Ақпараттық технологияларды дамытудағы қазіргі заманғы процестер

Машинаның ителлекті бар ма?

Машинаның ителлекті бар ма?

• 1 топ «Жоқ»
• 2 топ «Иә»

Тапсырма

• Тапсырма
• 1. Білім беру саласында жасанды интеллектіні қолдануға бір мысал келтіріңіз: _________________________________________________________________________ [1 б]
• 2. Ғалымдар ұсынылған фотосуреттер бойынша адамның бет әлпетінен эмоцияларды анықтай алатын нейрондық желіні жасайды: жалғандық, қорқыныш, ашу және басқа эмоциялар. Бұл нейрондық желі қандай қолдану саласына жататынын көрсетіңіз.
• _________________________________________________________________________ [1 б]
• 3. Бір ЖИ әдісін және оның технологияда қолданылуын жазыңыз.
• _________________________________________________________________________ [1 б]
• 4. Жасанды интеллектінің бір артықшылығын жазыңыз.
• _________________________________________________________________________ [1 б]

Жасанды инттелектінің жұмыс істеу принципі

ЖИ жұмыс істеу принципі деректердің үлкен көлемін жылдам, итеративті өңдеу және интеллектуалдық алгоритмдермен үйлестіру болып табылады, бұл бағдарламалардың деректердегі заңдылықтар мен белгілер негізінде автоматты түрде үйренуіне мүмкіндік береді. ЖИ көптеген теориялары, әдістері мен технологиялары бар кешенді пән болып табылады. Оның негізгі бағыттары мыналар:
• Машиналық оқыту – бұл заңдылықтарды табу мақсатында деректер негізінде оқып-үйренетін, алгоритмдерді зерттейтін білім саласы. Онда деректердегі жасырын пайдалы ақпаратты анықтау үшін нейрондық желілер, статистика, операцияларды зерттеу және т.б. әдістер қолданылады; бұл ретте деректерді қайдан іздеу қажеттігін және қалай қорытынды жасауды көрсететін нұсқаулар нақты бағдарламаланбайды.
• Нейрожелі — машиналық оқыту әдістерінің бірі. Бұл математикалық модель, ол сонымен қатар биологиялық нейрондық желілердің — тірі организмнің жүйке жасушаларының желілерінің ұйымдастырылу және жұмыс істеу қағидатына негізделген бағдарламалық немесе аппараттық нұсқасын қамтиды.
• Терең оқытуда көптеген нейрондар мен қабаттары бар күрделі нейрондық желілер қолданылады. Осы терең нейрожелілерді оқыту үшін, сондай-ақ деректердің үлкен ауқымындағы күрделі заңдылықтарды анықтау үшін жоғары есептеу қуаты мен жетілдірілген әдістер қолданылады. Кеңінен қолданылу салалары: кескіндерді және тілді тану.

Жасанды интеллект, машиналық оқыту және терең оқыту қазірдің өзінде көптеген кәсіпорындардың ажырамас бөлігі болып табылады. Бұл терминдер көбіне синонимдер ретінде қолданылады.

Жасанды интеллект, машиналық оқыту және терең оқыту қазірдің өзінде көптеген кәсіпорындардың ажырамас бөлігі болып табылады. Бұл терминдер көбіне синонимдер ретінде қолданылады.

Машиналық оқыту дегеніміз не?

Машиналық оқыту – жасанды интеллектінің бір тармағы.

Машиналық оқы ту жүйесі адамдар ды, дыбысты, нысандарды тану, аударма жасау және т.б. сияқты міндеттерді шешуге көмектеседі. Машиналық оқыту жүйеге үлгілер ді өздігінен танып-білуге және болжам жасауға мүмкіндік береді. Жасанды интеллект және нейронды желілер қазіргі уақытта өте өзекті. Себебі көптеген қолданушыларды нейронды желілердің қалай жұмыс істейтіндігі, олардың құрылымы мен әрекет ету принципі қызықтырады.

Машиналық оқытудың негізгі түрлері

Машиналық оқытудың негізгі түрлері

Нейрондық жүйені әртүрлі тәсілдермен оқытуға болады:

- мұғаліммен,

-мұғалімсіз,

-ынталандыра оқыту.

Дегенмен оңтайлы алгоритмді қалай таңдауға болады және олар несімен ерекшеленеді?

Мұндағы «мұғалім» деп отырғаны ақпаратты өңдеуде адамның сол үрдіске араласуы болып табылады. «Мұғаліммен оқыту» кезінде бізде бір нәрсені болжай алатын, қандайда бір

Мұндағы «мұғалім» деп отырғаны ақпаратты өңдеуде адамның сол үрдіске араласуы болып табылады. «Мұғаліммен оқыту» кезінде бізде бір нәрсені болжай алатын, қандайда бір

Шешім шығаруға көмектесетін мәлімет болады. Мысалы, түрлі медициналық көрсеткіштер негізін де (жөтелу, жоғары температура, әлсіздік) пациентте қандай да бірнақты аурудың бар

екендігін анықау (бұл тамақтың ауруы немесе тұмау).

«Мұғалімсіз оқыту» кезін де бізде тек мәлімет қана бар, сол мәлімет бойынша белгілі бір қасиеттер анықталады. Мысалы, адамның бойы мен салмағы туралы мәліметтер киім мөлшеріне байланысты топтарға бөлінеді.
Тапсырма
1. Машиналық оқытуға мысал келтіріңіз және оның машиналық оқыту мысалы екенін түсіндіріңіз.
Мысал: ____________________________________________________________
Негіздеу: ____________________________________________________________
Орындау қадамдары. Білім алушы:
- машиналық оқытуға мысал келтіреді
- негіздеме келтіреді
2. Сөйлемді толықтырыңыз: «Нейрон — ақпаратты қабылдап, өңдейтін және оны әрі қарай жіберетін есептеу бірлігі. Олар үш негізгі түрге бөлінеді:
1-түрі______________________________________________________
2-түрі _____________________________________________________
3-түрі ________________________________________________________
Орындау қадамдары. Білім алушы:
нейронның бірінші түрін атайды
нейронның екінші түрін атайды
нейронның үшінші түрін атайды

жүктеу/скачать 0,56 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: