Искусственный интеллект для чайников [Лука Массарон] (pdf) читать постранично, страница - 2

человеком
Автоматизированный сбор данных
Маникюр данных
Как справиться с отсутствием данных
Учет рассогласования данных
Отделение полезных данных от других
Пять недостоверностей данных
Усердие
Умолчание

43
44
45
47
48
50
51
51
52
53
54
55
56
57
57
58
59

Точка зрения
Предубежденность
Недопонимание
Установление пределов сбора данных

59
61
61
62

Глава 3. Вопросы использования алгоритмов
Понятие роли алгоритмов
Что означает алгоритм
Планирование и ветвление
Состязательные игры
Использование локального поиска и эвристики
Понятие обучения машины
Работа экспертных систем
Введение в машинное обучение
Достижение новых высот

65
66
67
68
71
73
77
78
81
81

Глава 4. Первенство специализированных аппаратных средств
Стандартные аппаратные средства
Понятие стандартных аппаратных средств
Недостатки стандартных аппаратных средств
Использование графических процессоров
Понятие узкого места фон Неймана
Определение GPU
Причины хорошей работоспособности GPU
Создание специализированной среды обработки
Увеличение возможностей аппаратных средств
Добавление специализированных сенсоров
Разработка методов взаимодействия с окружающей средой

83
85
85
86
88
89
90
91
92
93
95
96

Часть 2. Использование искусственного интеллекта в обществе

99

Глава 5. Искусственный интеллект в компьютерных приложениях
Наиболее популярные типы приложений
Использование искусственного интеллекта в типичных приложениях
Области применения искусственного интеллекта
Аргумент китайской комнаты
Как искусственный интеллект делает приложения
более дружественными

101
102
103
104
104

Содержание

106

7

Автоматическое исправление
Виды исправлений
Преимущества автоматических исправлений
Почему автоматические исправления не срабатывают
Создание рекомендаций
Получение рекомендаций на основании предыдущих действий
Получение рекомендаций на основании групп
Получение неправильных рекомендаций
Учет ошибок искусственного интеллекта

107
108
108
109
110
110
110
111
112

Глава 6. Автоматизация наиболее популярных процессов
Решения для скуки
Как сделать задачи интереснее
Как помочь работать эффективнее
Как искусственный интеллект борется со скукой
Как искусственный интеллект не может бороться со скукой
Работа в промышленных условиях
Уровни автоматизации
Больше чем просто роботы
Не автоматизацией единой
Безопасность окружающей обстановки
Роль скуки в происшествиях
Как искусственный интеллект помогает избежать проблем безопасности
Почему искусственный интеллект не может устранить проблемы
безопасности

124

Глава 7. Применение искусственного интеллекта в медицине
Носимый терапевтический монитор
Ношение полезных мониторов
Доверие к критически важным мониторам
Использование носимых мониторов
Расширение возможностей людей
Использование игр для терапии
Использование экзоскелетов
Решение специфических задач
Программно-ориентированные решения
Доверие к аппаратному усилению
Искусственный интеллект эндопротеза

125
127
127
128
128
130
132
133
135
135
136
137

8

Содержание

115
116
117
118
118
119
120
120
121
122
123
123
123

Новые способы анализа
Новые хирургические технологии
Выработка хирургических рекомендаций
Помощь хирургу
Замена хирургии наблюдением
Автоматизация решений
Работа с медицинскими записями
Предсказание будущего
Повышение безопасности процедур
Создание лучших медикаментов
Объединение роботов и медицинских специалистов

138
139
139
140
141
142
142
143
144
144
145

Глава 8. Искусственный интеллект в человеческом общении
Новые способы коммуникации
Создание новых алфавитов
Автоматизация перевода
Включение жестикуляции
Обмен идеями
Установление связи
Улучшение коммуникаций
Определение тенденций
Использование средств массовой информации
Улучшение сенсорного восприятия человека
Смещение спектра данных
Усиление человеческих органов чувств

147
148
149
150
151
153
153
154
154
155
156
156
157

Часть 3. Программно-ориентированные приложения
искусственного интеллекта

159

Глава 9. Анализ данных для искусственного интеллекта
Анализ данных
Почему анализ столь важен
Пересмотр значения данных
Машинное обучение
Как работает машинное обучение
Преимущества машинного обучения
Будешь полезным — станешь обыденным
Пределы машинного обучения
Содержание

161
162
165
166

168
169
171
173
173
9

Обучение на основе данных
Контролируемое обучение
Неконтролируемое обучение
Обучение с подкреплением

175
176
177
177

Глава 10. Машинное обучение в искусственном интеллекте
Способы обучения
Пять основных