Основы Искусственного Интеллекта

True (A)

Моделирование сложных систем

<p>обучения</p> Signup and view all the answers

<p>Обработка больших данных = Анализ и извлечение информации из больших объемов данных Автоматизация экспериментов = Упрощение и ускорение научных исследований Моделирование сложных систем = Создание компьютерных моделей для анализа процессов Этические рамки = Нормативы, регулирующие использование ИИ</p> Signup and view all the answers

<p>Слабый (узкий) ИИ (C)</p> Signup and view all the answers

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Машинное обучение и глубокое обучение</p> Signup and view all the answers

<p>Машинное обучение</p> Signup and view all the answers

<p>Слабый ИИ = Разработан для конкретных задач Сильный ИИ = Интеллект сравнимый с человеческим Суперинтеллект = Превосходит человеческий интеллект</p> Signup and view all the answers

<p>Обработка естественного языка (A)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Диагностика заболеваний</p> Signup and view all the answers

<p>Робототехника</p> Signup and view all the answers

<p>Глубокое обучение (A)</p> Signup and view all the answers

Использование алгоритмов для анализа больших объемов данных с целью выявления закономерностей и получения ценной информации.

Разработка моделей для описания и прогнозирования поведения сложных систем, таких как климатические изменения или биологические процессы.

Риск, что алгоритм ИИ может быть предвзятым из-за неполных или некорректных данных, используемых для его обучения.

Кто несет ответственность за действия систем ИИ?

Потенциальная опасность чрезмерной зависимости от систем ИИ, которая может ограничить человеческую самостоятельность.

Область компьютерных наук, которая стремится создавать системы, способные выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Это включает в себя способность учиться, рассуждать, решать проблемы и адаптироваться к новым ситуациям.

ИИ, разработанный для решения конкретной задачи, например, распознавание речи или рекомендации продуктов. Он не обладает общим интеллектом. Это преобладающий тип ИИ в настоящее время.

Теоретический тип ИИ, который обладает интеллектом, сравнимым с человеческим. Он способен решать широкий спектр задач и адаптироваться к неизвестным ситуациям.

Гипотетический тип ИИ, который превосходит человеческий интеллект во всех аспектах.

Методы, которые позволяют системам учиться из данных, без явного программирования. Разные подходы: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением.

Подмножество МО, использующее многослойные нейронные сети для извлечения сложных представлений из данных. Очень эффективно для задач, связанных с обработкой изображений, речи и текста.

Способность компьютерных систем «видеть» и интерпретировать изображения или видео. Применяется в системах распознавания объектов, медицинской диагностике и автономном вождении.

Разработка программ, которые могут понимать и обрабатывать человеческий язык. Используется в чат-ботах, машинных переводчиках и системах анализа больших объемов текстовых данных.

Используется ИИ для создания интеллектуальных роботов, способных выполнять задачи в физическом мире. От простых автоматизированных систем до автономных роботов-манипуляторов.

Применение ИИ в бизнесе и сфере услуг, таких как автоматизация задач, повышение эффективности, персонализация опыта клиентов, прогнозирование рынка.