Машина Тьюринга была предложена для…
🧠 Тематика вопроса:
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.
Варианты ответа:
- создания первых компьютеров для вычислений
- описания абстрактной модели вычислений
- разработки игр с использованием логических задач
- анализа больших данных и поиска закономерностей
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Процедурные знания в ИИ — это знания о том…
- Компания-ритейлер хочет оптимизировать управление запасами, чтобы минимизировать издержки и избежать дефицита товаров. У них есть данные о продажах за последние 5 лет, но отсутствуют метки (например, сезонность, спрос). Руководство ищет решение, которое поможет выявить скрытые закономерности и улучшить прогнозирование. Какой метод машинного обучения наиболее подходит для выявления скрытых закономерностей в данных?
- Стартап разрабатывает голосового помощника для обработки запросов на русском языке, но пользователи жалуются, что помощник не понимает контекст и не задает уточняющие вопросы. Команда разработчиков хочет улучшить систему, чтобы она могла вести более естественные и осмысленные диалоги. Какие технологии ИИ необходимо улучшить, чтобы решить проблему?
- Научный институт создает онтологию для описания климатических изменений. Данные включают метеорологические показатели, географические координаты и прогнозные модели. На этапе формализации выяснилось, что часть данных представлена в RDF, а другая — в реляционных базах. Команда не может согласовать, как унифицировать форматы без потери смысла. Какое действие критически необходимо для решения проблемы совместимости форматов?
- Стартап разрабатывает чат-бот для поддержки клиентов банка. Бот должен понимать запросы вроде «Как открыть вклад?» или «Перевести деньги на карту». Для этого требуется онтология, связывающая финансовые термины, процессы и нормативные документы. Однако тестирование показало, что бот путает «кредит» и «депозит», а также не учитывает региональные особенности законодательства. Какой этап создания онтологии был выполнен недостаточно тщательно?