Концептуально мы рассмотрели составляющие или технологии искусственного интеллекта:
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Глубокое обучение
Большие данные
Data Science
Data Mininig
Заключение
Контрольные вопросы - Какое определение термина "Искусственный интеллект" наиболее близко к определению "Интеллект"? (Определение 1980 г)
- О какой передаче знаний идет речь на этапе Wide AI?
- На каком этапе развития ИИ находится современный ИИ? (NARROW AI)
- На каком этапе развития ИИ произошел технологический взрыв? (NARROW AI)
- Наличие каких 4-х факторов позволили ИИ стать глобальным трендом?
- Согласно данным Deloitte относится ли создание чат-ботов к технологическим направлениям ИИ?
- Перечислите категории задач МО (регрессия, классификация, кластеризация, уменьшение размерности, выявление аномалий).
- Как называется тип МО, когда машине требуется правильно решить поставленные перед ней задачи во внешней среде, располагая несколькими возможными вариантами действия?
- Какими недостатки характерны глубокому обучению? (большие вычислительные мощности и сложность интерпретации получаемых моделей)
- Приведите пять примеров больших данных.
- Кто один из основателей Data Mining (Григорий Пиатецкий-Шапиро)?
- При разработке экспертных систем используются большие данные?
- Перечислите источники больших данных.
Достарыңызбен бөлісу: |