искусственный интеллект и машинное обучение презентация

Основные направления искусственного интеллекта

Разработка систем, основанных на знаниях.
Генерация и распознавание речи.
Обучение и самообучение.
Обработка визуальной информации.
Распознавание образов.
Интеллектуальные роботы.

Основные цели ИИ

• Реализация человеческого интеллекта в машинах —
создание машины, способную понимать, думать,
учить и вести себя как человек.
• Создание экспертных систем — систем, которые
демонстрируют разумное поведение: учиться,
показывать, объяснять и давать советы;

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный
интеллект
(ИИ,
англ.
Artificial
intelligence, AI) — наука и технология создания
интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных
компьютерных программ. И И связан со сходной
задачей использования компьютеров для понимания
человеческого
интеллекта,
но
не
обязательно
ограничивается
биологически
правдоподобными
методами.

Магистерская программа, реализуемая кафедрой инженерной кибернетики НИТУ «МИСиС» совместно с ПАО «Сбербанк», готовит высококлассных специалистов для самых передовых прикладных задач, в которых используются современные технологии искусственного интеллекта. Выпускники способны не только разработать математическое обеспечение таких технологий «с нуля», но и довести идею проекта по использованию моделей машинного обучения до этапа её применения.

2 года обучения — Очная форма обучения на русском языке

Разработка систем, основанных на знаниях.

Целью этого направления является имитация способностей человека в
области анализа неструктурированных и слабоструктурированных задач.
В данной области исследований осуществляется разработка моделей
представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются
проблемы создания баз знаний(БЗ). К данному классу систем также
относятсяэкспертные системы(ЭС).
Примеры:
Виртуальные личные помощники ( Siri, Kortana, Алиса)
Автомобили с искусственным интеллектом (самоуправляемые автомобили)
Предложение товаров (Интернет магазины Aliexpress, Target и Amazon)
Обнаружение мошенничества (Письма предупреждающие о вероятном взломе аккаунта)
Видеонаблюдения (Контролирование большого количества видеокамер)

Список 110 программ бакалавриата и специалитета, после окончания которых можно получить профессию “Специалист по искусственному интеллекту”

Настроить по вузу

Про урокцифры:  КТО ЧТО ВИДЕОУРОК 1 КЛАСС

Специалист по искусственному интеллекту образование: 110 программ вузов

Выбери свою из предложенных программ обучения для получения профессии “Специалист по искусственному интеллекту”, связанной с программированием, математикой, информационными технологиями. Если ты хочешь узнать какие предметы нужно сдавать на Специалиста по искусственному интеллекту после 11 класса, отфильтруй список программ по экзаменам ЕГЭ. Здесь ты найдешь подходящую программу образования на Специалиста по искусственному интеллекту.

Экзамены в вузе

Тестирование по направлению

Подбор учебных дисциплин устроен таким образом, что студенты в равной степени получают возможность не только углубить свои теоретические знания, например, в computer science, или отточить навыки решения прикладных задач машинного обучения в NLP, но и познакомиться с особенностями правового регулирования в области искусственного интеллекта, а также с методологией и трендами развития ИИ как самостоятельного научного направления.

Дисциплины по выбору:

2 варианта обучения по программе в этом вузе

видов стипендий для «бюджетников» и «платников»

Стоимость контрактного обучения в 
год

Преимущества программы

Актуальные направления исследования

Студенты под руководством квалифицированных специалистов-практиков ведут проектные исследования в наиболее перспективных областях применения искусственного интеллекта, таких как робототехника, медицина, микроэлектроника, квантовые вычисления, распознавание образов, компьютерные игры, FinTech и др.

Подбор учебных дисциплин устроен таким образом, что студенты в равной степени получают возможность не только углубить свои теоретические знания, например, в computer science, или отточить навыки решения прикладных задач машинного обучения в NLP, но и познакомиться с особенностями правового регулирования в области искусственного интеллекта, а также с методологией и трендами развития ИИ как самостоятельного научного направления.

