Embedded Files
Тема урока "Машинное обучение - решение задач распознавания, классификации и предсказания. Искусственный интеллект"
Сегодня на уроке вы:
познакомитесь с различными аспектами использования технологий машинного обучения в разных сферах деятельности человека, технологиями искусственного интеллекта и их использованием в современном мире;
узнаете о принципах работы нейронных сетей.
Сегодня вы узнаете о тех областях ИТ-индустрии, в которых могут применяться навыки и опыт программирования. И, прежде всего, о самом перспективном направлении в этой области - искусственном интеллекте. О нём много пишут и говорят в и интернете, и прессе. Вы скорее всего сталкивались с ним в играх, фильмах и мультфильмах, когда робот или компьютер подобный человеку, общается с ним на равных, принимает решения и действует самостоятельно.
Команда Google Deepmind разработала алгоритм, который на протяжении более 200 игровых лет учился, играя с самим собой. Это позволило ему, учась на своих ошибках, адаптироваться и придумывать тактики, способные одолеть сильнейших киберспортсменов. Можно сказать, что алгоритм AlphaStar успешно воспроизвел такой человеческий интеллектуальный навык, как игра в старкрафт.
Как машины и компьютеры стали умными и начали учиться? Кто им в этом помог? Какие задачи может решать искусственный интеллект сейчас и как он будет выглядеть в далеком будущем? Что вы можете сделать уже сейчас, чтобы развиваться в этой сфере?
Ответы на эти вопросы вы узнаете из видеоролика «Искусственный интеллект и машинное обучение» и презентации "Искусственный интеллект: выдумка или реальность?".
Запомни!
Искусственный интеллект (ИИ) — научная область, занимающаяся созданием программ и устройств, имитирующих интеллектуальные функции человека.
Слабый Искусственный Интеллект решает и справляется только с какими-то конкретными задачами, например, играть в шахматы, или находить и фильтровать спам в почте, опознать котика на фотографии...
Сильный Искусственный Интеллект - это те самые персонажи (роботы и компьютеры), которых мы видим в фильмах, играх и научной фантастике. Они способны осознать себя и во всем соответствовать человеку или даже превзойти его!
Как связаны машинное обучение и искусственный интеллект?
Как связаны машинное обучение и искусственный интеллект?
Машинное обучение (Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться.
Машинное обучение — и его компоненты в виде глубокого обучения и нейронных сетей — можно изобразить в виде концентрических подмножеств ИИ. Искусственный интеллект обрабатывает данные для принятия решений и создания прогнозов. Алгоритмы машинного обучения позволяют ИИ не только обрабатывать эти данные, но и использовать их для обучения и повышения «интеллектуальности», не требуя дополнительного программирования. Искусственный интеллект является «родительским» объектом всех включенных в него подмножеств машинного обучения. Первым подмножеством является машинное обучение, внутри него располагается глубокое обучение, а затем — нейронные сети.
Посмотри пример применения искусственного интеллекта и машинного обучения
Посмотри пример применения искусственного интеллекта и машинного обучения
"Эволюция Boston Dynamics"
"Эволюция Boston Dynamics"
Выполни задания
Выполненные задания - свой файл присылать tasha-nataly@mail.ru или https://vk.com/id59850110).
Предлагаю на выбор одно из заданий:
● Привести примеры, где в повседневной жизни вы могли сталкиваться с работой алгоритмов, которые были представлены на уроке?
● Ответить на вопросы: Почему искусственный интеллект сравнивают с Троянским конем? Какую параллель можно провести? Вспомните высказывания Стивена Хоккинга, Билла Гейтса и Илона Маска.
● При помощи приложения FaceApp поменяйте возраст лица, изображенного на своей фотографии, добавляй различные анимации и другие методы интеллектуальной обработки.
● Сделать скрин (можно аудиофайл) диалога с Алисой (Siri, Hey Google, Cortana или др.). Темы для разговоров определить самостоятельно.
Page updated
Google Sites
Report abuse