Как создать искусственный интеллект

Методы и технологии обучения AI

Чаще всего можно услышать, что искусственный интеллект подразумевает способность электронной вычислительной машины анализировать данные и принимать решения в соответствии с принципами, по которым функционирует человеческий мозг. Таким образом, от нейросети мы вправе требовать умения обучаться и применять свои знания на практике. Современный искусственный интеллект успешно справляется с этими задачами.

Инженеры NLP — это профессионалы в области искусственного интеллекта, которые специализируются на человеческом языке, включая устную и письменную информацию. Они работают над голосовыми помощниками, распознаванием речи, обработкой документов и другими процессами с использованием технологий ИИ.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) – это наука создания интеллектуальных машин, в первую очередь интеллектуальных компьютерных программ, методов и связанных с ними технологий, помогающих выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.

Роль ученого-исследователя — одна из наиболее академически ориентированных профессий в области ИИ. Исследователь искусственного интеллекта работает над развитием потенциала технологий ИИ, способствует раскрытию этого потенциала за счет новых инструментов и определяет круг вопросов, на которые должен отвечать ИИ.

Технологии искусственного интеллекта быстро развиваются, поэтому способность быстро учиться и усваивать новые знания является одним из важных качеств, которые помогут вам добиться успеха в этой области. Даже опытные исследователи и инженеры должны постоянно совершенствовать свои навыки, чтобы идти в ногу с новыми технологиями. Для каждого работодателя ваша готовность быстро учиться и меняться будет важным плюсом.

Глубокое обучение (Deep Learning) ― это подраздел машинного обучения, фокусирующийся на использовании нейронных сетей с несколькими слоями для извлечения представлений из данных. В глубоком обучении компьютерная модель пытается обучаться представлять данные в иерархических уровнях абстракции, что позволяет модели в автоматическом режиме извлекать характеристики и сделать высококачественные прогнозы или принимать решения на основе сложных данных.

Что нужно для изучения искусственного интеллекта?

Архитекторы программного обеспечения разрабатывают и поддерживают системы, инструменты, платформы и технические стандарты. ИИ-архитекторы делают это для технологий искусственного интеллекта. Они создают и поддерживают архитектуру ИИ, планируют и внедряют решения, создают набор инструментов и обеспечивают бесперебойный поток данных.

Прежде всего стоит отметить, что искусственный интеллект — это достаточно размытый термин, однозначного определения нет по сей день. В 1956 году, когда на научном семинаре в Дартмуте впервые прозвучало это словосочетание, в него вкладывалось значение, которое существенно отличалось от современного. В те годы искусственный интеллект рассматривался как некая сущность, которая сможет выполнять перевод текстов с одного языка на другой, производить распознавание объектов по фотографии или видеозаписи, понимать человеческую речь и соответственно на нее отвечать. Современный ИИ способен делать все вышеперечисленное. Однако чем больших успехов удавалось достичь, тем больше требований выдвигалось к ИИ.

Неподдельное любопытство, интерес ко всему на свете и постоянное задавание вопросов помогут вам выявить и понять абстрактные проблемы. Помимо этого, нужно уметь интерпретировать проблемы и находить новые подходы для их решения в отрасли искусственного интеллекта.

Если вы хотите профессионально работать над созданием ИИ, вы можете пройти обучение в GeekBrains. Вы научитесь создавать и обучать нейронные сети за 12 месяцев на 200+ реальных задачах, создадите ИИ, которые распознают изображения и лица, прогнозируют данные и генерируют текст. Выбрать свою программу обучения можно здесь .

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой область информатики, посвященную созданию компьютерных систем и моделей, способных выполнять задачи, требующие типично человеческого интеллекта. В отличие от человеческого интеллекта, искусственный интеллект стремится к созданию средств и систем, способных автоматизировать деятельность, обучаться на основе опыта и различать образы.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) ― это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы, принимать решения или выполнять задачи без явного программирования для каждого конкретного случая.

Нейронные сети (или искусственные нейронные сети) представляют собой модели, вдохновленные биологическими нейронными сетями человеческого мозга. Они состоят из соединенных и взаимодействующих узлов, называемых «искусственными нейронами», которые обрабатывают информацию.

Не секрет, что сегодня технологии развиваются с огромной скоростью. Искусственный интеллект (ИИ, AI) и нейронные сети еще не так давно были плодом воображения писателей-фантастов, а сегодня стали реальностью. С искусственным интеллектом можно решать множество задач, ведь он широко применяется в разных областях — медицине, тяжелой промышленности, маркетинге и других. Мы постоянно используем ИИ в повседневной жизни, нередко сами того не подозревая. Поскольку все больше компаний и предприятий внедряет ИИ в свою деятельность, спрос на высококвалифицированных специалистов в соответствующей сфере стремительно растет.

Получить консультацию

В основе большинства программ в области искусственного интеллекта лежит изучение компьютерных технологий и математики. Студенты могут получить диплом по искусственному интеллекту или изучать этот предмет на программах со специализацией в информатике, графическом дизайне, информационных технологиях или инженерии.

Работа инженера по машинному обучению подходит для тех, у кого есть опыт изучения науки о данных, прикладных исследований и разработки программного обеспечения. Помимо знания искусственного интеллекта, важно знать математику, машинное обучение, нейронные сети, работу с облачными приложениями, программирование в Java, Python и Scala.

Нейросети используются в машинном обучении для выполнения различных задач, включая классификацию образов, прогнозирование, распознавание речи и машинный перевод. Эти сети также имеют множество приложений в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областях, где требуется извлечение сложных закономерностей из данных.

GeekBrains — это ведущая образовательная онлайн-платформа в русскоязычном пространстве. Над курсами GB работают опытные преподаватели, которые отлично разбираются в теории и могут похвастаться практическими достижениями, а значит, на личном опыте расскажут, как создают ИИ. Программа обучения построена таким образом, чтобы у пользователей оставалось время на работу и личную жизнь. Кроме того, GB поможет войти в профессию. Для этого площадка обеспечивает все условия:

Инженеры данных занимаются планированием, проектированием и разработкой сред больших данных в системах Hadoop и Spark. Это сложная, очень актуальная и перспективная профессия, которая требует высшего образования, знания программирования в C++, Java, Python и Scala, опыта интеллектуального анализа и визуализации данных.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) ― это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и интерпретацией человеческого языка компьютерами. Используя техники машинного обучения и обработки больших данных, NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и взаимодействовать с человеческим языком на естественном уровне.

ML-инженер (Machine Learning Engineer) работают на стыке ИИ, разработки программного обеспечения и науки о данных. Они используют инструменты для работы с большими данными и платформы программирования для создания готовых к производству масштабируемых моделей обработки данных, способных обрабатывать терабайты данных в режиме реального времени.

Искусственный интеллект — инновационная технология, которая предоставляет нам возможность решать самые сложные задачи и расширять наши познания. Это соединение машинного и человеческого интеллекта открывает перед нами новые горизонты и перспективы, которые могут изменить мир в лучшую сторону.