Саммари книги Дэвида Патела «Искусственный интеллект для начинающих. Полное руководство»

О книге

Автор книги - . Произведение относится к жанрам компьютерная справочная литература, книги о компьютерах. Год его публикации неизвестен. Книге не присвоен международный стандартный книжный номер. Книга является частью серии: Библиотека авторских саммари СоКратко.

Аннотация

Обратите внимание, что вы приобретаете краткое изложение книги. Все ключевые идеи автора изложены в формате саммари, которое вы можете прочесть за 30-40 минут, не упустив ничего важного. Краткое изложение подготовлено для вашего удобства авторами онлайн-библиотеки СоКратко.

Дэвид Пател – эксперт в области искусственного интеллекта с более чем 15-летним опытом работы, получивший степень магистра компьютерных наук в университете Корнелла. Он работал в крупных технологических компаниях, таких как Google и Facebook, и известен тем, что делает искусственный интеллект доступным благодаря своим работам и преподаванию. Увлеченный обменом знаниями, Патель активно участвует в онлайн-курсах и местных образовательных инициативах, делая искусственный интеллект более доступным для более широкой аудитории.

«Искусственный интеллект для начинающих. Полное руководство» (2023) знакомит с основополагающими концепциями искусственного интеллекта и генеративного ИИ. Он охватывает такие ключевые темы, как машинное обучение, нейронные сети и обработка естественного языка, и призван упростить сложные идеи для новичков в этой области. На практических примерах она демонстрирует, как ИИ применяется в реальных условиях, предлагая доступный и увлекательный способ изучения этой быстро развивающейся технологии.

Читать онлайн Ксения Сидоркина - Саммари книги Дэвида Патела «Искусственный интеллект для начинающих. Полное руководство»


Введение

Более века люди представляли будущее, в котором машины способны мыслить, творить и обучаться, подобно человеку. Что ж, будущее уже наступило. Искусственный интеллект перестал быть теоретической концепцией и стал частью повседневной жизни: от чат-ботов, таких как ChatGPT, до автономного транспорта. Он трансформирует здравоохранение, сферу развлечений, розничную торговлю и многие другие отрасли. Разобраться в принципах работы ИИ становится не просто желательной, а необходимой задачей, независимо от уровня технической подготовки.

В этом саммари мы рассмотрим основы искусственного интеллекта: его механизмы, роль машинного обучения и нейронных сетей, а также потенциал генеративных моделей в создании оригинального контента. Также анализируются изменения, которые ИИ привносит в различные сферы – от персонализированной медицины до новых форм искусства и музыки. Наряду с этим поднимаются вопросы этики: конфиденциальность данных, предвзятость алгоритмов, принципы согласия. Понимание искусственного интеллекта сегодня открывает новые возможности как для профессионального роста, так и для осмысленного взаимодействия с технологической средой.

Глава 1. Основы искусственного интеллекта

Искусственный интеллект может показаться сложным и даже пугающим, но по сути он направлен на усиление человеческих возможностей. Его системы обучаются на основе данных, адаптируются к новым входным параметрам и принимают решения – зачастую быстрее и точнее, чем это может сделать человек. Виртуальные помощники, такие как Siri, и беспилотные автомобили уже прочно вошли в повседневную жизнь, а ИИ активно меняет здравоохранение, финансы, образование и другие отрасли.

Основу работы искусственного интеллекта составляют интеллектуальные агенты – системы, которые анализируют окружающий мир и принимают решения на основе полученной информации. В медицине ИИ помогает диагностировать заболевания и разрабатывать персонализированные методы лечения, а в транспорте – повышает безопасность и эффективность автономных машин.

История развития искусственного интеллекта берет начало в 1950-х годах. Исследователи задавались вопросом: могут ли машины мыслить? Со временем ИИ эволюционировал от теоретических идей до реальных приложений, а машинное и глубокое обучение привели к прорывам в понимании речи, распознавании лиц, анализе данных и прогнозировании тенденций. Однако, наряду с прогрессом, возникают и сложности: например, проблема «чёрного ящика» – трудности с объяснением решений, принимаемых ИИ, а также вопросы конфиденциальности данных и алгоритмической предвзятости.


Рекомендации для вас