- Искусственный интеллект. Основные цели создания.
- Этапы развития искусственного интеллекта.
- Классификация ИИ по степени сложности и функциональности.
- Машинное обучение. Основные подходы.
- Машинное зрение. Основные отличия от человеческого восприятия.
- Социальные аспекты искусственного интеллекта.
- Принципы и методы обработки изображений в ИИ.
- Системы экспертных знаний и области их применения.
- Мультиагентные системы. Основные преимущества и недостатки.
- Основы логического программирования в ИИ.
- Нейронные сети. Области применения.
- Обработка естественного языка (NLP). Основные задачи.
- Рекомендательные системы. Принцип работы.
- Рекомендательные системы: назначение и области применения.
- Практические применения ИИ в различных сферах.
- Типы Интернет-сервисов.
- Роль интернета вещей (IoT) в развитии и внедрении технологий искусственного интеллекта.
- Интерпретируемость и объяснимость ИИ.
- Применение искусственного интеллекта в современной робототехнике.
- ИИ в кибербезопасности.
- ИИ и большие данные (Big Data).
- Основы когнитивного моделирования в ИИ.
- Алгоритмы оптимизации в ИИ.
- Искусственный интеллект и креативные индустрии.
- Кластеризация как метод обучения без учителя: основные принципы и примеры применения.
- Обработка естественного языка и какие задачи она решает в ИИ.
- Использование сверточных нейронных сетей для анализа изображений.
- Перечислите и охарактеризуйте основные шаги процесса контролируемого обучения.
- Основные методы оценки эффективности моделей машинного обучения.
- Обучение с подкреплением в искусственном интеллекте.
Прикрепленные файлы: |
|
|---|---|
|
Администрация сайта не рекомендует использовать бесплатные работы для сдачи преподавателю. Эти работы могут не пройти проверку на уникальность. Узнайте стоимость уникальной работы, заполните форму ниже: Узнать стоимость |
|
Скачать файлы: |
|
|
|