Жасанды интеллект (ЖИ) туралы

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to Lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Медицина саласындағы жасанды интеллектінің (ЖИ) үш негізгі қолдану аясын атаңыз?

Диагноз қою, емдеу жоспарларын құру және дәрі-дәрмектерді әзірлеу.

Қаржы секторында ЖИ-дің қолданылуының екі мысалын келтіріңіз, олар тәуекелдерді азайтуға бағытталған.

Алаяқтықты анықтау және кредиттік тәуекелдерді бағалау.

Автокөлік өнеркәсібіндегі ЖИ-дің екі негізгі бағытын атаңыз, көлік жүргізуді қауіпсіз және тиімді етеді.

Өздігінен жүретін көліктер және автоматтандырылған жүргізушіге көмек жүйелері (ADAS).

Этикеттік тұрғыдан алғанда, ЖИ жүйелерін құру кезіндегі ең маңызды үш мәселені атаңыз.

<p>Әділдік, жеке деректердің құпиялылығын қамтамасыз ету, жауапкершілікті анықтау.</p> Signup and view all the answers

ЖИ-дің дамуымен байланысты туындайтын екі әлеуметтік-экономикалық қауіпті атаңыз.

<p>Жұмыс орындарының жойылуы және деректердің теріс пайдаланылуы.</p> Signup and view all the answers

AGI термині нені білдіреді және оның ЖИ дамуындағы мақсаты қандай?

<p><code>AGI</code> – адам деңгейіндегі интеллектке жету мақсатын білдіретін Күшті ЖИ.</p> Signup and view all the answers

Деректер жиынтығы (dataset) машиналық оқытуда қандай рөл атқарады?

<p>Машиналық оқыту үшін пайдаланылатын деректердің жиынтығы.</p> Signup and view all the answers

Модельдің жұмысын анықтайтын және оның болжамдарын жасайтын мән қалай аталады?

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

Оқыту жылдамдығы (learning rate) нейрондық желіні оқыту процесіне қалай әсер етеді?

<p>Ол нейрондық желіні оқыту кезінде салмақтардың қаншалықты тез өзгеретінін анықтайтын параметр.</p> Signup and view all the answers

Классификация, регрессия және кластеризацияның айырмашылығы неде?

<p>Классификация - деректерді санаттарға бөлу, регрессия – үздіксіз мәндерді болжау, ал кластеризация – деректерді ұқсас топтарға бөлу.</p> Signup and view all the answers

Жасанды интеллектің (ЖИ) негізгі міндеттеріне мысал келтіріңіз, олардың қазіргі заманғы қолданылуымен байланысын түсіндіріңіз?

<p>Бейнелеу, тілді тану және шешім қабылдау. Мысалы, бейнелеу - медицинада ауруларды анықтау үшін, Тілді тану - виртуалды ассистенттерде, шешім қабылдау - қаржылық саудада қолданылады.</p> Signup and view all the answers

Машиналық оқытудың (МО) қандай әдістерін білесіз? Әрқайсысына қысқаша сипаттама беріп, нақты мысалдармен түсіндіріңіз.

<p>Сызықтық регрессия (болжам жасау), логистикалық регрессия (жіктеу), шешім қабылдау ағаштары (шешім қабылдау), тірек векторларының әдісі (классификация), K-means кластеризациясы (топтастыру).</p> Signup and view all the answers

Терең оқытудың машиналық оқытудан айырмашылығы неде? Нақты архитектуралардың мысалдарын келтіріңіз және олардың қандай міндеттерді шешуге көмектесетінін түсіндіріңіз.

<p>Терең оқыту көп қабатты нейрондық желілерді пайдаланады. Мысалы, CNN бейнелерді тануда, RNN тілді өңдеуде, ал трансформаторлар мәтінді аударуда қолданылады.</p> Signup and view all the answers

Нейрондық желі қалай жұмыс істейді? Нейрондық желіні оқыту процесін сипаттап беріңіз және оның негізгі мақсаты қандай?

