Därest 6-7. Jañsany intellekt (AI)

**МОДУЛЬ 3. ГРАФИКАМЕН ЖӘНЕ ДЫБЫСПЕН ЖҰМЫС ІСТЕУГЕ АРНАЛҒАН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ** **Дәріс 6-7**. Жасанды интеллект көмегімен деректерді визуализациялау. Кескінді тану құралдары. Сандық өнердегі жасанды интеллект Жасанды интеллект (AI) деректерді визуализациялау, кескінді тану және цифрлық өнерді қос...

**МОДУЛЬ 3. ГРАФИКАМЕН ЖӘНЕ ДЫБЫСПЕН ЖҰМЫС ІСТЕУГЕ АРНАЛҒАН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ** **Дәріс 6-7**. Жасанды интеллект көмегімен деректерді визуализациялау. Кескінді тану құралдары. Сандық өнердегі жасанды интеллект Жасанды интеллект (AI) деректерді визуализациялау, кескінді тану және цифрлық өнерді қоса алғанда, әртүрлі салалардың ажырамас бөлігіне айналады. Бұл дәрісте біз AI деректерді визуализациялауға қалай көмектесетінін, кескінді тану үшін қандай құралдар қолданылатынын және AI цифрлық өнерге қалай әсер ететінін қарастырамыз. Деректерді визуализациялау -- бұл ақпаратты графикалық түрде ұсыну процесі. Бұл үлкен көлемдегі деректерді талдауды және заңдылықтарды анықтауды жеңілдетеді. Жақсы орындалған визуализация пайдаланушыларға ақпаратты тезірек және оңай түсінуге көмектеседі. AI визуализация процесін автоматтандыруға мүмкіндік береді. Машиналық оқыту алгоритмдері деректерді талдап, Графиктер мен диаграммаларды автоматты түрде жасай алады. Ai көмегімен деректерді визуализациялаудың кейбір танымал құралдары: - Tableau-интерактивті визуализацияны құрудың қуатты құралы. - Power BI-деректерді талдау және визуализациялау үшін Microsoft корпорациясының платформасы. - Python кітапханалары: - Matplotlib --- статикалық графика үшін. - Seaborn --- статистикалық визуализация үшін. - Plotly --- интерактивті графиктер үшін. Кескінді тану құралдары. Кескінді тану-бұл кескіндердегі объектілерді анықтау және жіктеу процесі. Бұл суреттердегі беттерді, заттарды және басқа элементтерді анықтауды қамтиды. Кескінді тану үшін қолданылатын негізгі технологияларға мыналар жатады: - конволюциялық нейрондық желілер (CNN) --- суреттерден сипаттамаларды автоматты түрде алуға қабілетті кескіндерді талдауға арналған негізгі модельдер. - OpenCV-кескінді өңдеуге арналған көптеген құралдарды ұсынатын компьютерлік көру кітапханасы. - TensorFlow және keras --- нейрондық желілерді құруға және оқытуға арналған құрылымдар. Кескінді тануды қолдану. Кескінді тану әртүрлі салаларда қолданылады: - медицина-Медициналық бейнелеу бойынша ауруларды диагностикалау; - қауіпсіздік - бетті тану жүйелері; - маркетинг-суреттер арқылы тұтынушылардың мінез-құлқын талдау. Сандық өнердегі жасанды интеллект. Сандық өнер-бұл цифрлық технологияны қолдану арқылы жасалған өнер түрі. Жасанды интеллект көркем шығармаларды жасауда жаңа көкжиектер ашады. Кейбір танымал әдістер: - генеративті қарсыласу желілері (GANs) --- бар стильдерге еліктейтін жаңа кескіндер жасау үшін қолданылады; - стильді тасымалдау-бірегей туындылар жасай отырып, бір кескіннің стилін екіншісіне ауыстыруға мүмкіндік береді. - Janelle Shane-ai көмегімен өнер туындыларын жасайды; - Mario Klingemann-бірегей визуалды туындыларды жасау үшін алгоритмдерді қолданады. Жасанды интеллект деректерді визуализациялауға, кескінді тануға және цифрлық өнерге айтарлықтай әсер етеді. Ол деректерді талдау процесін жақсартады, нысандарды тануды автоматтандырады және шығармашылық үшін жаңа мүмкіндіктер ашады. Болашақта AI дамуын жалғастырады және осы және басқа салаларда жаңа қолданбаларды табады. **Дәріс 8.** Teachable Machine: Машиналық оқыту Біз робототехника, жасанды интеллект және машиналық оқытудың таңғажайып даму кезеңінде өмір сүріп жатырмыз. Машиналық оқыту әлі де жаңа тұжырымдама болып табылады. Біз машиналарға қалай үйренуге болатынын үйрете аламыз, ал кейбір машиналар өздігінен үйрене алады. Машиналық оқыту - бұл адамның араласуынсыз өздігінен автоматты түрде талдайтын және шешім қабылдайтын алгоритмдер мен деректерді қамтитын жасанды интеллект қосымшасы. Машиналық оқыту компьютер үлгілерді белгілі бір ережелермен бағдарламалаудың орнына мысалдармен таниды деп болжайды. Бұл үлгілер деректерде бар. Машиналық оқыту -- деректерден күрделі функциялардан (үлгілерден) үйренетін және болжам жасайтын алгоритмдерді (ережелер жиынтығын) құру. МО 3 кезеңді қамтиды: 1\) деректерді талдау; 2\) үлгілерді табу; 3\) шаблонға негізделген болжам. Машиналық оқытуды қолдану: - денсаулық сақтау: дәрігерлерге