- Головна
- 10-11 клас
- 1. Штучний інтелект
- Ключові поняття штучного інтелекту
Ключові поняття штучного інтелекту
Машинне навчання — це підгалузь штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам «вчитися» без явного програмування кожного етапу з боку людини. Алгоритми та методи машинного навчання дають змогу на основі аналізу даних виявляти патерни, закономірності, прогнозувати та передбачати результати, що дозволяє, своєю чергою, приймати автономні рішення та вирішувати складні технічні завдання.
Нейронні мережі — це структури, натхненні біологічною побудовою людського мозку. Вони складаються зі з’єднаних штучних нейронів, які обмінюються сигналами та допомагають виконувати різні завдання. Нейронні мережі можуть бути використані як методи машинного навчання для розпізнавання образів, розуміння мови, керування рухами автономного приладу та багатьох інших завдань.
Глибинне навчання — це різновид нейронних мереж з багатошаровою структурою, тобто великою кількістю зв’язаних обчислювальних одиниць. Методи глибинного навчання є дуже ефективним при аналізі великих обсягів даних, і також можуть бути використані у завданнях розпізнавання образів, розуміння мови та в цілому у завданнях, покликаних обробити надвеликі масиви даних.
Інтелектуальні агенти — це програмні або апаратні системи (роботи), які взаємодіють з навколишнім середовищем та розв’язують проблеми, максимізуючи свої шанси на успіх. Ці агенти можуть сприймати інформацію з навколишнього світу, аналізувати її та приймати рішення на основі попереднього досвіду та знань. Інтелектуальні агенти можуть використовуватися у системах автономних роботів, управлінні процесами, іграх, завданнях збору даних та багатьох інших сферах.