<p>Нейрондық желі нейрондар мен байланыстардан тұрады, кіріс сигналдарды өңдейді және шығыс сигналын шығарады. Оқыту деректер негізінде байланыс салмақтарын реттеу арқылы жүзеге асырылады. Мақсаты - желінің болжам дәлдігін арттыру.</p> Signup and view all the answers

Жасанды интеллектінің даму тарихындағы негізгі кезеңдерді атаңыз. 1980-ші жылдардағы сараптамалық жүйелердің рөлі қандай болды және олар қазіргі ЖИ-ге қалай әсер етті?

<p>1950-ші жылдардан басталды, 1956 жылы «жасанды интеллект» термині ұсынылды. 1980-ші жылдары сараптамалық жүйелер танымал болды, олар белгілі бір саладағы білімді қолдана отырып, бүгінгі ЖИ-ге әсерін тигізді.</p> Signup and view all the answers

Машиналық оқытудағы бақыланатын және бақыланбайтын оқытудың айырмашылықтарын түсіндіріңіз. Әрқайсысына мысал келтіріңіз, олардың қай жерде қолданылатынын көрсетіңіз.

<p>Бақыланатын оқытуда белгіленген деректер пайдаланылады (мысалы, классификация), ал бақыланбайтын оқытуда белгіленбеген деректер қолданылады (мысалы, кластеризация). Бақыланатын оқыту - спамды анықтау, бақыланбайтын оқыту - клиенттерді сегменттеу.</p> Signup and view all the answers

Күшейту арқылы оқыту (reinforcement learning) қалай жұмыс істейді? Бұл әдістің басқа машиналық оқыту әдістерінен ерекшелігі неде?

<p>Күшейту арқылы оқыту агенттің қоршаған ортамен әрекеттесуі арқылы жүзеге асырылады, агент әрбір әрекеті үшін марапат алады немесе жазаланады. Ерекшелігі - тікелей кері байланыс негізінде оқыту.</p> Signup and view all the answers

Конволюциялық нейрондық желілердің (CNN) негізгі қағидалары қандай? Олар бейнелерді тануда қалай қолданылады және олардың тиімділігі неде?

<p>CNN конволюциялық қабаттарды пайдаланады, олар бейнелердің ерекшеліктерін анықтауға көмектеседі. CNN кеңістіктік байланыстарды ескереді және параметрлерді бөліседі, бұл олардың тиімділігін арттырады.</p> Signup and view all the answers

Рекурренттік нейрондық желілер (RNN) қандай міндеттерді шешуге арналған? Олардың конволюциялық желілерден айырмашылығы неде?

<p>RNN тізбекті деректерді өңдеуге арналған, мысалы, тілді өңдеу және уақыттық қатарларды болжау. CNN кеңістіктік деректермен жұмыс істейді, ал RNN уақыттық тәуелділіктерді ескереді.</p> Signup and view all the answers

Трансформаторлар архитектурасы қалай жұмыс істейді және олар тілді өңдеуде неліктен тиімді? Назар аудару механизмінің рөлін түсіндіріңіз.

<p>Трансформаторлар назар аудару механизмін пайдаланады, бұл желіге кіріс тізбегінің әрбір элементіне назар аударуға мүмкіндік береді. Бұл тілді өңдеуде тиімді, себебі сөздер арасындағы байланыстарды жақсырақ түсінуге көмектеседі.</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Медицинадағы ЖИ

Ауруды анықтау және емдеу жоспарларын құру.

Қаржыдағы ЖИ

Алаяқтықты табу және акциялар бағамын болжау.

Автоөнеркәсіптегі ЖИ

Өздігінен жүретін көліктерді жасау.

ЖИ этикасы

Моральдық аспектілерді қарастыру.

Signup and view all the flashcards

Жұмыс орындарының жойылуы

Автоматтандырудың әсерінен жұмыс орындарының қысқаруы.

Signup and view all the flashcards

Қауіпсіздік мәселелері

ЖИ жүйелерін бұзып, зиян келтіру қаупі.

Signup and view all the flashcards

Алгоритм

Есепті шешуге арналған қадамдық нұсқаулар.

