Искусственный интеллект в 21 веке

1.

Автор: Чигринов Дмитрий
Группа: 294-ЭТ
Искусственный интеллект (ИИ)
в 21 веке
Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой способность
компьютерных систем выполнять задачи, традиционно требующие
человеческого интеллекта, включая обучение, решение проблем и
принятие решений. В 21 веке ИИ достиг значительных успехов, чему
способствовали рост вычислительных мощностей и увеличение
доступных объемов данных. Ключевыми направлениями развития ИИ
сегодня являются машинное обучение, глубокое обучение и
обработка естественного языка, которые открывают новые горизонты
для технологического прогресса.

2.

Нейронные сети
Основа ИИ
Структура
Глубокое обучение
Нейронные сети являются
ключевым инструментом
современного ИИ, имитируя
структуру и функции
человеческого мозга.
Они состоят из множества
взаимосвязанных 'нейронов',
обрабатывающих информацию
и передающих сигналы.
Глубокое обучение использует
многослойные нейронные сети
для извлечения сложных
закономерностей из данных.

3.

Применение ИИ
Медицина
Транспорт
ИИ активно применяется в медицине для диагностики
заболеваний, включая анализ рентгеновских снимков и
определение патологий на ранних стадиях.
Автономные транспортные средства, такие как
беспилотные автомобили, полагаются на ИИ для
навигации, распознавания объектов и принятия
решений в реальном времени.
Финансы
В финансовом секторе ИИ используется для
обнаружения мошеннических операций,
алгоритмической торговли и управления рисками.

4.

Обработка языка
Понимание языка
Примеры
NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать
и генерировать человеческий язык, обеспечивая более
естественное взаимодействие между человеком и
машиной.
Примерами являются голосовые помощники, такие как Siri
и Alexa, машинный перевод, например, Google Translate, и
анализ тональности текста.

5.

Машинное обучение
Алгоритмы ML
Обучение на данных
Машинное обучение — это
подотрасль ИИ, позволяющая
системам учиться на данных без
явного программирования.
Алгоритмы ML, такие как
регрессия и классификация,
предсказывают результаты на
основе входных данных.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением
позволяет агентам ИИ учиться
путем проб и ошибок, получая
вознаграждение за правильные
действия.
Это обучение основано на взаимодействии с окружающей средой для достижения поставленных целей.

6.

Этика ИИ
1
2
3
Этические вопросы
Развитие ИИ поднимает важные этические вопросы, связанные с
конфиденциальностью данных и предвзятостью алгоритмов.
Справедливость и прозрачность
Обеспечение справедливости, прозрачности и подотчетности
ИИ-систем является критически важной задачей.
Регулирование
Необходимо разрабатывать нормативные акты и стандарты для
ответственного использования ИИ.

7.

Будущее ИИ
1
Трансформация
Ожидается, что ИИ продолжит трансформировать различные отрасли, повышая
эффективность.
Сильный ИИ
2
Развитие более совершенных форм ИИ, таких как сильный ИИ (AGI),
может привести к беспрецедентным технологическим скачкам.
Сотрудничество
3
Сотрудничество человека и ИИ станет нормой, усиливая
наши способности.

8.

ИИ в образовании
1
2
3
Персонализация
ИИ может персонализировать учебный процесс, адаптируя материалы к индивидуальным потребностям студентов.
Интеллектуальные системы
Интеллектуальные системы обучения могут предоставлять мгновенную обратную связь и помогать преподавателям.
Техникумы
В техникумах ИИ может использоваться для автоматизации рутинных задач и улучшения учебных программ.

9.

Ответственное развитие
Ответственное развитие и применение ИИ обеспечат его позитивное
влияние на общество, способствуя прогрессу и улучшению качества
жизни. Важно помнить, что ИИ является инструментом, и его
конечный эффект зависит от целей и методов его использования
человеком.

10.

Заключение
1
2
Мощная технология
Искусственный интеллект — это мощная технология,
формирующая наше настоящее и будущее, открывая новые
горизонты.
Важность понимания
Понимание основ ИИ, особенно нейронных сетей, важно для
специалистов технической сферы.