Индивидуальная траектория обучения

Помимо основных предметов, программа предусматривает наличие дисциплин по выбору, что позволит студентам выбирать проблематику научно-исследовательской работы в соответствии со своими интересами, уровнем подготовки, текущими проектами кафедры и базового предприятия, а также доступными грантовыми программами.

Возможность совмещать работу и учебу

Учитывая, что занятия магистров начинаются не ранее 16:30 и включают в себя дни самостоятельной работы, студенты могут эффективно распределять свое время, совмещая профессиональные и учебные проекты. Это позволяет систематизировать полученный в университете опыт, творчески применяя его на своем рабочем месте при необходимости. С другой стороны, студенты могут использовать данные практических задач, с которыми сталкиваются по долгу службы, для написания выпускной магистерской работы.

Инфраструктура для исследований

Студенты проводят исследования на оборудовании лабораторий кафедры, а также на базе компаний-партнёров.

Лаборатории и научные центры

В рамках программы студенты могут отточить свои практические навыки по программированию и управлению робототехническими системами в самой молодой лаборатории кафедры инженерной кибернетики — лаборатории робототехники, которая создана при сотрудничестве со Сбером.

Искусственный интеллект в отраслях

Узнай, как искусственный интеллект меняет нашу жизнь и различные отрасли экономики прямо сейчас, а также какие профессии будут актуальны в ближайшем будущем.

Мессенджеры

Материалы будут доступны ближе к дате запуска

Облачные технологии и искусственный интеллект


ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРЕЗЕНТАЦИЯ

Как квантовые технологии меняют нашу жизнь

Прохождений:
5 878 203

Прохождений 2022/2023

Прохождений в сезоне 2021/2022 —

Урок»

Библиотека электронных учебных материалов для учителей и школьников на портале «1С:Урок». Тысячи интерактивных заданий, лабораторных работ и демонстрационных материалов для начальной и средней школы. А также интерактивная онлайн-среда «Математический конструктор» для создания живых чертежей прямо на занятиях.

Академия искусственного интеллекта для школьников

Проект Сбербанка и БФ Сбербанка «Вклад в будущее», нацеленный на формирование у школьников интереса к технологиям искусственного интеллекта и развитие навыков программирования.

Портал «Безопасность детей в сети»

«Лаборатория Касперского» рассказывает детям, с какими угрозами они могут столкнуться в сети и как избежать неприятностей, а родители узнают, как помочь ребятам осваивать цифровой мир безопасно. Для учителей на сайте доступны методические материалы для школьных уроков по информационной безопасности.

Яндекс

Яндекс — интернет-компания, которая развивает самую популярную в России поисковую систему и интернет-портал. У Яндекса есть сервисы для решения самых разных задач: с их помощью люди ищут информацию в интернете, слушают музыку, выбирают товары и услуги, учатся и делают многое другое. В основе сервисов Яндекса лежат сложные трудновоспроизводимые технологии, которые создаёт команда талантливых математиков и программистов.

VK развивает экосистему сервисов, которые помогают миллионам людей решать повседневные задачи онлайн

Квантовые технологии Росатом

Государственная корпорация по атомной энергии «Росатом» – многопрофильный холдинг, объединяющий активы в энергетике, машиностроении, строительстве.

Ozon. Tech

Мы делаем крутые штуки и рассказываем об этом на конференциях, ведем блог на Хабре, контрибьютим в Open Source и много чего ещё. Enjoy!


ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРЕЗЕНТАЦИЯ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРЕЗЕНТАЦИЯ

Компания Cloud (ООО «Облачные технологии») и Университет МИСИС подписали соглашение о сотрудничестве, согласно которому учебное заведение будет использовать платформу машинного обучения ML Space для цифровизации процессов образования.

Университет МИСИС входит в число лучших университетов России по объёму научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок. Однако цифровая трансформация ставит новые вызовы перед образовательными учреждениями, которые требуют внедрения искусственного интеллекта в академическую среду. Построение собственной соответствующей ИТ-инфраструктуры было связано с высокими затратами на приобретение оборудования и его дальнейшее обслуживание, поэтому выбор был сделан в пользу значительно более выгодного предложения ведущего российского провайдера облачных решений.

«Университет МИСИС получил доступ к огромным вычислительным мощностям Cloud, что существенно расширяет учебный и научно-исследовательский потенциал вуза, — прокомментировал Альберт Ефимов, заведующий кафедрой инженерной кибернетики НИТУ МИСИС. — Наши студенты и исследователи планируют применять технологии искусственного интеллекта и машинного обучения Cloud в различных проектах. Большие перспективы есть в задачах робототехники, где облачный ИИ пригодится для исследований методов управления роботами с помощью естественных языков и мультизадачных трансформенных моделей».

«Сотрудничество с НИТУ МИСИС стратегически важно для Cloud и во многом является примером того, как мы дальше будем развивать модель взаимодействия с академическим сообществом», — подчеркнул Евгений Колбин, генеральный директор Cloud.

НИТУ МИСИС начал процесс цифровизации вуза в 2012 году. Сегодня цифровой университет — это около 30 сервисов для студентов и сотрудников, охватывающих все направления деятельности вуза: образование, науку, инновации. Номенклатура и функционал постоянно расширяются: например, в 2022 году запущен сервис по выдаче электронных справок без участия человека за 1 час с усиленной ЭЦП, внедрена система «Управление научными проектами», Личный кабинет руководителя научной темы и др.

«Решая задачу по цифровизации университета, мы опираемся на наших бизнес-партнеров, среди которых лидеры ИТ-индустрии. Уверен, что сотрудничество с компанией Cloud позволит вывести цифровые сервисы НИТУ МИСИС на качественно новый уровень, расширив их функционал», — отметил Валерий Прокудин, Директор по цифровой трансформации Университета МИСИС.

Напомним, что ранее студенты Университета МИСИС представили инновационный проект, реализованный на платформе машинного обучения Cloud ML Space — экспериментальный генератор пьес «НейроСтаниславский». Проект открывает новую эпоху в театральном искусстве и в сфере нейронных сетей: искусственный интеллект уже создавал музыку и картины, но впервые в России написал пьесу. Студенты Университета МИСИС применили прогрессивный подход, при котором искусственный интеллект не заменяет автора, но помогает создавать и совершенствовать сюжет, развивая мысли режиссера. Нейросеть обучалась на произведениях русских классиков — Островского, Чехова, Горького и других. Первая пьеса была поставлена в рамках фестиваля «Биеннале театрального искусства».

Дисциплины программы

дисциплин в области информатики, AI и и машинного обучения

Введение в искусственные нейронные сети

Введение в квантовую информатику

Правовые аспекты использования ИИ

ИИ в задачах распознавания образов

Современные инструментальные средства разработки ПО для ИИ

Возможности для студентов и трудоустройство

Во время обучения студенты проходят производственную практику и стажировки в лабораториях Управления исследований и инноваций ПАО «Сбербанк» и на предприятиях индустриальных партнеров

Осваиваемые профессии

Испытуемая система (агент) обучается,
взаимодействуя с некоторой средой. Откликом
среды (а не специальной системы управления
подкреплением, как это происходит в обучении с
учителем) на принятые решения являются сигналы
подкрепления, поэтому такое обучение является
частным случаем обучения с учителем, но учителем
является среда или ее модель.
Также нужно иметь в виду, что некоторые правила
подкрепления базируются на неявных учителях,
например, в случае ИНС, на одновременной
активности формальных нейронов, из-за чего их
можно отнести к обучению без учителя.

Разница между глубоким и машинным обучением
заключается в способе обучения алгоритмов. В глубоком
обучении большая часть процесса извлечения признаков
автоматизирована,
что
практически
исключает
необходимость контроля со стороны человека и позволяет
использовать большие наборы данных. Лекс Фридман
называет
глубокое
обучение
«масштабируемым
машинным обучением». Эффективность классического,
«неглубокого» машинного обучения в большей степени
зависит от контроля со стороны человека. Набор
признаков для понимания разницы между входными
данными определяется специалистом-человеком. Обычно
для
машинного
обучения
требуются
более
структурированные данные.

Способы

Обучение с учителем – для каждого прецедента
задаётся пара «ситуация, требуемое решение»:
Метод коррекции ошибки
Метод обратного распространения ошибки
Обучение без учителя – для каждого прецедента
задаётся только «ситуация», требуется сгруппировать
объекты в кластеры, используя данные о попарном
сходстве объектов, и/или понизить размерность
данных:
Метод ближайших соседей
Обучение с подкреплением – для каждого прецедента
имеется пара «ситуация, принятое решение»:
Генетические алгоритмы
Альфа-система подкрепления
Гамма-система подкрепления

Понятие машинного обучения

Машинное обучение (machine learning) — подраздел
искусственного интеллекта, изучающий методы построения
алгоритмов, способных обучаться.
Машинное обучение находится на стыке математической
статистики, методов оптимизации и классических математических
дисциплин.
Виды машинного обучения
Обучение по прецедентам (индуктивное обучение) основано
на выявлении общих закономерностей по частным эмпирическим
данным.
Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний
экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний.
3

Обучение с учителем

Испытуемая система принудительно обучается с
помощью примеров «стимул-реакция». Между входами и
эталонными
выходами
(стимул-реакция)
может
существовать некоторая зависимость, но она не известна.
Известна только конечная совокупность прецедентов —
пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой.
На основе этих данных требуется восстановить
зависимость (построить модель отношений стимулреакция, пригодных для прогнозирования), то есть
построить алгоритм, способный для любого объекта
выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности
ответов, так же как и в обучении на примерах может
вводится функционал качества.

Так же ИИ используется в сфере образования.
Первые устройства для обучения появились еще в 80-х годах
прошлого века. Это были системы с интерактивными
тренажерами для занятий математикой, иностранными языками
и другими дисциплинами. Сейчас онлайн-обучение позволяет
преподавателям расширить аудиторию. Этот процесс будет
развиваться, но, по мнению авторов доклада, живые учителя не
исчезнут и по-прежнему будут вести основные предметы.

9. Сингулярное разложение
В линейной алгебре сингулярное разложение,
или SVD, определяется как разложение
прямоугольной
матрицы,
состоящей
из
комплексных или вещественных чисел.
10. Анализ независимых компонент (ICA)
Это один из статистических методов, который
выявляет скрытые факторы, оказывающие
влияние на случайные величины, сигналы и пр.
ICA формирует порождающую модель для баз
многофакторных данных.

Обработка визуальной информации.

Решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. В
задаче анализа исходные изображения преобразуются в данные
другого типа, например, текстовые описания. При синтезе
изображений в качестве входной информации используются
алгоритмы построения изображений, а выходными данными
являются графические объекты.

4. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия – это способ определения
зависимости между переменными, одна из которых
категориально зависима, а другие независимы. Для этого
применяется
логистическая
функция
(аккумулятивное
логистическое
распределение).
Практическое
значение
логистической регрессии заключается в том, что она является
мощным статистическим методом предсказания событий,
который включает в себя одну или несколько независимых
переменных.
5. Метод опорных векторов (SVM)
Это целый набор алгоритмов, необходимых для решения задач
на классификацию и регрессионный анализ. Исходя из того что
объект, находящийся в N-мерном пространстве, относится к
одному из двух классов, метод опорных векторов строит
гиперплоскость с мерностью (N – 1), чтобы все объекты
оказались в одной из двух групп.

Обучение без учителя

Испытуемая система спонтанно обучается
выполнять поставленную задачу, без
вмешательства со стороны
экспериментатора.
Как правило, это пригодно только для задач,
в которых известны описания множества
объектов (обучающей выборки), и требуется
обнаружить внутренние взаимосвязи,
зависимости, закономерности,
существующие между объектами.

Лидерами в использовании технологий искусственного интеллекта являются
интернет-гиганты. В таких компаниях, как Apple, Google и Яндекс активно
используют машинное обучение. Сервисы навигации уже не просто строят
кратчайшие или самые маршруты, но и строят прогноз загруженности дорог.
Онлайн-переводчики, построенные на технологиях искусственного интеллекта,
предлагают вместо набора бессвязных слов вполне слитный текст. А компания
Яндекс запустила в 2015 году платформу Meteum, строящую точный прогноз
погоды на ближайшие часы.

Компания
IBM
внесла
немалый
вклад
в историю машинного обучения. Так, ввод в обиход
термина «машинное обучение» приписывают одному из
сотрудников
компании,
Артуру
Самюэлю
в
его исследовании игры в шашки. В 1962 году
самопровозглашенный мастер по шашкам Роберт Нили
сыграл партию с компьютером IBM 7094 и проиграл. По
сравнению с современными возможностями это
достижение кажется сущим пустяком, но оно считается
важной вехой в области искусственного интеллекта. В
следующие пару десятилетий технологии в области
хранения данных и вычислительные мощности
достигнут такого уровня, что будут созданы
революционные в то время (но привычные и любимые
сегодня) продукты, например система рекомендаций
Netflix или беспилотные автомобили.
4

Интеллектуальные роботы

В настоящее время данная область ИИ развивается очень бурно.
Достигнуты значительные успехи в создании бытовых роботов,
роботов, используемых в космических исследованиях,
медицинских роботов.

Так как люди часто путают глубокое
обучение и машинное обучение,
давайте остановимся на отличительных
особенностях каждого из этих понятий.
Машинное обучение, глубокое обучение
и нейронные сети — все это подразделы
искусственного интеллекта. Но при
этом глубокое обучение является
подвидом машинного обучения, а
нейронные сети, в свою очередь, —
подвидом глубокого обучения.
6

6. Метод ансамблей
Он базируется на алгоритмах машинного обучения,
генерирующих множество классификаторов и разделяющих все
объекты из вновь поступающих данных на основе их усреднения
или итогов голосования.
7. Алгоритмы кластеризации
Кластеризация заключается в распределении множества
объектов по категориям так, чтобы в каждой категории –
кластере – оказались наиболее схожие между собой элементы.
8. Метод главных компонент (PCA)
Метод главных компонент, или PCA, представляет собой
статистическую операцию по ортогональному преобразованию,
которая имеет своей целью перевод наблюдений за
переменными, которые могут быть как-то взаимосвязаны между
собой, в набор главных компонент – значений, которые линейно
не коррелированы.

Карта мира машинного обучения
9

Где используется ИИ?

Игры — ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией
таких как, шахматы, покер, крестики — нолики и т.д., где компьютер
способен просчитывать большое количество всевозможных
решений, основанных на эвристических знаниях.
Обработка естественного языка, распознавание речи,
распознавание рукописного текста — это возможность компьютера
распознавать языки, воспринимать различные акценты, сленги и т.д.
Возможность читать рукописный текст и возможность его
воспроизведения.

Обучение и самообучение.

Данная область ИИ включает модели, методы и алгоритмы,
реализующие автоматическое накопление и генерацию знаний с
использованием процедур анализа и обобщения знаний.
К данному направлению относятся системы добычи данных(Datamining)и системы поиска закономерностей в компьютерных базах данных
(Knowledge Discovery).
Примеры данных с
закономерностями
Обучающийся
алгоритм
Модель
закономерности
Поиск
закономерностей
в новых данных

Три составляющие обучения
8

Другие программы подготовки

Программа магистратуры направлена на формирование компетенций, необходимых для цифровой трансформации предприятия и роботизации бизнес-процессов. Студенты применяют интеллектуальные методы анализа данных и технологии RPA-систем при работе с реальными IT-проектами. Гибкий график занятий позволяет совмещать учебу и работу, а стипендии и гранты поддерживают студентов на протяжении всего времени обучения. Выпускники магистерской программы «Прикладная информатика в цифровой экономике» востребованы в крупнейших IT-компаниях и занимают такие должности, как архитектор IT-решений, системный аналитик, разработчик RPA-систем, обеспечивая стратегически устойчивое развитие предприятий в условиях индустрии 4.0.

