Основы искусственного интеллекта и нейронных сетей
Познакомьтесь с базовыми концепциями, принципами работы и ключевыми алгоритмами современного ИИ
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, целью которой является создание систем, способных выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта.
Современные системы ИИ могут анализировать изображения, понимать текст и речь, принимать решения на основе больших объемов данных и даже генерировать творческий контент. Обучение нейронным сетям лежит в основе многих современных прорывов в области искусственного интеллекта.
В отличие от традиционного программирования, где разработчик пишет конкретные инструкции, ИИ использует алгоритмы машинного обучения, которые позволяют системе самостоятельно извлекать закономерности из данных и улучшаться со временем.
Эволюция искусственного интеллекта
Зарождение ИИ
Тест Тьюринга, первые исследования
Экспертные системы
Правила и логический вывод
Машинное обучение
Статистические модели и алгоритмы
Глубокое обучение
Многослойные нейронные сети
Трансформеры
GPT, BERT и мультимодальные модели
Ключевые понятия в ИИ и нейронных сетях
Данные
Информация, используемая для обучения модели. Качество и количество данных напрямую влияет на эффективность нейронной сети.
Модель
Алгоритм или структура, которая обрабатывает входные данные и делает прогнозы. Нейронные сети — распространенный тип моделей ИИ.
Обучение
Процесс настройки параметров модели для минимизации ошибки. Включает прямой и обратный проходы, градиентный спуск.
Нейрон
Базовая единица нейронной сети, принимающая входные данные, применяющая весовые коэффициенты и передающая результат через функцию активации.
Слои
Группы нейронов, организованные в структуру. Включают входной, скрытые и выходной слои, каждый с определенной функцией.
Алгоритмы
Методы оптимизации, регуляризации и инициализации, используемые для эффективного обучения нейронных сетей и улучшения их производительности.
Типы нейронных сетей
Различные архитектуры нейросетей решают разные задачи искусственного интеллекта
CNN
Сверточные нейронные сети
- Сверточные и пулинговые слои
- Локальная связность нейронов
- Разделяемые веса
- Распознавание изображений
- Классификация объектов
- Медицинская диагностика
RNN
Рекуррентные нейронные сети
- Обратные связи между нейронами
- Память о предыдущих входах
- Разновидности: LSTM, GRU
- Обработка текста
- Распознавание речи
- Прогнозирование временных рядов
GAN
Генеративно-состязательные сети
- Две конкурирующие нейросети
- Генератор и дискриминатор
- Несупервизорное обучение
- Генерация изображений
- Синтез данных
- Улучшение фотографий