Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
Вот :
Искусственный интеллект (ИИ) – область информатики, которая занимается созданием интеллектуальных машин и программ. Основные понятия ИИ:
Агент – сущность, способная осуществлять автономные действия в некоторой среде с целью достижения полезных результатов. Может быть виртуальным (программа) или физическим (робот).
Машина – аппаратно-программный комплекс, реализующий агента.
Разум – способность мыслить, воспринимать, понимать и решать задачи. Цель ИИ – воссоздать его компоненты на машине.
Знания – зафиксированная информация, необходимая агенту для эффективных действий. Могут быть априорными (заложены разработчиком) или извлеченными в процессе обучения.
Представление знаний – способ формализации и структурирования знаний для использования в ИИ-системах.
Вывод – процесс получения новых знаний из имеющихся с использованием правил логики.
Обучение – процесс приобретения или уточнения знаний и навыков агентом на основе опыта.
Машинное обучение – подход к созданию алгоритмов, способных обучаться без явного программирования.
Нейронная сеть – алгоритм машинного обучения, вдохновленный принципами работы биологических нейронных сетей.
Глубокое обучение – подход к машинному обучению с использованием глубоких нейронных сетей.
Большие данные – структурированные и неструктурированные данные огромных объемов, автоматически обрабатываемые ИИ.
Рассуждение – логический вывод заключений из известных фактов и правил вывода.
Планирование – построение последовательности действий для достижения заданной цели.
Восприятие – способность интерпретировать сенсорную информацию, например, видео или речь.
Робототехника – разработка физических агентов (роботов), способных функционировать в реальной среде.
Эти базовые понятия лежат в основе современных исследований и приложений ИИ, таких как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, компьютерное зрение, обработка естественного языка, экспертные системы, нейронные сети и многое другое. Владение основной терминологией крайне важно для понимания текущего состояния и направлений
Искусственный интеллект (ИИ) – область информатики, которая занимается созданием интеллектуальных машин и программ. Основные понятия ИИ:
Агент – сущность, способная осуществлять автономные действия в некоторой среде с целью достижения полезных результатов. Может быть виртуальным (программа) или физическим (робот).
Машина – аппаратно-программный комплекс, реализующий агента.
Разум – способность мыслить, воспринимать, понимать и решать задачи. Цель ИИ – воссоздать его компоненты на машине.
Знания – зафиксированная информация, необходимая агенту для эффективных действий. Могут быть априорными (заложены разработчиком) или извлеченными в процессе обучения.
Представление знаний – способ формализации и структурирования знаний для использования в ИИ-системах.
Вывод – процесс получения новых знаний из имеющихся с использованием правил логики.
Обучение – процесс приобретения или уточнения знаний и навыков агентом на основе опыта.
Машинное обучение – подход к созданию алгоритмов, способных обучаться без явного программирования.
Нейронная сеть – алгоритм машинного обучения, вдохновленный принципами работы биологических нейронных сетей.
Глубокое обучение – подход к машинному обучению с использованием глубоких нейронных сетей.
Большие данные – структурированные и неструктурированные данные огромных объемов, автоматически обрабатываемые ИИ.
Рассуждение – логический вывод заключений из известных фактов и правил вывода.
Планирование – построение последовательности действий для достижения заданной цели.
Восприятие – способность интерпретировать сенсорную информацию, например, видео или речь.
Робототехника – разработка физических агентов (роботов), способных функционировать в реальной среде.
Эти базовые понятия лежат в основе современных исследований и приложений ИИ, таких как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, компьютерное зрение, обработка естественного языка, экспертные системы, нейронные сети и многое другое. Владение основной терминологией крайне важно для понимания текущего состояния и направлений развития этой технологии будущего.