Алгоритмы и системы ИИ: разбираемся в основах

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Понимание искусственного интеллекта

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Начните своё знакомство с миром ИИ! Искусственный интеллект стремительно вышел за рамки узкой научной дисциплины и превратился в обширную область с бесчисленными применениями — в бизнесе, промышленности и повседневной жизни. Вы узнаете, что такое ИИ, какие задачи он помогает решать и каковы его нынешние ограничения. Кроме того, вы получите общее представление о подобластях ИИ и смежных с ним дисциплинах.

Exercise 1: Что такое искусственный интеллект?Exercise 2: Соответствует ли это определению ИИ?Exercise 3: Сегодня — узкий, завтра — общий?Exercise 4: Что умеет ИИ?Exercise 5: Какую возможность использует планировщик?Exercise 6: Какая система использует прогнозирование и вывод?Exercise 7: Области и смежные дисциплины ИИ Exercise 8: Какая дисциплина помогает роботу видеть?Exercise 9: Слушать и учиться

Каковы основные функции систем ИИ и какие возможности открывает каждое из его направлений? Откуда берутся данные, питающие системы ИИ, и как такие подходы, как машинное обучение, используют данные для решения разнообразных задач? Этот раздел отвечает на эти и другие вопросы, раскрывая, как различные виды ИИ получают данные, обучаются на них и взаимодействуют с окружающей средой — физической или цифровой.

Exercise 1: Алгоритмы и системы ИИ: разбираемся в основах

Текущее упражнение

Exercise 2: Что производит система?Exercise 3: Разбираемся в устройстве ИИ-системы для бронирования отелей Exercise 4: Сбор данных Exercise 5: Какая из систем реализует настоящий цикл «восприятие — действие»?Exercise 6: Структурированные или неструктурированные?Exercise 7: Обучение на данных Exercise 8: Обучение и классификация на примере пингвинов Exercise 9: Какая задача требует обучения без учителя?Exercise 10: Глубокое обучение пришло всерьёз и надолго Exercise 11: Взаимодействие со средой Exercise 12: Какая задача NLP позволяет узнать мнение покупателей?Exercise 13: Робототехника, компьютерное зрение и обработка языка — разберитесь в понятиях

Приготовьтесь погрузиться в увлекательный мир ИИ в бизнесе и корпоративной среде! В этой главе рассматриваются ключевые концепции, принципы и лучшие практики построения ИИ-ориентированной организации. Хотите ли вы добавить элемент интеллекта в свои продукты, услуги и проекты или кардинально преобразовать операционные процессы — к концу главы вы поймёте, что для этого необходимо: от корпоративной культуры до данных и инфраструктуры, от формирования команд специалистов по ИИ до преодоления возникающих трудностей. Вы также познакомитесь с историями успеха крупных компаний, сделавших ИИ центральным элементом своего бренда.

Exercise 1: Формирование культуры ИИ Exercise 2: Четыре составляющих ИИ-ориентированной организации Exercise 3: Подготовьте организацию Exercise 4: Стратегия работы с данными, ресурсы и кадры Exercise 5: Выберите подходящую инфраструктуру Exercise 6: «Дзен» MLOps Exercise 7: Формирование команды!Exercise 8: Успешно ли работает ваша развёрнутая система ИИ?Exercise 9: Что происходит с этой моделью?Exercise 10: Академическое пилотное исследование (PoC)Exercise 11: Трудности и истории успеха Exercise 12: Как формировать культуру ИИ Exercise 13: Паола и проект в сфере моды

Завершая наше путешествие в мир ИИ, мы обратимся к глубокой связи между искусственным интеллектом и его влиянием на человека и общество. Мы рассмотрим такие темы, как демократизация ИИ и ответственный ИИ — включая вопросы этики, интерпретируемости, справедливости и безопасности, которые необходимы для создания систем ИИ, положительно влияющих на нашу жизнь. В заключение мы взглянем в будущее и обсудим перспективы и вызовы, которые ИИ представляет на пути к устойчивому развитию.

Exercise 1: Демократизация искусственного интеллекта Exercise 2: Лучшие практики демократизации ИИ Exercise 3: Открываем двери открытых данных Exercise 4: Объяснимость и интерпретируемость Exercise 5: Проследите путь пингвина Exercise 6: Читаем объяснения SHAP Exercise 7: Социальные вызовы: этика, справедливость и конфиденциальность Exercise 8: Обмен данными для развития ИИ Exercise 9: Предвзятое или беспристрастное поведение?Exercise 10: Предвзятый автомобиль Exercise 11: Социальные вызовы: будущее ИИ Exercise 12: Тысяча лиц устойчивого ИИ Exercise 13: Паола и человеческое измерение ИИ Exercise 14: Один путь завершается, другой начинается