Современные направления развития технологии искусственного интеллекта + презентация

Скачать демо-версию работы
  • Содержание:

    ВВЕДЕНИЕ…………………...…………………………………………………...3
    1. Направления развития искусственного интеллекта….………….…..…..…...4
    2. Стратегия развития искусственного интеллекта в России……...….…….....9
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………………….…13
    СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ………………….……..….14

  • Выдержка из работы:

    ВВЕДЕНИЕ
    Интенсивное развитие и распространение цифровых технологий в последние десятилетия значительно меняют облик ключевых сфер общественной жизни. Среди приоритетных направлений технологического развития – искусственный интеллект (ИИ), робототехника, блокчейн, технологии виртуальной и дополненной реальности.
    ……………………………
    1. Направления развития искусственного интеллекта

    Искусственный интеллект (ИИ) – это стремительно развивающаяся сфера науки и техники. Зародившись в середине XX века как теоретическая концепция моделирования мышления, ИИ превратился в повсеместные технологии. Сегодня он не только преобразует производство и экономику, но и поднимает важные философские, этические и культурные вопросы.
    Современные ИИ-исследования охватывают широкий спектр: от автономных систем и интеллектуальных помощников до моделей, анализирующих эмоции, прогнозирующих события и генерирующих идеи. Ключевая тенденция – повсеместная интеграция ИИ в медицину, образование, промышленность, энергетику, транспорт, безопасность и искусство.
    В наше время развитие искусственного интеллекта невозможно представить без машинного обучения — технологии, при которой компьютер самостоятельно находит закономерности в информации и использует их, чтобы предсказывать события, классифицировать объекты или создавать что-то новое [2, с.131].
    В машинном обучении выделяют несколько главных подходов:
    – Обучение с учителем: Это когда программа учится на примерах, которые уже кто-то правильно разметил.
    – Обучение без учителя: Здесь задача алгоритма – найти скрытые связи и группы в данных, которые никто заранее не помечал.
    – Обучение с подкреплением: В этом случае модель учится принимать решения, получая «награды» за правильные действия и «штрафы» за неправильные.
    .......................................
    3. Бостром Н. Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2022. – 124с.
    4. Васильев А.Н. Нейронные сети. Основные модели. - СПб.: Питер, 2023. – 224с.

Не подошла работа?

Закажите написание эксклюзивной работы по Вашим требованиям