Технологическое искусство (ИТКН)

Современные компьютерные технологии играют очень важную роль в искусстве. С помощью различных программных и аппаратных средств художники могут создавать новые и удивительные произведения, которые раньше были бы невозможны. Магистерская программа «Технологическое искусство» сочетает в себе лучшие практики направлений Art&Science. Студенты работают с нейронными сетями, визуальными языками программирования, VR и AR, робототехникой, звуковыми и световыми средами, что позволяет им создавать уникальные и технологичные предметы искусства.

Графический дизайн и прикладная графика (онлайн-программа)

Онлайн-программа магистратуры направлена на подготовку креативных специалистов в области дизайна, которые понимают специфику digital среды и умеют не только применять лучшие практики и идеи, но и создавать тренды. Студенты проходят весь цикл разработки дизайн-продуктов: от брифинга клиента, сбора мудбордов и создания концепции до презентации работы. На протяжении всего обучения студенты пробуют себя в разных направлениях графического дизайна, веб- и моушн-дизайна, брендинга, формируют портфолио работ и становятся частью дизайн-сообщества, которое развивает культуру дизайн мышления. Выпускники программы могут работать как в крупных компаниях, digital и рекламных агентствах, так и на фрилансе.

Цифровые двойники в технических системах

Цифровой двойник — это виртуальная модель любых объектов: систем, процессов или людей, точно воспроизводящая форму и действия оригинала в режиме синхронизации. Применяются цифровые двойники для моделирования и оценки состояния оригинала в определённых условиях. Это помогает сэкономить время и средства, а также избежать вреда для людей и окружающей среды. Магистерская программа готовит управленцев-практиков в области цифровой трансформации, развивает компетенции в сфере искусственного интеллекта, виртуальной и дополненной реальности, интернета вещей, моделирования процессов, а также повышает лидерские и коммуникативные навыки.

Если у нас есть какие то данные о наших Х и соответствующие к ним данные Y , мы можем попытаться, зависимость между ними

приблизить. Нас
совершенно устроит, что это
приближение
не
будет
идеальным
10

1. Дерево принятия решений
Это метод поддержки принятия решений, основанный на
использовании древовидного графа: модели принятия решений,
которая учитывает их потенциальные последствия (с расчётом
вероятности
наступления
того
или
иного
события),
эффективность, ресурсозатратность.
2. Наивная байесовская классификация
Наивные байесовские классификаторы относятся к семейству
простых вероятностных классификаторов и берут начало из
теоремы Байеса, которая применительно к данному случаю
рассматривает функции как независимые.
3. Метод наименьших квадратов
Всем, кто хоть немного изучал статистику, знакомо понятие
линейной регрессии. К вариантам её реализации относятся и
наименьшие квадраты. Обычно с помощью линейной регрессии
решают задачи по подгонке прямой, которая проходит через
множество точек.

Генерация и распознавание речи.

Генерация
речи.
и
распознавание
Решаются задачи обработки, анализа и синтеза фонемных
текстов.
Примером является система распознавания русской речи RuSpeech.
(компании Intel и Cognitive Technologies. В основе лежит БД, содержащая
цифровое представление звучания непрерывной русской речи с
соответствующими текстами и фонетической транскрипцией. Б Д включает
звуковые фрагменты для более 50 тыс. предложений с фонетической
разметкой каждого из них. В создании БД RuSpeech приняли участие 220
дикторов. Она содержит около 50 часов непрерывной речи, имеет объем 15 Гб.

