Презентация на тему Искусственный интеллект

AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных

программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

способную понимать, думать, учить и вести себя как человек.
Создание экспертных

систем — систем, которые демонстрируют разумное поведение: учиться, показывать, объяснять и давать советы;

с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики — нолики и т.д., где

компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.

Обработка естественного языка, распознавание речи, распознавание рукописного текста — это возможность компьютера распознавать языки, воспринимать различные акценты, сленги и т.д. Возможность читать рукописный текст и возможность его воспроизведения.

для обучения появились еще в 80-х годах прошлого века.

Это были системы с интерактивными тренажерами для занятий математикой, иностранными языками и другими дисциплинами. Сейчас онлайн-обучение позволяет преподавателям расширить аудиторию. Этот процесс будет развиваться, но, по мнению авторов доклада, живые учителя не исчезнут и по-прежнему будут вести основные предметы.

В таких компаниях, как Apple, Google и Яндекс активно

используют машинное обучение. Сервисы навигации уже не просто строят кратчайшие или самые маршруты, но и строят прогноз загруженности дорог. Онлайн-переводчики, построенные на технологиях искусственного интеллекта, предлагают вместо набора бессвязных слов вполне слитный текст. А компания Яндекс запустила в 2015 году платформу Meteum, строящую точный прогноз погоды на ближайшие часы.

имитация способностей человека в области анализа неструктурированных и слабоструктурированных

задач. В данной области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний(БЗ). К данному классу систем также относятсяэкспертные системы(ЭС).
Примеры:
Виртуальные личные помощники ( Siri, Kortana, Алиса)
Автомобили с искусственным интеллектом (самоуправляемые автомобили)
Предложение товаров (Интернет магазины Aliexpress, Target и Amazon)
Обнаружение мошенничества (Письма предупреждающие о вероятном взломе аккаунта)
Видеонаблюдения (Контролирование большого количества видеокамер)

синтеза фонемных текстов.
Примером является система распознавания русской речи RuSpeech. (компании

Intel и Cognitive Technologies. В основе лежит БД, содержащая цифровое представление звучания непрерывной русской речи с соответствующими текстами и фонетической транскрипцией. БД включает звуковые фрагменты для более 50 тыс. предложений с фонетической разметкой каждого из них. В создании БД RuSpeech приняли участие 220 дикторов. Она содержит около 50 часов непрерывной речи, имеет объем 15 Гб.

и алгоритмы, реализующие автоматическое накопление и генерацию знаний с

использованием процедур анализа и обобщения знаний. 
К данному направлению относятся системы добычи данных(Data-mining)и системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

изображений. В задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные

другого типа, например, текстовые описания. При синтезе изображений в качестве входной информации используются алгоритмы построения изображений, а выходными данными являются графические объекты.