизации процессов в строительстве. В финансовой сфере ИИ используется для анализа рынков, прогнозирования трендов и разработки инвестиционных стратегий. Автономные автомобили, системы управления трафиком и маршрутизации могут быть улучшены с помощью искусственного интеллекта.

Если вы хотите профессионально работать над созданием ИИ, вы можете пройти обучение в GeekBrains. Вы научитесь создавать и обучать нейронные сети за 12 месяцев на 200+ реальных задачах, создадите ИИ, которые распознают изображения и лица, прогнозируют данные и генерируют текст. Выбрать свою программу обучения можно здесь. 

Примеры успешных проектов по созданию ИИ

• AlphaGo ― проект компании DeepMind (дочерней компании Google) ― создает искусственный интеллект для игры в го. В 2016 году AlphaGo сумел победить 18-кратного чемпиона мира Ли Седоля в серии матчей, что считается важным достижением в развитии ИИ.
• IBM Watson ― платформа искусственного интеллекта, которая объединяет машинное обучение и анализ данных. Watson был знаменит своей победой в игре «Jeopardy!» в 2011 году, переиграв двух самых успешных участников шоу.
• OpenAI GPT ― проект, созданный OpenAI, целью которого является обучение моделей глубокого обучения на невероятно больших корпусах текстовых данных. Одно из наиболее известных достижений ― GPT-4, модель, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы и многое другое, проявляя запредельные способности обработки языка.

• Tesla Autopilot ― система автоматического управления, разработанная Tesla, предлагающая самостоятельное управление транспортным средством с использованием искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Автопилот Tesla значительно улучшает безопасность на дороге и представляет собой важный пример применения ИИ в автомобильной промышленности.
• DeepFace ― проект разработки системы распознавания лиц, созданный Facebook. DeepFace использует глубокое обучение для сопоставления изображений лиц и достигает эффективности распознавания, превосходящей человеческую способность.

Основы искусственного интеллекта 

Нейронные сети 

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой широкую область компьютерных наук, фокусирующуюся на разработке систем и моделей, способных выполнять задачи, требующие типично человеческого интеллекта.

Нейронные сети (или искусственные нейронные сети) представляют собой модели, вдохновленные биологическими нейронными сетями человеческого мозга. Они состоят из соединенных и взаимодействующих узлов, называемых «искусственными нейронами», которые обрабатывают информацию.

Основные принципы нейронных сетей:

• Нейроны и связи: Основные строительные элементы нейронных сетей.
• Передача сигналов: Входные данные передаются через слои нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию, передавая результат дальше.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Искусственный интеллект с нуля» до 10 ноября

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

• Обучение: Нейросети обучаются на примерах данных, настраивая свои соединения, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными и фактическими результатами.

Нейросети используются в машинном обучении для выполнения различных задач, включая классификацию образов, прогнозирование, распознавание речи и машинный перевод. Эти сети также имеют множество приложений в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областях, где требуется извлечение сложных закономерностей из данных.

Машинное обучение 

Машинное обучение (Machine Learning, ML) ― это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы, принимать решения или выполнять задачи без явного программирования для каждого конкретного случая.

Основные концепции машинного обучения:

1. Обучение на основе данных: Машинное обучение использует большие объемы данных для обучения моделей, опираясь на образцы и примеры, что позволяет моделям обнаруживать закономерности и обучаться на основе этих закономерностей.
2. Автоматизированное обучение и принятие решений: Модели машинного обучения могут использоваться для автоматического принятия решений, создания прогнозов, классификации данных и решения сложных задач, таких как распознавание образов или прогнозирование трендов.
3. Алгоритмы и методы: В машинном обучении применяются различные алгоритмы, такие как методы обучения с учителем, обучение без учителя, а также методы усиления, которые используются в зависимости от конкретной задачи и характера данных.

Виды задач в машинном обучении:

1. Обучение с учителем: В этом виде задач обучающие данные предоставляются с метками или правильными ответами, и модель обучается предсказывать эти ответы на новых данных.
2. Обучение без учителя: Здесь данные не имеют меток, и целью является выявление шаблонов или группировка данных без заранее известных ответов.
3. Обучение с подкреплением: Агент обучается взаимодействуя с окружающей средой и получая награды или штрафы на основе своих действий.

Только до 14.11

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

Применение машинного обучения:

• Прогнозирование: Например, прогнозирование спроса, цен на акции или оттока клиентов.
• Классификация: Различение между категориями, такими как спам и не спам в электронной почте.
• Рекомендации: Например, рекомендательные системы для фильмов или товаров.
• Компьютерное зрение и обработка изображений: Распознавание объектов на изображениях, медицинская диагностика, анализ видео.
• Обработка естественного языка: Анализ текста, машинный перевод, генерация текста и многое другое.

Глубокое обучение 

Глубокое обучение (Deep Learning) ― это подраздел машинного обучения, фокусирующийся на использовании нейронных сетей с несколькими слоями для извлечения представлений из данных. В глубоком обучении компьютерная модель пытается обучаться представлять данные в иерархических уровнях абстракции, что позволяет модели в автоматическом режиме извлекать характеристики и сделать высококачественные прогнозы или принимать решения на основе сложных данных.

Основные аспекты глубокого обучения:

1. Использование нейронной сети с множеством слоев: В отличие от более традиционных моделей машинного обучения, глубокое обучение предполагает применение моделей с большим количеством скрытых слоев, что позволяет извлекать более сложные и абстрактные представления из данных.
2. Настройка параметров и признаков: Глубокое обучение позволяет модели автоматически изучать внутренние представления данных и искать наилучшие параметры и признаки для решения задачи.
3. Применение в больших данных: Глубокое обучение часто проявляет свою силу в задачах, связанных с обработкой больших объемов данных, таких как изображения, звук, текст и видео.

Применение глубокого обучения:

• Компьютерное зрение: Распознавание образов, анализ изображений, автоматическая обработка фото и видео.
• Обработка естественного языка: Машинный перевод, анализ текста, генерация речи.
• Рекомендательные системы: Предсказание предпочтений и рекомендации для пользователей.
• Генеративные модели: Создание синтетических данных, изображений и звука.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) ― это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и интерпретацией человеческого языка компьютерами. Используя техники машинного обучения и обработки больших данных, NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и взаимодействовать с человеческим языком на естественном уровне.

Проекты по обработке естественного языка ИИ имеют ряд успешных примеров:

1. Google Translate ― инструмент машинного перевода, который использует технологии NLP для перевода текста с одного языка на другой. С помощью алгоритмов машинного обучения Google Translate обеспечивает все более точные и качественные результаты перевода.
2. Голосовые помощники, такие как Siri от Apple, Alexa от Amazon и Google Assistant, используютя NLP для распознавания голосовых команд и предоставления ответов на вопросы или выполнения задач. Они могут обрабатывать и понимать естественный язык пользователей, что позволяет им взаимодействовать с технологией голосового управления.
3. Анализ тональности и сентиментов: Алгоритмы NLP используются для анализа тональности и сентиментов текстовых данных, таких как отзывы о товарах или социальные медиа сообщения. Это помогает компаниям получать представление о мнениях и настроении клиентов, что может быть полезным для принятия управленческих решений.
4. Генерация текста: Некоторые проекты по NLP работают над алгоритмами, способными генерировать тексты на естественном языке. Примером может служить проект GPT-4, разработанный OpenAI, который создает тексты с высоким качеством и смысловой связностью.
5. Автокомплит и исправление опечаток: Алгоритмы NLP используются для автокомплита и исправления опечаток в текстовых полях, упрощая и улучшая ввод текста в поисковых системах, социальных сетях и других платформах.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование