Искусственный интеллект

1.

Искусственный
интеллект
Машины учатся на данных, чтобы решать
задачи как люди.

2.

ДЕМИСТИФИЦИРУЕМ ИИ:
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ

3.

ИИ: Что это? Проще, чем кажется!
Искусственный интеллект — не магия и не
роботы-гуманоиды. Это мощный инструмент для
решения задач, который учится на данных.
Представьте его как супер-калькулятор для
сложной информации:
Обрабатывает огромные объемы данных: текст,
изображения, звук
Находит закономерности там, где человеку
это сложно

4.

3 Ключевых термина для старта
3 Ключевых термина для старта Освоение
искусственного интеллекта начинается с понимания
базовых концепций:
Искусственный интеллект (ИИ): Способность
машин имитировать человеческое мышление для
решения сложных задач
Машинное обучение (МО): Технология,
позволяющая системам обучаться на данных без

5.

Как обучаются машины? Разбираем этапы
Как обучаются машины? Разбираем этапы Процесс
обучения включает последовательные шаги:
Сбор данных: получение релевантной
информации из различных источников
Подготовка данных: очистка, нормализация и
преобразование в пригодный формат
Выбор модели: подбор алгоритма (регрессия,
классификация, нейросети)

6.

Данные vs Алгоритмы: Что важнее?
Данные и алгоритмы взаимозависимы. Оба
критичны для эффективного ИИ, но их важность
зависит от задачи и контекста. Ключевые роли:
Данные: "Топливо" ИИ. Качество и объем
определяют чему модель может научиться.
Алгоритмы: "Двигатель" ИИ. Методы обработки
данных и извлечения закономерностей. Примеры
дисбаланса:

7.

Нейросети — не мозг! Аналогии доступно
Нейросети часто сравнивают с мозгом, но это
лишь упрощённая аналогия. На самом деле они
работают принципиально иначе. Ключевые
отличия и понятные аналогии:
Нейросеть — не сознание: Это сложный
математический инструмент для обработки
данных, как калькулятор для вычислений.

8.

Машинное обучение за 120 секунд
Машинное обучение (ML) — это подраздел ИИ.
Системы учатся на данных, улучшаясь без
явного программирования. Основные компоненты:
Данные: Основа для обучения моделей
(примеры, признаки)
Алгоритмы: Математические методы для поиска
закономерностей
Обучение: Процесс адаптации модели под
данные Примеры применения:

9.

Опасен ли ИИ? Реальность vs Мифы
Опасен ли Искусственный Интеллект? Разделяем
Реальность и Мифы Основная цель:
объективно оценить риски ИИ
развенчивая распространенные заблуждения
Ключевые аспекты: Мифы против Реальности:
TABLE|Миф|Реальность ИИ обретет сознание и
восстанет|Современный ИИ — сложный инструмент
лишенный сознания

10.

Глубокое обучение: Почему «глубокое»?
Глубокое обучение:
Почему «глубокое»? Ключевое отличие —
архитектура нейронных сетей:
«Глубина» означает множество скрытых слоев
(от 3 до 100+)
Каждый слой извлекает абстракции разного
уровня сложности Пример иерархии признаков
для изображений:
Слой 1: Края и контуры
Слой 2: Текстуры и простые формы

11.

5 Примеров ИИ в вашем телефоне
Искусственный интеллект уже повседневный
помощник в вашем смартфоне.
Вот 5 ключевых примеров:
Голосовые помощники (Siri, Google
Ассистент): Понимают речь, отвечают на вопросы,
управляют приложениями и умным домом.
Умные камеры: Автоматически распознают
сцены, лица, улучшают качество фото, создают

12.

Будущее ИИ: Куда движемся?
Будущее ИИ:
Куда движемся? Ключевые векторы развития и
вызовы:
AGI (Искусственный Общий Интеллект): Цель
создания систем с человекообразным мышлением
и адаптивностью. Пока остается
гипотетическим.
Углубленная персонализация: ИИ станет
основой для кастомизированных услуг в медицине,
образовании, развлечениях.