Signup and view all the flashcards

Деректер жиынтығы

Машиналық оқыту үшін пайдаланылатын деректер.

Signup and view all the flashcards

Модель

Деректерге негізделген математикалық құрылым.

Signup and view all the flashcards

Кластеризация

Деректерді ұқсас топтарға бөлу.

Signup and view all the flashcards

Жасанды интеллект (ЖИ)

Адамның ақыл-ой қабілеттерін имитациялайтын компьютерлік жүйелер теориясы және әзірлемесі.

Signup and view all the flashcards

Машиналық оқыту

Компьютерлерге деректерден үйренуге мүмкіндік беретін ЖИ бөлігі.

Signup and view all the flashcards

Терең оқыту

Көп қабатты нейрондық желілерді қолданатын машиналық оқытудың бір түрі.

Signup and view all the flashcards

Нейрондық желі

Адам миының құрылымын имитациялайтын математикалық модель.

Signup and view all the flashcards

Нейрондық желілерді оқыту

Деректер негізінде байланыс салмақтарын реттеу арқылы жүзеге асырылады.

Signup and view all the flashcards

Сараптамалық жүйелер

Белгілі бір саладағы білімді қолдана отырып, шешім қабылдауға көмектесетін жүйелер.

Signup and view all the flashcards

Машиналық оқытудың маңызы

Компьютерлерге нақты бағдарламалаусыз деректерден үйренуге мүмкіндік береді.

Signup and view all the flashcards

Терең оқытудың қолданылуы

Бейнелерді тану, тілді өңдеу және дыбысты тану сияқты міндеттерді шешу үшін тиімді.

Signup and view all the flashcards

Нейрондық желінің құрылымы

Нейрондар мен олардың арасындағы байланыстардан тұрады.

Signup and view all the flashcards

Нейронның жұмысы

Кіріс сигналдарды өңдейді және шығыс сигналын шығарады.

Signup and view all the flashcards

Study Notes

  • Жасанды интеллект (ЖИ) — адамның ақыл-ой қабілеттерін имитациялайтын компьютерлік жүйелер теориясы мен әзірлемесі.
  • ЖИ міндеттеріне мыналар кіреді:
    • Бейнелеу
    • Тілді тану
    • Шешім қабылдау
  • ЖИ әдістеріне мыналар жатады:
    • Машиналық оқыту
    • Терең оқыту
    • Нейрондық желілер

ЖИ тарихы

  • ЖИ зерттеулері 1950-ші жылдардан басталды.
  • 1956 жылы Дартмут конференциясында «жасанды интеллект» термині ұсынылды.
  • Алғашқы ЖИ жүйелері логикалық есептерді шешуге және тілді аударуға қабілетті болды.
  • 1980-ші жылдары сараптамалық жүйелер танымал болды, олар белгілі бір саладағы білімді қолдана отырып, шешім қабылдауға көмектесті.
  • Қазіргі уақытта ЖИ дамуы үлкен деректердің (big data) және есептеу қуатының артуымен байланысты.

Машиналық оқыту

  • Машиналық оқыту — ЖИ-дің бір бөлігі, ол компьютерлерге нақты бағдарламалаусыз деректерден үйренуге мүмкіндік береді.
  • Машиналық оқыту алгоритмдеріне мыналар жатады:
    • Сызықтық регрессия
    • Логистикалық регрессия
    • Шешім қабылдау ағаштары
    • Тірек векторларының әдісі (SVM)
    • K-means кластеризациясы
  • Оқыту әдістері:
    • Бақыланатын оқыту (supervised learning)
    • Бақыланбайтын оқыту (unsupervised learning)
    • Жартылай бақыланатын оқыту (semi-supervised learning)
    • Күшейту арқылы оқыту (reinforcement learning)

Терең оқыту

  • Терең оқыту — машиналық оқытудың бір түрі, ол көп қабатты нейрондық желілерді пайдаланады.
  • Терең оқыту бейнелерді тану, тілді өңдеу және дыбысты тану сияқты күрделі міндеттерді шешу үшін тиімді.
  • Терең оқыту архитектуралары:
    • Конволюциялық нейрондық желілер (CNN)
    • Рекурренттік нейрондық желілер (RNN)
    • Трансформаторлар

