#1119324
#1119324: Уже создаются машины, которые могут заглядывать в прошлое. Самоуправляемые автомобили уже немного способны на это. К примеру, они анализируют скорость и направление движения других автомобилей. Это нельзя делать одномоментно, для этого нужно идентифицировать конкретные объекты и наблюдать за ними в течение определенного времени. Эти наблюдения добавляются к заранее запрограммированным у самоуправляемых автомобилей репрезентациям мира, которые включают дорожную разметку, светофоры и другие важные элементы. Они подключаются, когда автомобиль решает изменить полосу движения и не столкнуться при этом с другим автомобилем. Назовите тип искусственного интеллекта, о котором идет речь.
Уже создаются машины, которые могут заглядывать в прошлое. Самоуправляемые автомобили уже немного способны на это. К примеру, они анализируют скорость и направление движения других автомобилей. Это нельзя делать одномоментно, для этого нужно идентифицировать конкретные объекты и наблюдать за ними в течение определенного времени. Эти наблюдения добавляются к заранее запрограммированным у самоуправляемых автомобилей репрезентациям мира, которые включают дорожную разметку, светофоры и другие важные элементы. Они подключаются, когда автомобиль решает изменить полосу движения и не столкнуться при этом с другим автомобилем. Назовите тип искусственного интеллекта, о котором идет речь.
Варианты ответа:
- ограниченная память
- реактивные машины
- теория разума
- самосознание
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Данная дисциплина изучает фундаментальные принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний для решения реальных задач в бизнесе, науке и IT. Курс развивает навыки работы с большими массивами данных, визуализации результатов и принятия обоснованных решений на основе аналитики.
Данная дисциплина изучает фундаментальные принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний для решения реальных задач в бизнесе, науке и IT. Курс развивает навыки работы с большими массивами данных, визуализации результатов и принятия обоснованных решений на основе аналитики.