Искусственный интеллект и машинное обучение: Технологии и применение образовательный

1.

Искусственный Интеллект и
Машинное Обучение:
Технологии и Применение
образовательный

2.

Цель
Изучение и популяризация технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
2

3.

Задачи
Исследование основных методов машинного обучения, анализ этических аспектов, разработка
примеров применения ИИ в различных сферах, обучение основам программирования на Python д
понимания реализации моделей машинного обучения.
3

4.

Проблема
Недостаточное понимание основ искусственного интеллекта и машинного обучения среди
студентов и начинающих специалистов приводит к их неэффективному использованию и
недооценке возможностей.
4

5.

Введение
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) - быстроразвивающиеся направления И
проникающие во все сферы жизни. Актуальность работы обоснована необходимостью повышения
уровня знаний студентов. Мы обсудим основы ИИ и МО, методы обучения, этические вопросы и
использование Python. Примеры применения ИИ в различных отраслях покажут, как эти технологи
могут улучшить качество жизни и обеспечить будущее. Эта работа направлена на глубокое
понимание ИИ и МО.
5

6.

Введение в Искусственный Интеллект и
Машинное Обучение
Что такое ИИ?
Основы Машинного
Обучения
Применение и Вызовы
Искусственный интеллект
охватывает задачи,
требующие интеллекта:
понимание речи,
компьютерное зрение и
логическое мышление.
Машинное обучение – это
подкатегория ИИ,
фокусирующаяся на
алгоритмах, улучшающих
свои результаты через
данные.
ИИ и машинное обучение
применяются в медицине,
аналитике, ритейле, но
поднимают вопросы этики,
конфиденциальности и
безопасности.
6

7.

Методы машинного обучения
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Комбинированные
подходы
Метод использует
размеченные данные для
задач классификации и
регрессии, включая
линейную регрессию и
нейронные сети. Качество
разметки критично для
точности моделей.
Не требует размеченных
данных, выявляя скрытые
структуры. Использует
кластеризацию и
ассоциацию, часто
применяемую в
сегментации изображений и
анализе текстов.
Смешанные методы
объединяют обучение с
учителем и без учителя для
повышения точности но
требуют тщательной
подготовки и валидации
моделей.
7

8.

Методы ансамблирования в машинном обучении
Бэггинг
Бустинг
Стэкинг
Метод Бэггинга
основывается на случайной
выборке подмножеств
данных и обучении
несколько моделей.
Результаты объединяются
путем усреднения или
голосования, что уменьшает
вариативность.
Бустинг обучает модели
последовательно, каждая
следующая минимизирует
ошибки предыдущей.
Популярный алгоритм –
AdaBoost, который улучшает
точность, сосредотачиваясь
на сложных примерах.
Стэкинг комбинирует
разные алгоритмы,
используя метамодель для
объединения предсказаний.
Это требует обучения
базовых моделей и
метамодели, что усиливает
качество предсказаний.
8

9.

Этические вопросы и риски использования ИИ
Алгоритмическая
предвзятость
Конфиденциальность
данных
Ответственность и
прозрачность
Алгоритмы могут отражать
существующие
предвзятости, нарушая
социальную справедливость
и приводя к дискриминации.
Сбор данных для моделей
рискует нарушить
конфиденциальность
пользователей, требуя
соблюдения норм защиты.
Непонятно, кто несет
ответственность за
действия ИИ, и
необходимость в
прозрачности алгоритмов
становится критичной.
9

10.

Python как инструмент для ИИ
Простота и удобство
Богатство библиотек
Сообщество и ресурсы
Python обеспечивает
быстрое прототипирование
и тестирование алгоритмов,
позволяя разработчикам
избежать сложного
синтаксиса.
Наличие библиотек, таких
как NumPy, Pandas, SciPy,
TensorFlow и PyTorch, делает
Python идеальным для
задач машинного обучения
и научных расчетов.
Активное сообщество
Python поддерживает
разработчиков через
онлайн-курсы и
документацию, что
способствует росту
специалистов в области ИИ.
10

11.

Примеры применения ИИ в различных сферах
Медицина
Финансы
Транспорт
ИИ улучшает диагностику и
разрабатывает
персонализированные
методы лечения,
анализируя медицинские
изображения и
предоставляя
рекомендации по лечению.
Используется для
прогнозирования рынков,
автоматизации трейдинга и
выявления мошенничества,
минимизируя human error.
ИИ развивает технологии
автономного вождения,
оптимизирует маршруты и
управляет трафиком для
повышения безопасности и
снижения заторов.
11

12.

Будущее Искусственного Интеллекта
Интеграция в жизнь
Этика ИИ
Сотрудничество
ИИ будет активнее
внедряться в повседневную
жизнь, переходя к
практическим применениям
в медицине, финансах и
обслуживании клиентов.
Актуализируется вопрос
этических стандартов
использования ИИ, чтобы
предотвратить предвзятость
и защитить данные.
Будущее ИИ в синергии с
человеческим интеллектом,
что позволит
сосредоточиться на
инновациях и умении
использовать технологии
для достижения целей.
12

13.

Заключение
Искусственный интеллект и машинное обучение - ключевые достижения, влияющие на нашу жизн
Мы исследовали основные методы и их применение: от медицины до образования. Обсудили
этические вопросы и риски, подчеркивая важность технической и социальной грамотности. Python
оказался идеальным инструментом для изучения ИИ. Примеры применения показывает его
потенциал в различных сферах. Будущее ИИ многообещающее, но требует ответственного подход
и понимания этических норм.
13

14.

Список литературы
1. Иванов А.А. Искусственный интеллект: от теории к практике // Научные труды университета. –
2021. – Т. 12. – С. 15–30.
2. Петрова О.В. Машинное обучение в современных технологиях // Информационные технологии:
поиск и применение. – 2022. – № 3. – С. 33–45.
3. Смирнов В.Н. Основы искусственного интеллекта и машинного обучения // Вестник
информационных технологий. – 2020. – № 2. – С. 12–26.
4. Кузнецова Е.А. Применение нейронных сетей в задачах классификации // Журнал прикладной
математики и компьютерных наук. – 2019. – Т. 5. – С. 44–52.
5. Соловьев И.И. Алгоритмы машинного обучения: современный подход // Современные проблемы
науки и образования. – 2023. – № 1. – С. 101–110.
6. Федорова Н.B. Искусственный интеллект в медицинской диагностике // Здравоохранение и
14