Нейрондық желілер

  • Нейрондық желі — адам миының құрылымын имитациялайтын математикалық модель.
  • Нейрондық желі нейрондар мен олардың арасындағы байланыстардан тұрады.
  • Әрбір нейрон кіріс сигналдарды өңдейді және шығыс сигналын шығарады.
  • Нейрондық желілерді оқыту деректер негізінде байланыс салмақтарын реттеу арқылы жүзеге асырылады.

ЖИ қолдану салалары

  • Медицина:
    • Диагноз қою
    • Емдеу жоспарларын құру
    • Дәрі-дәрмектерді әзірлеу
  • Қаржы:
    • Алдауды анықтау
    • Акциялар бағамын болжау
    • Кредиттік тәуекелдерді бағалау
  • Автокөлік өнеркәсібі:
    • Өздігінен жүретін көліктер
    • Автоматтандырылған жүргізушіге көмек жүйелері (ADAS)
  • Бөлшек сауда:
    • Персоналдандырылған ұсыныстар
    • Сұранысты болжау
    • Инвентаризацияны басқару
  • Өндіріс:
    • Сапаны бақылау
    • Техникалық қызмет көрсетуді болжау
    • Роботтандырылған құрастыру желілері

ЖИ этикасы

  • ЖИ этикасы ЖИ технологияларын әзірлеу мен қолданудың моральдық аспектілерін қарастырады.
  • Негізгі этикалық мәселелер:
    • Әділдік және алалаушылықты болдырмау
    • Жеке деректердің құпиялылығын қамтамасыз ету
    • Жауапкершілікті анықтау
    • Автономиялы шешімдердің салдары
  • Этикалық принциптерді сақтау ЖИ-дің пайдасын арттырып, зиянын азайтуға көмектеседі.

ЖИ қауіптері

  • Жұмыс орындарының жойылуы: Автоматтандыру көптеген мамандықтарға әсер етуі мүмкін.
  • Қауіпсіздік мәселелері: ЖИ жүйелерін бұзу және зиян келтіру қаупі бар.
  • Қарулану: Автономиялы қарулардың пайда болуы халықаралық қауіпсіздікке қатер төндіреді.
  • Деректердің теріс пайдаланылуы: Жеке деректерді заңсыз мақсаттарда қолдану мүмкіндігі.

ЖИ даму перспективалары

  • Күшті ЖИ (AGI) жасау: Адам деңгейіндегі интеллектке жету.
  • ЖИ-ді басқа технологиялармен интеграциялау: IoT, блокчейн және басқалар.
  • Жаңа ЖИ қолданбаларын әзірлеу: Ғылым, білім беру және өнер салаларында.
  • ЖИ зерттеулерінің қарқынды дамуы технологияның болашағын қалыптастырады.

ЖИ терминологиясы

  • Алгоритм — белгілі бір есепті шешу үшін қадамдық нұсқаулар жиынтығы.
  • Деректер жиынтығы (dataset) — машиналық оқыту үшін пайдаланылатын деректердің жиынтығы.
  • Модель — деректерге негізделген және болжамдар жасауға қолданылатын математикалық немесе логикалық құрылым.
  • Параметр — модельдің жұмысын анықтайтын мән.
  • Гиперпараметр — машиналық оқыту процесін басқару үшін орнатылатын параметр.
  • Оқыту жылдамдығы (learning rate) — нейрондық желіні оқыту кезінде салмақтардың қаншалықты тез өзгеретінін анықтайтын параметр.
  • Функция (feature) — деректердің сипаттамасы немесе атрибуты.
  • Классификация — деректерді санаттарға бөлу міндеті.
  • Регрессия — үздіксіз мәндерді болжау міндеті.
  • Кластеризация — деректерді ұқсас топтарға бөлу міндеті.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Quiz Team

More Like This

Use Quizgecko on...
Browser
Open
Browser
Browser