Osnovnye_napravleniya_v_modelirovanii_iskusstvennogo_intellekta

1.

Основные направления
в моделировании
искусственного
интеллекта
preencoded.png

2.

Что такое искусственный
интеллект и его задачи
Искусственный интеллект (ИИ)
Основная цель моделирования ИИ
— это инновационные системы,
заключается в создании машин,
способные эмулировать и
которые не просто
выполнять задачи, которые
обрабатывают информацию, но
традиционно требуют
и способны к обучению,
человеческого интеллекта. К ним
адаптации к новым условиям и
относятся распознавание речи,
автономному решению широкого
обработка естественного языка,
круга задач, постоянно
визуальное распознавание, а
совершенствуя свои
также принятие сложных
возможности.
решений.
preencoded.png

3.

Три базовых направления
моделирования ИИ
Символический ИИ
Основан на логике, правилах и экспертных системах. Примеры включают программы для игры в
шахматы или медицинскую диагностику, где знания представлены в явном виде.
Машинное обучение (ML)
Подход, при котором системы учатся на данных без явного программирования. Модели
самостоятельно находят закономерности и делают прогнозы.
Эволюционные алгоритмы
Методы оптимизации и поиска решений, имитирующие принципы природного отбора, такие
как мутация, кроссинговер и селекция, для нахождения наилучших вариантов.
preencoded.png

4.

Машинное обучение — сердце современного ИИ
Машинное обучение использует передовые алгоритмы, которые обучаются на
огромных объемах данных для выявления скрытых закономерностей и создания
точных прогнозов. Это направление лежит в основе многих современных
достижений ИИ.
Включает такие мощные методы, как нейронные сети и глубокое обучение,
способные обрабатывать сложные структуры данных.
Генеративные модели позволяют создавать совершенно новый контент, будь
то текст, изображения или даже музыка.
Примеры широкого применения:
Рекомендательные системы (например, для
фильмов или покупок).
Распознавание лиц в системах безопасности и на
смартфонах.
Голосовые помощники (Siri, Алиса),
обеспечивающие интуитивное взаимодействие.
preencoded.png

5.

Узкий ИИ и Общий ИИ: уровни возможностей
Общий ИИ (AGI)
Гипотетический интеллект,
Узкий ИИ
ИИ, разработанный для решения
конкретных задач (например, чатботы, автопилоты). Не обладает
способностью к обобщенному
обучению или пониманию.
способный к обучению и выполнению
любых интеллектуальных задач, как
человек, но пока не реализованный.
Супер ИИ
ИИ, который превосходит
человеческий интеллект во всех
областях, включая научное
творчество, общие знания и
социальные навыки. Пока остается
лишь концепцией.
preencoded.png

6.

Применение ИИ в 3D-моделировании и дизайне
Искусственный интеллект революционизирует процессы 3D-моделирования и
дизайна, предлагая мощные инструменты для автоматизации и создания.
Нейронные сети значительно ускоряют создание и детализацию 3D-моделей,
позволяя дизайнерам сосредоточиться на творческой составляющей.
Генеративные состязательные сети (GAN) и фотограмметрия используются
для создания удивительно реалистичных объектов, текстур и окружений из
обычных изображений.
preencoded.png

7.

Новые профессии в области моделирования
ИИ
AI-разработчик
Создание, обучение и развертывание сложных моделей ИИ, от машинного обучения до глубоких нейронных сетей.
ML-инженер
Отвечает за внедрение, масштабирование и оптимизацию алгоритмов машинного обучения в реальных продуктах и системах.
Промпт-инженер
Специалист по формулированию запросов для генеративных моделей, чтобы получить наиболее точные и креативные результаты.
Нейроиллюстратор
Использует генеративные модели для создания уникальных изображений и концепт-арта, сочетая художественное видение с
технологиями ИИ.
preencoded.png

8.

Технологии и инструменты
моделирования ИИ в 2025 году
Большие языковые модели
(LLM)
Генеративные модели
изображений
Такие как GPT и YandexGPT, продолжат
Инструменты вроде Midjourney, DALL·E и
доминировать, обеспечивая продвинутую
Stable Diffusion станут еще более
обработку текста, генерацию контента
совершенными, предлагая
и интерактивное общение.
беспрецедентные возможности для
художников и дизайнеров.
Фреймворки для ML
TensorFlow и PyTorch останутся
ключевыми инструментами для
разработки и обучения моделей,
дополняясь специализированными
платформами для различных задач.
preencoded.png

9.

Этические и
технические вызовы
моделирования ИИ
Проблемы приватности и защиты данных требуют разработки
строгих правил и технологий для обеспечения конфиденциальности
пользователей.
Контроль и объяснимость решений ИИ являются критически
важными, чтобы мы могли понимать, как принимаются решения, и
предотвращать предвзятость.
Необходимо найти баланс между автоматизацией, которую
предлагает ИИ, и сохранением человеческого контроля, чтобы
технологии служили нам, а не наоборот.
Важность прозрачности и ответственного использования
технологий ИИ не может быть переоценена для построения
доверия и предотвращения злоупотреблений.
preencoded.png

10.

Заключение: будущее моделирования ИИ — синергия человека и
машины
Моделирование ИИ развивается с ошеломляющей скоростью, постоянно открывая новые горизонты
Мы приглашаем вас активно участвовать в этом захватывающем процессе, осваивать новые
и возможности для инноваций и трансформации.
профессии и вносить свой вклад в формирование будущего искусственного интеллекта.
Ключ к успеху в этой динамичной области — это синергия, которая достигается через интеграцию
глубоких знаний, креативности человека и передовых технологий ИИ.
preencoded.png