Андрей Комиссаров: Искусственный интеллект и SMART-целеполагание. Первый алгоритм |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-09-24 15:48 Одна из важных задач, стоящих перед Университетом 20.35, – создание искусственного интеллекта, который помогает строить и гибко изменять индивидуальные образовательные траектории. Но сам по себе искусственный интеллект – это не магический черный ящик, а прежде всего система узкоспециализированных обучающихся (например, нейросетевых) алгоритмов, каждый из которых натаскивается и учится на собственном массиве данных. И перед тем как приступить к построению искусственного интеллекта или даже обучению входящих в него нейросетей, необходимо собрать, проанализировать и разметить большие массивы данных. Источник: ntinews.ru Комментарии: |
|