5cf073ec-03b9-40b2-bfd0-1476d4fe8e4c

1.

Введение в Искусственный
Интеллект: Обзор и
Ключевые Темы
Обзор искусственного интеллекта,
ключевых технологий и основных сфер
применения.
Даниил Владимирович Лемский

2.

Что такое искусственный интеллект и почему это важно
сейчас?
Искусственный интеллект — это алгоритмы, способные выполнять задачи, требующие
интеллекта человека. Рост данных, вычислительных мощностей и инновационные
модели делают ИИ критически важным сегодня.
2

3.

Ключевые семейства
алгоритмов искусственного
интеллекта
Машинное и глубокое обучение
Машинное обучение позволяет системам учиться на
данных для принятия решений, глубокое обучение
использует многоуровневые нейросети для
извлечения сложных признаков из необработанной
информации.
Обработка языка и компьютерное зрение
NLP обеспечивает понимание и генерацию
человеческой речи, а компьютерное зрение помогает
ИИ «видеть» и обрабатывать изображения и видео в
реальном времени.
3

4.

Машинное обучение: основные типы и алгоритмы
Обучение с учителем и без учителя
Обучение с подкреплением
В обучении с учителем используются размеченные данные
для классификации и регрессии, а без учителя —
неразмеченные данные для выявления структур и
кластеров.
Обучение с подкреплением основывается на
взаимодействии с окружением и получении наград или
штрафов, эффективно применяемое в робототехнике и
играх.
4

5.

Глубокое обучение: архитектуры и применение
нейросетей
Глубокие нейронные сети моделируют работу мозга,
выявляя сложные признаки данных через множество
слоев. CNN эффективно распознают образы и
текстуры на изображениях.
RNN и трансформеры анализируют
последовательности, улучшая понимание языка и
временных данных благодаря механизмам внимания и
памяти.
5

6.

NLP и CV: специализированные алгоритмы и задачи
Обработка естественного языка включает
токенизацию, создание векторных
представлений и модели перевода с
использованием трансформеров для
генерации и анализа текстов.
Компьютерное зрение применяет методы
детекции объектов, сегментации и
генерации изображений с помощью GAN
и моделей диффузии для распознавания
и создания визуального контента.
6

7.

Применение ИИ в здравоохранении
Использование CNN обеспечивает точный анализ
медицинских изображений для ранней
диагностики заболеваний, сравнимый с
экспертизой врачей.
ИИ ускоряет разработку лекарств и
персонализирует лечение, анализируя геном и
клинические данные каждого пациента.
7

8.

ИИ в финансах: кредитный скоринг и обнаружение
мошенничества
Разнообразие моделей обеспечивает
повышение точности оценки рисков и
автоматизацию торговых стратегий.
Использование ИИ заметно снижает
финансовые риски и улучшает выявление
аномалий в транзакциях.
Отчёт AI Finance Review, 2023
8

9.

ИИ в розничной торговле и
логистике
Рекомендательные системы и управление
запасами
Современные рекомендации повышают продажи и
удержание клиентов, а прогнозирование спроса
снижает издержки на хранение товаров.
Оптимизация доставки и автономные
склады
Алгоритмы оптимизируют маршруты доставки, а
автономные склады с роботами и компьютерным
зрением ускоряют и автоматизируют операции.
9

10.

Транспорт и автономные системы
Автономные автомобили совмещают
компьютерное зрение, распознавание
команд и обучение с подкреплением для
безопасного движения.
Системы управления трафиком на
основе ИИ анализируют данные в
реальном времени, улучшая
транспортные потоки и сокращая пробки.
10

11.

ИИ в развлечениях и творчестве
Современные языковые модели, такие как GPT,
позволяют создавать связные тексты, что значительно
расширяет возможности генерации контента в
литературе и медиа. Диффузионные модели и
проекты MusicLM, Suno AI применяются для
генерирования музыки и визуального искусства,
открывая новые горизонты творчества.
В игровой индустрии ИИ используется для разработки
адаптивных NPC, генерирующих динамичное
поведение, и создания процедурно сгенерированных
миров, что повышает глубину игрового опыта. Также ИИ
помогает балансировать игровой процесс, улучшая
удовлетворённость игроков.
11

12.

ИИ в науке и исследовательской деятельности
Анализ научных публикаций
Системы NLP помогают быстро обрабатывать большие
массивы научных статей, выявляя ключевые идеи и
взаимосвязи, что значительно ускоряет накопление знаний
и принятие решений исследователями.
Моделирование и прогнозы в биологии и
экологии
AlphaFold демонстрирует высокоточные предсказания
структуры белков, опираясь на глубокое обучение, что
ускоряет биомедицинские исследования. Аналогично,
модели для климатического моделирования улучшили
точность прогнозов изменения климата и оценивают
экологические риски.
12

13.

