#### **Заключение главы**
Таким образом, искусственный интеллект представляет собой область знания, направленную на создание автономных систем, способных решать разнообразные задачи и адаптироваться к новым условиям. От примитивных экспертных систем прошлых десятилетий современные решения эволюционировали до уровня сложных нейронных сетей, способных распознавать речь, понимать тексты и управлять сложными техническими системами. Следующие главы будут посвящены углубленному изучению основ работы ИИ, основным инструментам и практическим аспектам внедрения искусственных интеллектов в разные сферы человеческой деятельности.
Глава 2. Основные технологии и инструменты ИИ
Данная глава призвана познакомить вас с основными технологиями и инструментами, используемыми в сфере искусственного интеллекта. Вы узнаете о ключевых методах, лежащих в основе современного ИИ, получите представление о популярных библиотеках и платформах, используемых разработчиками, а также ознакомитесь с примерами успешного применения этих технологий в реальных проектах.
#### **Машинное обучение и глубокое обучение**
Одним из центральных направлений в области искусственного интеллекта является **машинное обучение**. Оно позволяет компьютерам самостоятельно улучшать свою производительность без прямого программирования. Вместо написания подробных инструкций машина изучает закономерности на основании предоставленных данных и делает выводы, основываясь на полученных знаниях.
Существуют две крупные категории машинного обучения:
– **Контролируемое обучение**: Система обучается на размеченном наборе данных, где каждому объекту соответствует определенный результат. После обучения алгоритм способен классифицировать новые объекты либо предсказывать числовое значение для неизвестных примеров.
– **Неконтролируемое обучение**: Алгоритм сам находит структуры и связи в необработанном массиве данных. Наиболее распространенными методами неконтролируемого обучения являются кластеризация и уменьшение размерности.
Другим важным направлением является **глубокое обучение**, основанное на многослойных нейронных сетях. Такие сети способны извлекать сложную структуру данных и обнаруживать глубоко спрятанные закономерности. Глубокое обучение успешно применяется в распознавании изображений, анализе текста и многих других задачах.