Как создать Центр искусственного интеллекта за 100 дней. Александр Чесалов
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Как создать Центр искусственного интеллекта за 100 дней - Александр Чесалов страница 12

СКАЧАТЬ сделав уйму различных версий документов и презентаций, а также стали представлять наш проект на всех возможных мероприятиях, форумах и выставках.

      Параллельно с той работой, как мне тогда представлялось, нужно было сформировать «с нуля» группы разработки для решения прикладных технических задач. Несмотря на то, что какие-то специалисты в МГТУ им. Н. Э. Баумана уже имелись на тот момент, ситуация с ними была такая, что все они занимались каждый своими задачами и не было ни единой цели, ни стратегии, ни задач, которые бы могли их объединить в одну мощную команду. Самое любопытное в том, у меня сложилось мнение о том, что у некоторых из этих «специалистов» даже нет понимания того, что же такое «искусственный интеллект», нет единого мнения, нет понимания «единой цели» и более того, как выяснилось позже, у них нет желания «созидать» и делать это совместными усилиями.

      Тут необходимо сделать небольшое отступление для читателя и дать несколько ключевых определений:

      – Искусственный интеллект (artificial intelligence), с одной стороны, – это уже целая отрасль компьютерных наук, занимающаяся моделированием интеллектуального поведения, с другой – это компьютерная система, основанная на комплексе научных и инженерных знаний, а также технологий создания интеллектуальных машин, программ, сервисов и приложений (например, машинного обучения и глубокого обучения), имитирующая мыслительные процессы человека или живых существ, способная с определенной степенью автономности воспринимать информацию, обучаться и принимать решения на основе анализа больших массивов данных, целью создания которой является помощь людям в решении их повседневных рутинных задач. .

      – Машинное обучение (machine learning) – это подмножество искусственного интеллекта, которое использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе полученных знаний без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения обучаются на больших наборах данных и учатся на примерах. Они не следуют алгоритмам, основанным на правилах. Машинное обучение – это то, что позволяет машинам самостоятельно решать проблемы и делать точные прогнозы, используя предоставленные данные.

      – Нейронная сеть (artificial neural networks) – математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. Также, под нейронной сетью понимают набор небольших вычислительных единиц, называемых нейронами, которые принимают входящие данные и учатся принимать решения с течением времени. Нейронные сети часто имеют многоуровневую структуру и являются причиной того, что алгоритмы глубокого обучения становятся более эффективными по мере увеличения объема наборов данных, в отличие от других алгоритмов машинного обучения, которые по мере увеличения объема данных могут выйти на плато.

      – Глубокое обучение (deep learning) – это специализированное подмножество машинного обучения, которое использует многоуровневые СКАЧАТЬ