Инструменты для создания
презентаций и визуального
контента
Традиционные и популярные редакторы
Canva предлагает доступные шаблоны и элементы
для быстрого создания презентаций, идеально
подходит для образовательных проектов. Microsoft
PowerPoint обеспечивает мощные функции анимации
и интеграции, предпочтителен для сложных
корпоративных презентаций. Google Slides удобен для
совместной работы в реальном времени, а Prezi
добавляет интерактивности и визуальной динамики.
Современные ИИ-решения для дизайна
Новейшие платформы, такие как Beautiful.AI и Gamma,
используют искусственный интеллект для
автоматической оптимизации дизайна слайдов,
снижая временные затраты и повышая визуальное
качество презентаций. Эти инструменты помогают
создавать привлекательный контент без глубоких
навыков графического дизайна.
13

14.

Инструменты для создания аудио- и видеоконтента с
поддержкой ИИ
Профессиональные редакторы Adobe
Premiere Pro, DaVinci Resolve и Final Cut
Pro обеспечивают широкий набор
возможностей для монтажа и
цветокоррекции, подходят для
комплексных проектов и высокого
качества видео.
Для новичков распространены
бесплатные и простые программы,
включая OpenShot, Shotcut, iMovie и
CapCut, а также онлайн-сервисы Canva
Video и Clipchamp с интеграцией ИИэффектов. Также популярны
инструменты для озвучки и генерации
музыки, такие как ElevenLabs, Suno AI и
MusicLM.
14

15.

Платформы для демонстрации работы ИИ и
прототипирования
Google Colab и Jupyter Notebook предоставляют
интерактивную среду для написания, запуска и
демонстрации кода ИИ моделей с возможностью
визуализации данных и результатов обучения в
реальном времени.
TensorBoard и Weights & Biases используются для
детального мониторинга процесса обучения
моделей. Gradio и Hugging Face Spaces
предлагают удобные веб-интерфейсы для
быстрого развертывания и демонстрации ИИприложений, делая их доступными для
пользователей без программирования.
15

16.

Обзор онлайн-курсов и сообществ для изучения ИИ
Сводная таблица, представляющая
популярные платформы и сообщества с
указанием формата обучения и особенностей
для разных уровней подготовки.
Разнообразие платформ позволяет подобрать
обучение под любой уровень и предпочтения с
акцентом на практические навыки и поддержку
сообщества.
Собранные данные с официальных сайтов курсов и
сообществ
16

17.

Заключение и ключевые мысли по теме ИИ
Искусственный интеллект основан на разнообразных
алгоритмах, таких как машинное обучение, глубокое
обучение, NLP и компьютерное зрение, которые вместе
обеспечивают широкие возможности для решения
различных задач.
Применение ИИ распространяется от медицины до
творчества, открывая новые горизонты в диагностике,
обработке данных и создании контента, тем самым
трансформируя множество отраслей.
Доступность мощных инструментов и платформ
облегчает процесс освоения ИИ, позволяя
специалистам и энтузиастам быстро создавать и
тестировать собственные проекты.
Для успешного внедрения ИИ необходимы глубокое
понимание принципов, критическое мышление и
соблюдение этических норм, что обеспечивает
ответственность и качество решений.
17

18.

Вопросы и дополнительные ресурсы
Контактная информация
Онлайн-ресурсы
Электронная почта и Telegram-канал для связи,
а также ссылка на курс и обучающие
материалы для углубленного изучения темы и
получения консультаций.
Подборка полезных ресурсов для изучения ИИ,
включая инструменты для создания
презентаций, аудио- и видеомонтажа, а также
платформы для обучения и практики.
QR-код с ссылками
Советы по обучению
Сканируйте QR-код для быстрого доступа к
всем рекомендованным материалам, открытым
датасетам и сообществам, способствующим
развитию навыков в области ИИ.
Рекомендуется регулярно обновлять знания,
применять полученные навыки в личных
проектах и участвовать в профессиональных
сообществах для обмена опытом.
18

19.

Этические и социальные аспекты внедрения ИИ
Важно обеспечивать
конфиденциальность и защиту
персональных данных, а также
прозрачность алгоритмов, чтобы
избежать злоупотреблений и
повысить доверие пользователей.
Автоматизация изменяет рынок
труда: сокращаются монотонные
профессии, но появляется спрос на
специалистов, способных работать с
ИИ, что требует переобучения и
адаптации кадров.
Разработка этических стандартов и
регулирование внедрения ИИ
необходимы для борьбы с
предвзятостью моделей и
обеспечения справедливого и
безопасного использования
технологий в обществе.
19

20.

Итоги и перспективы развития
искусственного интеллекта
ИИ продолжит влиять на все сферы жизни,
благодаря развитию алгоритмов, новых архитектур
и инструментов, что требует ответственного
освоения, постоянного обучения и критического
анализа технологических изменений.
20