Как работает машинное обучение

Согласно UC Berkeley , система обучения алгоритма машинного
обучения состоит из трех основных частей.
Процесс принятия решений. Как правило, алгоритмы машинного
обучения используются для создания прогнозов или классификации
данных. Взяв за основу некоторые входные данные, которые могут
быть размечены или нет, алгоритм выдаст оценку в отношении
наличия закономерности в данных.
Функция ошибок. Функция ошибок служит для оценки прогноза
по модели. При наличии известных примеров функция ошибок
способна сравнить их, чтобы оценить точность модели.
Процесс оптимизации модели. Если можно еще точнее
сопоставить модель с точками данных в учебном наборе, то веса
корректируются с целью уменьшения расхождения между
известным примером и оценкой модели. Алгоритм будет повторять
это вычисление и оптимизировать процесс, самостоятельно
обновляя веса до тех пор, пока не будет достигнут порог точности.

Гамма-система подкрепления

такое
правило
изменения
весовых
коэффициентов некоторого элемента, при
котором веса всех активных связей сначала
изменяются на равную величину, а затем из их
всех весов связей вычитается другая величина,
равная полному изменению весов всех
активных связей, деленному на число всех
связей.
Эта
система
обладает
свойством
консервативности относительно весов, так как у
нее полная сумма весов всех связей не может
ни возрастать, ни убывать.

Возможность совмещать работу и учебу

Лаборатории и научные центры

Возможности для студентов и трудоустройство

Во время обучения студенты проходят производственную практику и стажировки в лабораториях Управления исследований и инноваций ПАО «Сбербанк» и на предприятиях индустриальных партнеров.

Мы можем приближать сложные зависимости и даже
модели не имея не малейшего понятия как они
устроены, в отличие физики и механики
14

Альфа-система подкрепления

система подкрепления, при которой веса всех
активных связей cij, которые оканчиваются на
некотором элементе uj, изменяются на одинаковую
величину Δvij(t) = η, или с постоянной скоростью в
течение всего времени действия подкрепления,
причем веса неактивных связей за это время не
изменяются.
Перцептрон, в котором используется α-система
подкрепления, называется α-перцептроном.
Подкрепление называется дискретным, если
величина изменения веса является фиксированной,
и непрерывным, если эта величина может
принимать произвольное значение.

Вырожденные виды «учителей»

Система подкрепления с управлением по реакции (R —
управляемая
система)

характеризуется,
тем
что
информационный канал от внешней среды к системе подкрепления
не функционирует. Данная система несмотря на наличие системы
управления относится к спонтанному обучению, так как
испытуемая система обучается автономно, под действием лишь
своих выходных сигналов независимо от их «правильности». При
таком методе обучения для управления изменением состояния
памяти не требуется никакой внешней информации;
Система подкрепления с управлением по стимулам (S —
управляемая
система)

характеризуется,
тем
что
информационный канал от испытываемой системы к системе
подкрепления
не
функционирует.
Несмотря
на
не
функционирующий канал от выходов испытываемой системы
относится к обучению с учителем, так как в этом случае система
подкрепления (учитель) заставляет испытываемую систему
вырабатывать реакции согласно определенному правилу, хотя и не
принимается во внимание наличие истиных реакций испытываемой
системы.

Отзывы участников


ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРЕЗЕНТАЦИЯ

Михаил Мишустин, Председатель Правительства Российской Федерации


ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРЕЗЕНТАЦИЯ

Пройди тренажер —

Сергей КравцовМинистр просвещения Российской ФедерацииЧитать отзыв полностьюМихаил МишустинПредседатель Правительства Российской ФедерацииЧитать отзыв полностьюМихаил ПрибочийУправляющий директор «Лаборатории Касперского» в России и странах СНГЧитать отзыв полностьюМаксут ШадаевМинистр цифрового развития Российской ФедерацииЧитать отзыв полностьюАлександр ВедяхинПервый заместитель Председателя Правления СбербанкаЧитать отзыв полностьюБорис НуралиевДиректор фирмы «1С»Читать отзыв полностьюСергей БражникДиректор по развитию образования «Яндекса»Читать отзыв полностьюВладимир ГабриелянПервый заместитель генерального директора VKЧитать отзыв полностью

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *