Искусственный интеллект

Август 23, 2022

Главная
Информатика
Искусственный интеллект

Содержание

2. Искусственный интеллект Это научное направление, разрабатывающее методы, позволяющие электронно-вычислительной машине решать интеллектуальные задачи, то есть моделированием
3. Искусственный нейрон Это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной сети. Нейроны Входные (получают на
4. История ИИ Джон Серл в 1980-е годы ввел термины «Сильный ИИ» и «Слабый ИИ».
5. История ИИ Алан Тьюринг - английский математик, логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. Создал
6. Тест Тьюринга Если компьютер может работать так, что человек не в состоянии определить, с кем он
7. Направления исследований ИИ Нисходящее (семиотическое) – предусматривает разработку новых систем и баз знаний, которые имитируют высокоуровневые
8. Машинное обучение Это принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов. Машинное обучение Обучение с учителем (человек
9. Машинное обучение Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Когнитивные
10. Основные проблемы ИИ обучение машин возможно только на основе массива данных; интеллектуальные системы ограничены конкретным видом
11. Сферы применения ИИ финансы; транспорт и логистика; медицина; оборона и военное дело; бизнес и торговля; спорт;
13. Скачать презентацию

Слайд 2

Искусственный интеллект
Это научное направление, разрабатывающее методы, позволяющие электронно-вычислительной машине решать интеллектуальные

задачи, то есть моделированием разумного поведения.

Слайд 3

Искусственный нейрон
Это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной

сети.

Нейроны

Входные (получают на «вход» элемент исходной информации)

Промежуточные (обрабатывают информацию)

Выходные (выдают результат)

Слайд 4

История ИИ
Джон Серл в 1980-е годы ввел термины «Сильный ИИ» и

«Слабый ИИ».

Слайд 5

История ИИ
Алан Тьюринг - английский математик, логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики.

Создал тест, цель которого отличить поведение человека от поведения компьютера.

Слайд 6

Тест Тьюринга
Если компьютер может работать так, что человек не в состоянии

определить, с кем он общается – с другим человеком или с машиной, - считается, что он прошел тест Тьюринга.

Слайд 7

Направления исследований ИИ
Нисходящее (семиотическое) – предусматривает разработку новых систем и баз

знаний, которые имитируют высокоуровневые психические процессы типа речи, выражения эмоций и мышления.
Восходящее (биологическое) – предполагает проведение исследований в области нейронных сетей, посредством которых создаются модели интеллектуального поведения с точки зрения биологических процессов.

Слайд 8

Машинное обучение
Это принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов.
Машинное обучение
Обучение с

учителем (человек задает конкретную цель, проверяет гипотезу).

Обучение без учителя (компьютер самостоятельно находит закономерности, учится думать, как человек.

Глубокое обучение (смешанный способ).

Слайд 9

Машинное обучение
Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных

клеток живого организма.
Когнитивные вычисления – одно из направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми.

Слайд 10

Основные проблемы ИИ
обучение машин возможно только на основе массива данных;
интеллектуальные системы

ограничены конкретным видом деятельности;
интеллектуальные машины не являются автономными;
зависимость от данных;
непредсказуемость;
алгоритмическое смещение;
отсутствие обобщения.

Слайд 11

Сферы применения ИИ
финансы;
транспорт и логистика;
медицина;
оборона и военное дело;
бизнес и торговля;
спорт;
культура;
музыка;
живопись;
видео;
литература;
игры.

Искусственный интеллект

Содержание

Искусственный интеллектЭто научное направление, разрабатывающее методы, позволяющие электронно-вычислительной машине решать интеллектуальные

Искусственный нейрон Это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной

История ИИДжон Серл в 1980-е годы ввел термины «Сильный ИИ» и

История ИИАлан Тьюринг - английский математик, логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики.

Тест Тьюринга Если компьютер может работать так, что человек не в состоянии

Направления исследований ИИНисходящее (семиотическое) – предусматривает разработку новых систем и баз

Машинное обучениеЭто принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов.Машинное обучениеОбучение с

Машинное обучениеНейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных

Основные проблемы ИИобучение машин возможно только на основе массива данных;интеллектуальные системы

Сферы применения ИИфинансы;транспорт и логистика;медицина;оборона и военное дело;бизнес и торговля;спорт;культура;музыка;живопись;видео;литература;игры.

Похожие презентации