Урок 1. Введение в искусственный интеллект

Краткая история развития ИИ

Еще одна причина, почему важно разбираться в теме ИИ, это потенциальные риски и угрозы, связанные с данной технологией. Например, существует опасность, что ИИ может быть использован для создания автономных оружейных систем, которые могут стать неуправляемыми и угрожать безопасности мирового сообщества. Также возможны угрозы для личной безопасности и конфиденциальности, связанные с использованием ИИ в массовой слежке или том же навязывании ненужных услуг или товаров.

Наконец, ИИ является частью более широкой цифровой революции, которая уже изменяет наш мир и нашу экономику. Как показывает опыт, технологические изменения могут привести к значительным социальным и экономическим переменам, и понимание того, как ИИ может повлиять на нашу жизнь и экономику, является важным для того, чтобы адаптироваться к этим изменениям и использовать их в своих интересах.

Добро пожаловать на первый урок нашего бесплатного курса «Основы искусственного интеллекта»! В этом уроке мы погрузимся в увлекательный мир ИИ и познакомимся с его основными понятиями. Вы узнаете, что такое искусственный интеллект, как он работает и какие задачи может решать.

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.

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.

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.

Примеры применения ИИ в различных областях

Современный ИИ стал возможен благодаря развитию компьютерных технологий, а также разработке новых методов и алгоритмов машинного обучения. В настоящее время активно разрабатываются и исследуются такие методы, как глубокое обучение, рекуррентные нейронные сети, обработка естественного языка и многие другие.

Это лишь небольшой список ключевых терминов из области искусственного интеллекта. Они являются основными для понимания основных принципов и методов ИИ. В последующих уроках мы в той или иной степени будем касаться всего (или почти всего) перечисленного. А в особых случаях будем давать дополнительные пояснения.

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.

И все это в очередной раз свидетельствует о том, что изучать искусственный интеллект важно и нужно. Хотя бы по той простой причине, что это позволяет идти в ногу со временем, быть в курсе новых трендов и тенденций, иметь общее представление о том, что может ждать в будущем, а значит, развивать соответствующие знания и навыки и планировать свое обучение, карьеру и жизнь в целом.

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.

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.