пациенттердің диагнозын болжау; - қаржы: несие карталары бойынша алаяқтық қызметті болжау; - электрондық коммерция: клиенттердің кетуін болжау; - биология: қатерлі ісік тудыруы мүмкін гендік мутация заңдылықтарын іздеу. Машиналық оқытудың үш негізгі категориясы бар: +-----------------------+-----------------------+-----------------------+ | **Supervised | **Unsupervised | **Reinforcement | | learning** | learning** | learning** | | | | | | (мұғаліммен бірге | (мұғалімсіз оқыту): | (оқытуды күшейту): | | оқу): | | | | | Машина таңдалған | Машина марапатқа | | Машина таңдалған | мәліметтер бойынша | негізделген жүйе | | мәліметтерден | оқымайды. Мағынасы, | арқылы үйренеді. | | үйренеді. Әдетте, | деректер арасында | | | деректерді адамдар | \"дұрыс\" жауап жоқ, | | | белгілейді. | машина объектілер | | | | арасындағы байланысты | | | | табуы керек. | | +-----------------------+-----------------------+-----------------------+ **Teachable Machine ерекшеліктері** Teachable Machine --- бағдарламалаусыз немесе арнайы білімсіз машиналық оқыту үлгілерін жасауға мүмкіндік беретін веб-негізделген құрал. Teachable Machine мүмкіндіктері: - Веб-камера немесе файлдар арқылы өз кескіндеріңізді, дыбыстарыңызды және позаларыңызды тануға компьютеріңізді жаттықтыру. - Үлгіңізді сынау және оның жаңа мысалдарды қаншалықты жақсы жіктей алатынын тексеру. - Үлгіңізді TensorFlow.js, Coral, Arduino және т.б. сияқты әртүрлі пішімдерге экспорттау. Сондай-ақ үлгіңізді жүктеп алуға немесе оны желіде жариялау. - Үлгіңізді Glitch, P5.js, Node.js және басқалары сияқты басқа құралдармен пайдалану. - Веб-камера немесе микрофон арқылы нақты уақытта файлдардан жүктеп салу немесе мысалдарды жазу. Модельді желіге ешқандай деректер тарап кетпей, компьютерде жергілікті түрде пайдалануға болады. - Teachable Machine- ды GitHub сайтындағы ашық бастапқы кодқа кіру арқылы тегін пайдалануға болады. Teachable Machine сонымен қатар машиналық оқыту, жіктеу және AI пайдалану этикасы туралы білуге ​​арналған тамаша құрал болып табылады. Teachable Machine веб-сайтында Teachable Machine пайдаланатын сабақтар мен әрекеттер бар. Teachable Machine --- машиналық оқыту үлгілерін құруды жылдам, оңай және барлығына қолжетімді ететін веб-негізделген құрал. Оны пайдалану үшін сізге ешқандай бағдарламалау немесе машиналық оқыту білімі қажет емес. Веб-камераны немесе файлдарды пайдаланып, компьютеріңізді өз кескіндеріңізді, дыбыстарыңызды және позаларыңызды тануға үйрете аласыз. Содан кейін веб-сайттарыңыз, қолданбаларыңыз және т.б. үшін үлгіңізді экспорттай аласыз. Teachable Machine AI-ды жұмыс немесе қызығушылық саласында қолданғысы келетін әртүрлі адамдар үшін пайдалы болуы мүмкін. Міне, кейбір мысалдар: - **Мұғалімдер**  оқушыларды машиналық оқыту тұжырымдамаларымен, жіктеумен және AI пайдаланудағы этикалық ойлармен таныстыру үшін Teachable Machine қолданбасын пайдалана алады. Сондай-ақ олар оны интерактивті және тартымды сабақтар мен әрекеттер жасау үшін пайдалана алады. - **Суретшілер**  Teachable Machine кіріс немесе шығыс ретінде кескіндерді, дыбыстарды және позаларды пайдаланатын мәнерлі және инновациялық дизайн жасау үшін пайдалана алады. Сондай-ақ олар көркемдік өрнектің жаңа мүмкіндіктерін зерттеу үшін әртүрлі модальділіктер мен форматтармен тәжірибе жасай алады. - **Студенттер**  Teachable Machine машиналық оқытуды және жасанды интеллектті үйрену үшін және олардың дағдылары мен қызығушылықтарын көрсететін жеке жобалары мен эксперименттерін жасау үшін пайдалана алады. Олар сонымен қатар оны басқа студенттермен бірлесіп жұмыс істеу және өз жұмыстарын әлеммен бөлісу үшін пайдалана алады. - **Инноваторлар**  жаңа идеяларды машиналық оқыту мен AI көмегімен прототип жасау және сынау үшін Teachable Machine пайдалана алады. Олар оны өз аймақтарындағы немесе қауымдастықтардағы проблемалар мен қиындықтарды шешу үшін де пайдалана алады. - **Жаңа өнімді жасаушылар** Teachable Machine машиналық оқыту мен AI мүмкіндіктерін пайдаланатын қызықты және пайдалы жобаларды жасау үшін пайдалана алады. Сондай-ақ олар оны модельдерін Glitch, P5.js, Node.js, Coral, Arduino және т.б. сияқты басқа құралдармен және құрылғылармен біріктіру үшін пайдалана алады. Бұл Teachable Machine пайдалана алатындардың бірнеше мысалдары ғана. Машиналық оқыту мен AI көмегімен жүзеге асырғысы келетін идеясы бар кез келген адам Teachable Machine пайдалана алады. Бұл барлығына арналған құрал.