Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные. Общий обзор методов и технологий искусственного интеллекта

Актуальность. Искусственный интеллект является одной из самых передовых областей исследований для ученых сегодня. И рассматриваются системы, разработанные с ее частичным использованием: например, распознавание текста, бытовые роботы для замены возможности творческого труда человека искусственно.

---

Если требуется заказ кандидатской диссертации , обращайтесь в Work5.

---

Эта область возникла на стыке различных дисциплин: компьютерные науки, философия, кибернетика, математика, психология, физика, химия и др. В различных областях науки и техники сегодня машины необходимы для выполнения задач, которые может выполнить только человек. В это время на помощь приходит искусственный интеллект, заменяющий человека простой деятельностью. Сегодня в технологиях все чаще используются системы, как программные, так и аппаратные, созданные на основе искусственного интеллекта. К ним относятся автомобили с электроникой с искусственным интеллектом, новейшие роботы, участвующие в производстве, компьютерные программы, включающие в себя искусственный интеллект, а также игры с искусственным интеллектом. Целью данной работы является проведение теоретического обзора методов и технологий искусственного интеллекта. Для достижения поставленной ранее цели необходимо решить задачи: • изучить основные понятия искусственного интеллекта; • изучить основные понятия машинного обучения; • изучить основные понятия больших данных. Работа содержит 16 страниц и состоит из введения, трех взаимосвязанных глав, заключения и списка использованной литературы.

Искусственный интеллект – это научное направление, связанное с машинным моделированием интеллектуальных функций человека. Термин искусственный интеллект обычно используется для описания способности компьютерной системы выполнять задачи, присущие человеческому интеллекту, такие как логический вывод и задачи обучения. Любая проблема, алгоритм которой не известен заранее или данные которой неполные, может быть связана с проблемами ИИ. Это касается, например, игры в шахматы, чтения текста, перевода текста на другой язык и т.д. Системы, т.е. программы, выполняющие действия по решению задачи, могут быть отнесены к ИИ, если результат их деятельности аналогичен результату действия человека по решению той же задачи. Поэтому к AI можно добавить различные программные средства: системы распознавания текста, автоматизированное проектирование, программы самообучения и т.д. Но не только по этой причине, но и потому, что они работают с человеком по схожим принципам. Таким образом, была достигнута поставленная цель и решены следующие задачи: • изучены основные понятия искусственного интеллекта; • изучены основные понятия машинного обучения; • изучены основные понятия больших данных. Существуют два перспективных основных направления в исследованиях ИИ. Первое – приблизить системы ИИ к человеческому мышлению. Второе – это создание ИИ, т.е. интеграция уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать человеческие проблемы.  

1. Воронина, В. В. Теория и практика машинного обучения : учебное пособие / В. В. Воронина. – Ульяновск : УлГТУ, 2017. – 290 с. 2. Лебедев, А. С. Методы Big Data : учебно-методическое пособие / А. С. Лебедев, Ш. Г. Магомедов. – Москва : РТУ МИРЭА, 2021. – 91 с. 3. Макшанов, А. В. Большие данные. Big Data / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь. – 2-е изд., стер. – Санкт-Петербург : Лань, 2022. – 188 с. 4. Мещерина, Е. В. Системы искусственного интеллекта : учебно-методическое пособие / Е. В. Мещерина. – Оренбург : ОГУ, 2019. – 96 с. 5. Никольский, С. Н. Автоматизация информационного поведения и искусственный интеллект : учебное пособие / С. Н. Никольский. – Москва : РТУ МИРЭА, 2020. – 95 с. 6. Остроух, А. В. Системы искусственного интеллекта : монография / А. В. Остроух, Н. Е. Суркова. – 2-е изд., стер. – Санкт-Петербург : Лань, 2021. – 228 с. 7. Радченко, И. А. Технологии и инфраструктура Big Data : учебное пособие / И. А. Радченко, И. Н. Николаев. – Санкт-Петербург : НИУ ИТМО, 2018. – 52 с. 8. Толмачёв, С. Г. Основы искусственного интеллекта : учебное пособие / С. Г. Толмачёв. – Санкт-Петербург : БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 2017. – 132 с. 9. Machine learning and IBM Cloud [Electronic resource] / ibm.com. Access mode: https://www.ibm.com/cloud/learn/machine-learning (date of the application 25.05.2022) 10. What Is Machine Learning? A Definition [Electronic resource] / expert.ai. Access mode: https://www.expert.ai/blog/machine-learning-definition/ (date of the application 25.05.2022)