Войти в IT через ИИ / Введение в ИИ
У нас есть отличный курс по Python, который вы можете приобрести на stepik (с карточкой из РФ) или Udemy (с карточкой не из РФ) Купить полный курс на stepik (скидка 30%): https://www.engineerspock.com/buy-pyt... Купить полный курс на udemy: https://www.engineerspock.com/buy-pyt... Все курсы от EngineerSpock: https://www.engineerspock.com/offer-s... --------------------------------------------------------------------------------------------- Подпишись на канал в Telegram: https://t.me/engineerspock_it --------------------------------------------------------------------------------------------- Подписка на Boosty: https://boosty.to/engineerspock Донаты на развитие: https://pay.cloudtips.ru/p/1f080f72 --------------------------------------------------------------------------------------------- В этом видеоролике мы погружаемся в мир искусственного интеллекта (ИИ), обсуждая его различные аспекты и направления. Начинаем с основ – что такое ИИ, раскрывая его определение и фундаментальные принципы. Затем мы обсуждаем классификацию ИИ, включая различие между слабым и сильным ИИ, а также их возможности и ограничения. Далее, видео охватывает алгоритмический и символьный ИИ, включая гипотезу Ньюэлла-Саймона и обсуждение ограниченности символьного ИИ. Обсудим машинное обучение, нейронные сети и как эти технологии вписываются в общую картину ИИ. Обсудим современное машинное обучение и глубокое обучение, их роль и влияние в сфере ИИ. Поговорим о передовых нейронных сетях, таких как GPT и BERT, об их применимости. Обсудим тест Тьюринга и его критику, а также альтернативный Тест Курцвейла, предлагающий более глубокий взгляд на способы оценки и понимания ИИ. Наконец, мы делимся советами о том, как стать специалистом в области ИИ, какие знания и навыки необходимы, а также предлагаем рекомендации по литературе для дальнейшего изучения ИИ. Этот ролик станет незаменимым ресурсом для всех новичков, кто интересуется искусственным интеллектом. --------------------------------------------------------------------------------------------- 00:32 Что такое ИИ 01:22 Направления ИИ 02:35 Классификация ИИ / Слабый ИИ 03:37 Сильный ИИ 04:49 Алгоритмический ИИ 05:20 Символьный ИИ / Гипотеза Ньюэлла-Саймона 06:28 Ограниченность символьного ИИ 07:21 Машинное обучение / ML / Нейронные сети 08:06 Гибридный подход к ИИ 09:17 Современное машинное обучение / глубокое обучение 10:26 Нейронные сети 11:36 GPT / BERT 12:52 Тест Тьюринга 14:20 Критика теста Тьюринга 16:05 Тест Курцвейла 17:40 Как стать специалистом ИИ / Необходимые знания и навыки 19:50 Рекомендуемая Литература по ИИ 20:50 Итоги
У нас есть отличный курс по Python, который вы можете приобрести на stepik (с карточкой из РФ) или Udemy (с карточкой не из РФ) Купить полный курс на stepik (скидка 30%): https://www.engineerspock.com/buy-pyt... Купить полный курс на udemy: https://www.engineerspock.com/buy-pyt... Все курсы от EngineerSpock: https://www.engineerspock.com/offer-s... --------------------------------------------------------------------------------------------- Подпишись на канал в Telegram: https://t.me/engineerspock_it --------------------------------------------------------------------------------------------- Подписка на Boosty: https://boosty.to/engineerspock Донаты на развитие: https://pay.cloudtips.ru/p/1f080f72 --------------------------------------------------------------------------------------------- В этом видеоролике мы погружаемся в мир искусственного интеллекта (ИИ), обсуждая его различные аспекты и направления. Начинаем с основ – что такое ИИ, раскрывая его определение и фундаментальные принципы. Затем мы обсуждаем классификацию ИИ, включая различие между слабым и сильным ИИ, а также их возможности и ограничения. Далее, видео охватывает алгоритмический и символьный ИИ, включая гипотезу Ньюэлла-Саймона и обсуждение ограниченности символьного ИИ. Обсудим машинное обучение, нейронные сети и как эти технологии вписываются в общую картину ИИ. Обсудим современное машинное обучение и глубокое обучение, их роль и влияние в сфере ИИ. Поговорим о передовых нейронных сетях, таких как GPT и BERT, об их применимости. Обсудим тест Тьюринга и его критику, а также альтернативный Тест Курцвейла, предлагающий более глубокий взгляд на способы оценки и понимания ИИ. Наконец, мы делимся советами о том, как стать специалистом в области ИИ, какие знания и навыки необходимы, а также предлагаем рекомендации по литературе для дальнейшего изучения ИИ. Этот ролик станет незаменимым ресурсом для всех новичков, кто интересуется искусственным интеллектом. --------------------------------------------------------------------------------------------- 00:32 Что такое ИИ 01:22 Направления ИИ 02:35 Классификация ИИ / Слабый ИИ 03:37 Сильный ИИ 04:49 Алгоритмический ИИ 05:20 Символьный ИИ / Гипотеза Ньюэлла-Саймона 06:28 Ограниченность символьного ИИ 07:21 Машинное обучение / ML / Нейронные сети 08:06 Гибридный подход к ИИ 09:17 Современное машинное обучение / глубокое обучение 10:26 Нейронные сети 11:36 GPT / BERT 12:52 Тест Тьюринга 14:20 Критика теста Тьюринга 16:05 Тест Курцвейла 17:40 Как стать специалистом ИИ / Необходимые знания и навыки 19:50 Рекомендуемая Литература по ИИ 20:50 Итоги