1. ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ (ЖИ)
1.1. Машиналарға адам секілді ойлау, шешім қабылдау, үйрену қабілеттерін беру.
1.2. Түрлері
1.2.1. Тар ЖИ (Narrow AI): Бір ғана нақты тапсырманы орындайтын жүйелер (мысалы, Siri, Google Translate). • Күшті ЖИ (General AI): Адам сияқты барлық тапсырмаларды орындай алатын. • Супер ЖИ (Super AI): Адам интеллектісінен асып түсетін.
1.2.2. Тар ЖИ (Narrow AI): Бір ғана нақты тапсырманы орындайтын жүйелер (мысалы, Siri, Google Translate). • Күшті ЖИ (General AI): Адам сияқты барлық тапсырмаларды орындай алатын. • Супер ЖИ (Super AI): Адам интеллектісінен асып түсетін.
1.3. Қолдану салалары
1.3.1. Медицина (диагностика) • Автономды көліктер • Қаржы (финтех) • Білім беру (адаптивті жүйелер) • Робототехника
2. ТЕРЕҢ ОҚЫТУ (DEEP LEARNING)
2.1. Нейрондық желілер негізінде үлкен көлемдегі мәліметтермен жұмыс істеу арқылы үйренетін машиналық оқытудың бөлімі.
2.2. Негізгі элементтері:
2.2.1. Жасанды нейрондар • Қабаттар (layers): • Енгізу қабаты • Жасырын қабаттар • Шығару қабаты • Белсендіру функциялары (activation functions): ReLU, Sigmoid, Tanh • Қателік функциялары: MSE, Cross Entropy • Оптимизация: SGD, Adam
2.3. Желі түрлері
2.3.1. Қарапайым нейрондық желілер (ANN) • Конволюциялық нейрондық желі (CNN): кескін тану • Рекурренттік нейрондық желі (RNN): мәтін өңдеу • Трансформерлер (Transformers): GPT, BERT
2.4. Қолдану салалары
2.4.1. Сурет пен бейне тану • Дауыс тану • Мәтінді аудару • ChatGPT сияқты диалог жүйелері • Ауруларды болжау
2.5. Кемшіліктері
2.5.1. Үлкен есептеу қуатын қажет етеді • Түсіндіруі қиын (қара жәшік) • Көп дерек керек
2.6. Артықшылықтары
2.6.1. Үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істей алады • Автоматты түрде белгілерді шығарады • Дәлдігі жоғары