Искусственный интеллект
Автор: Amira01 • Апрель 24, 2024 • Реферат • 1,163 Слов (5 Страниц) • 15 Просмотры
Кыргызская государственная медицинская академия имени И.К Ахунбаева
Кафедра физики, математики, информатики и компьютерных технологий
[pic 1]
Тема: Искусственный интеллект
Выполнила: Студентка группы
ЛД1-7 Кабирова Амира
[pic 2]
(подпись)
Бишкек 2023
[pic 3]
[pic 4]
Что такое ИИ и его виды.
И
скусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, посвященная созданию программ и систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Основная цель искусственного интеллекта — создание алгоритмов и моделей, которые могут адаптироваться и выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей.
Виды искусственного интеллекта включают в себя:
- Узкоспециализированный (узконаправленный) искусственный интеллект (Weak AI / Narrow AI
- Этот тип искусственного интеллекта предназначен для решения конкретных задач и ограничен в своих возможностях. Примеры включают в себя голосовых помощников (например, Siri или Google Assistant) и системы распознавания речи.
- Общеспособный искусственный интеллект (Strong AI / General AI):
- Этот уровень искусственного интеллекта представляет собой более высокую степень искусственного интеллекта, способного выполнять широкий спектр задач, сходных с человеческим интеллектом. Он обладает способностью обучения и решения задач в различных областях, подобно человеку.
- 3. Машинное обучение (Machine Learning, ML):
- Это подраздел искусственного интеллекта, который фокусируется на разработке методов, которые позволяют компьютерам обучаться на основе опыта. Машинное обучение включает в себя различные методы, такие как нейронные сети, деревья решений, и многие другие.
Компоненты | Назначение | Взаимосвязь |
Машинное обучение (ML): | Машинное обучение используется для обучения моделей на основе данных. Эти модели затем способны делать прогнозы или классифицировать новые данные, даже если они не были явно программированы для выполнения конкретной задачи. | Модели машинного обучения могут использоваться вместе с нейронными сетями, обработкой естественного языка и компьютерным зрением для решения сложных задач. |
Нейронные сети: | Нейронные сети используются для моделирования сложных взаимосвязей в данных. Глубокие нейронные сети могут выявлять абстрактные признаки и паттерны, что делает их эффективными в задачах распознавания образов, обработки изображений и многих других областях. | Нейронные сети часто используются в машинном обучении для создания моделей, которые способны обрабатывать сложные данные. |
Обработка естественного языка (NLP): | : NLP позволяет компьютерам взаимодействовать с человеческим языком. Это включает в себя понимание и интерпретацию текста, а также создание текста. | NLP может использоваться в системах управления знанием, машинном обучении и системах принятия решений для анализа и извлечения информации из текстовых данных. |
Компьютерное зрение: | Компьютерное зрение позволяет компьютерам анализировать и понимать изображения и видео. | Оно может быть использовано вместе с нейронными сетями для распознавания образов, а также с системами управления для принятия решений на основе визуальных данных. |
[pic 5][pic 6]
...