Применение технологий искусственного интеллекта

• Номер работы:
  1524383
• Раздел:
  Все работы   →   Презентации   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  20.04.2025 г.
• Объем работы:
  20 стр.
• Содержание:
  Применение технологий искусственного интеллекта
  1. Что такое искусственный интеллект?
  
  Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машин имитировать разум.
  
  Термин впервые сформулирован Джоном МакКарти в 1956 году.
  
  «Каждый аспект обучения или любой другой характеристики интеллекта в принципе может быть настолько точно описан, что машина может быть создана для его имитации».
  
  «Системы, имитирующие интеллектуальное поведение, которое мы воспринимаем как неотъемлемые характеристики интеллекта человека».
  
  2. Основные цели и задачи ИИ
  
  Цель ИИ
  
  Создать машины, которые учатся и решают задачи самостоятельно.
  
  Задачи:
  
  Распознавание образов.
  Обработка естественного языка.
  Принятие решений.
  
  Философия
  
  Вопросы сознания и этики в ИИ остаются актуальными.
  
  3. Нейронные сети
  
  Машинное обучение
  
  Алгоритмы обучаются на больших объёмах данных.
  
  Нейронные сети
  
  Имитация структуры человеческого мозга для решений.
  
  Алгоритмы
  
  Чёткие инструкции для решения конкретных задач.
  
  Нейронные сети проявили способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными.
  
  Нейронные сети — универсальные аппроксиматоры, вычисляющие любую непрерывную функцию с любой наперёд заданной точностью.
  
  4. Обучение вместо программирования
  
  Вместо того, чтобы в явном виде задавать алгоритмы работы, системы формируют набор примеров, описывающих проблемную область, который называется обучающим множеством.
  
  Используя методы машинного обучения, нейронная сеть выявляет и воспроизводит закономерности, заложенные в данных.
  
  5. ИИ в медицине
  
  Диагностика
  
  Точность до 90% при выявлении заболеваний.
  
  Разработка лекарств
  
  Персонализированный подход к терапии и препаратам.
  
  Применение
  
  ИИ помогает врачам в операциях и прогнозах.
  
  6. Как нейросеть формирует ответ на запрос
  
  Если запрос, передаваемый нейронной сети, присутствовал в обучающей выборке, то она точно ответит на вопрос.
  
  Если такого запроса не было, то сеть находит несколько близких запросов, которые были ей представлены при обучении, и конструирует ответ.
  
  Если в обучающей выборке не было близких по смыслу запросов, то сеть не сможет адекватно ответить на него!
  
  7. Будущее искусственного интеллекта
  
  1. Перспективы
  
  Расширение ИИ в здравоохранении, образовании, производстве.
  
  2. Влияние
  
  Искусственный интеллект меняет экономику и общество.
  
  3. Регулирование
  
  Необходимы законы и этика для безопасного использования ИИ.
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Применение технологий искусственного интеллекта
  
  Применение технологий искусственного интеллекта
  1. Что такое искусственный интеллект?
  
  Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машин имитировать разум.
  
  Термин впервые сформулирован Джоном МакКарти в 1956 году.
  
  «Каждый аспект обучения или любой другой характеристики интеллекта в принципе может быть настолько точно описан, что машина может быть создана для его имитации».
  
  «Системы, имитирующие интеллектуальное поведение, которое мы воспринимаем как неотъемлемые характеристики интеллекта человека».
  
  2. Основные цели и задачи ИИ
  
  Цель ИИ
  
  Создать машины, которые учатся и решают задачи самостоятельно.
  
  Задачи:
  
  Распознавание образов.
  Обработка естественного языка.
  Принятие решений.
  
  Философия
  
  Вопросы сознания и этики в ИИ остаются актуальными.
  
  3. Нейронные сети
  
  Машинное обучение
  
  Алгоритмы обучаются на больших объёмах данных.
  
  Нейронные сети
  
  Имитация структуры человеческого мозга для решений.
  
  Алгоритмы
  
  Чёткие инструкции для решения конкретных задач.
  
  Нейронные сети проявили способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными.
  
  Нейронные сети — универсальные аппроксиматоры, вычисляющие любую непрерывную функцию с любой наперёд заданной точностью.
  
  4. Обучение вместо программирования
  
  Вместо того, чтобы в явном виде задавать алгоритмы работы, системы формируют набор примеров, описывающих проблемную область, который называется обучающим множеством.
  
  Используя методы машинного обучения, нейронная сеть выявляет и воспроизводит закономерности, заложенные в данных.
  
  5. ИИ в медицине
  
  Диагностика
  
  Точность до 90% при выявлении заболеваний.
  
  Разработка лекарств
  
  Персонализированный подход к терапии и препаратам.
  
  Применение
  
  ИИ помогает врачам в операциях и прогнозах.
  
  6. Как нейросеть формирует ответ на запрос
  
  Если запрос, передаваемый нейронной сети, присутствовал в обучающей выборке, то она точно ответит на вопрос.
  
  Если такого запроса не было, то сеть находит несколько близких запросов, которые были ей представлены при обучении, и конструирует ответ.
  
  Если в обучающей выборке не было близких по смыслу запросов, то сеть не сможет адекватно ответить на него!
  
  7. Будущее искусственного интеллекта
  
  1. Перспективы
  
  Расширение ИИ в здравоохранении, образовании, производстве.
  
  2. Влияние
  
  Искусственный интеллект меняет экономику и общество.
  
  3. Регулирование
  
  Необходимы законы и этика для безопасного использования ИИ.