Воскресенье, 22 мая 2022 года

Важные концепты, с которыми стоит познакомиться перед изучением искусственного интеллекта

С ИИ связано множество перспективных возможностей, так как его использование увеличивается экспоненциально. Программы ИИ помогают людям улучшать качество жизни и повышать уровень комфорта. Будут ли это алгоритмы распознавания лиц или голосовые помощники на смартфонах, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью современного общества.

Образовательные учреждения в некоторых странах уже признают важность ИИ в обучении детей, поэтому начинают внедрять в образовательную программу соответствующие предметы. У школьников и студентов появляется возможность изучить такие темы, как искусственный интеллект, дизайн-мышление, анализ больших данных и машинное обучение. Сочетая эти инновационные дисциплины с другими важными предметами, можно создать эффективную образовательную систему для воспитания профессионалов, готовых продуктивно работать в современной технологической среде.

В области ИИ существует целый диапазон перспективных карьерных возможностей, число которых в будущем будет только увеличиваться. Чем раньше человек начинает изучать основы ИИ, тем выше вероятность того, что он сможет устроиться на престижную и высокооплачиваемую должность или же создать инновационный продукт, решающий одну из важных социальных проблем.

С какими предметами стоит познакомиться, прежде чем изучать искусственный интеллект?

1. Языки программирования

Знание таких языков программирования, как Python https://www.cyberforum.ru/python/, Java и C++, играет важную роль в достижении необходимого уровня компетенции в области ИИ. Например, с помощью Python можно легко создавать комплексные алгоритмы. Многие специалисты рекомендуют выбирать именно этот язык, если вы делаете первые шаги в программировании. Причина для этого проста, Python — это идеальный язык для молодых программистов из-за его лаконичного и легкочитаемого синтаксиса, схожего с написанием команд на английском. К тому же Python имеет разнообразные библиотеки, особенно полезные в области ИИ и машинного обучения.

2. Математика

Чтобы писать программы и алгоритмы для ИИ, необходимо более глубокое понимание математических концепций https://www.cyberforum.ru/mathematics/. Студенты должны обладать хотя бы базовыми представлениями о таких математических понятиях, как линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и статистика.

3. Машинное обучение

Если посмотреть определение машинного обучения в Википедии, можно прочитать о том, что это подраздел ИИ, занимающийся изучением компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря использованию полученного ранее опыта. Алгоритмы машинного обучения создают математические модели, основанные на тренировочных (обучающих) данных, для принятия решений, которые не запрограммированы изначально.

Для лучшего понимания машинного обучения стоит привести простой пример его применения. Многие люди используют YouTube для получения новых знаний или же поиска развлекательного контента. При этом платформа рекомендует конкретному пользователю видео, которые он, возможно, захочет посмотреть следующими. Такие рекомендации формируются с помощью алгоритмов машинного обучения, которые были «натренированы» на просмотренных вами ранее видео. Ваши действия позволяют постоянно повышать эффективность алгоритмов, улучшая качество рекомендаций.

Алгоритмы машинного обучения также используются в таких областях, как фильтрация электронной почты, компьютерное зрение, космические исследования, робототехника, извлечение информации и так далее.

4. Структуры данных и алгоритмы

Если говорить простыми словами, структуры данных — это эффективный способ сбора и организации данных с целью выполнения над ними определенных операций. Например, у нас есть информация о конкретном сотруднике, включая его имя и возраст. Имя — это строковый тип данных, а возраст — целочисленный. Мы можем легко организовать эти данные в виде таблицы, где будут указаны имена и возраст сотрудников. Это эффективный способ организации подобной информации.

Под алгоритмами же обычно подразумевается конечное число последовательных инструкций, записанных в таком порядке, чтобы выполнить конкретную задачу. Алгоритмы могут быть написаны в форме псевдокода или с помощью блок-схем.

Понимание базовых концепций в области структуры данных и алгоритмов играет важную роль в изучении ИИ и машинного обучения. Машинное обучение — это математическая область, где структуры данных используются для решения математических проблем. Структуры данных и алгоритмы полезны для более глубокого понимания природы конкретных проблем, связанных с искусственным интеллектом.


Выбор редакции


Еда