Найдите в сети Интернет не менее трёх авторитетных источников, содержащих информацию по одной из следующих тем:
• «Системы искусственного интеллекта и машинное обучение»;
• «Принципы построения и редактирования трёхмерных моделей»;
• «Представление о системах автоматизированного проектирования».
Почему вы считаете, что этим источникам можно доверять? На основе найденных материалов подготовьте небольшое сообщение по выбранной теме.
Выберем тему «Системы искусственного интеллекта и машинное обучение». Для поиска зададим ключевые слова «искусственный интеллект», «машинное обучение», «обучение с учителем», поскольку они выражают нужную информационную потребность.
Отберём три материала: обзор «Что такое машинное обучение?», вводный учебный курс и учебную специализацию по машинному обучению. При отборе применим критерии п.
Сообщение построим по плану: что такое искусственный интеллект; как работает машинное обучение; основные виды обучения; применение и ограничения. Важно объяснить обучение на примерах и последующую проверку на новых данных: запоминание учебных примеров ещё не означает успешное решение новых задач.
Пример сообщения. «Системы искусственного интеллекта и машинное обучение».
Искусственный интеллект объединяет методы создания систем, выполняющих задачи, для которых обычно нужны интеллектуальные способности: распознавание речи, анализ изображений, выбор решений. Машинное обучение — направление искусственного интеллекта, в котором модель выявляет закономерности в данных и использует их при обработке новых примеров.
При обучении с учителем используются примеры с известными правильными ответами. Например, по изображениям с подписями модель учится распознавать объекты. При обучении без учителя готовые ответы не задаются: модель обнаруживает структуру данных, например группы похожих объектов. При обучении с подкреплением система выбирает действия и учится по получаемой оценке результата.
Такие системы применяют для рекомендаций, прогнозирования и распознавания. Их качество зависит от данных и способа проверки. Ошибки возможны, поэтому результаты необходимо оценивать на новых примерах, а ответственные решения должны оставаться под контролем человека.
