1. когнитивные вычисления
2. Способности ИИ
2.1. позволяет автоматизировать повторяющиеся процессы обучения и поиска за счет использования данных
2.2. делает существующие продукты интеллектуальными
2.3. легко адаптируется
2.4. осуществляет более глубокий анализ больших объемов данных
2.5. беспрецедентный уровень точности
2.6. позволяет извлечь максимальную пользу из данных
3. Основные направления
3.1. нейросети
3.2. машинное обучение
3.3. глубокое обучение
3.4. компьютерное зрение
3.5. обработка естественного языка
4. Технологии, обеспечивающие работу ИИ
4.1. графические процессоры
4.2. интернет
4.3. совершенные алгоритмы
4.4. API (программные интерфейсы приложений)
5. Цель
5.1. обеспечение работы программных продуктов, способных к анализу входных данных и интерпретации полученных результатов
6. Определение
6.1. средство, обеспечивающее более интуитивный процесс взаимодействия человека с программами и помощь при принятии решений в рамках определенных задач
7. Искусственный интеллект в современных медиа
7.1. Преимущества использования ИИ в журналистике
7.1.1. Журналисты смогут заниматься более качественным и сложным отбором нужной информации
7.1.2. Будут лучше понимать потребности аудитории, следить за тем, что в тренде среди потребителей в режиме реального времени
7.1.3. Научатся создавать совершенно новые виды журналистских историй
7.1.4. фокус на создании контента
7.1.5. быстрая реакция
7.1.6. персонализация для каждого уровня читателей
7.1.7. краудсоринг (автоматизация сбора и скрининга контента)
7.2. Основные направления в использовании ИИ (По Ньюману)
7.2.1. Персонализации контента и создание рекомендаций для аудитории
7.2.2. Автоматизация историй и видео
7.2.3. Инструменты, которые помогут журналистам в борьбе с информационной перегрузкой
7.3. прогнозирование настроения и восприятия публикации
7.4. Основные направления
7.4.1. Машинное обучение область применения - классификация
7.4.1.1. отнесение публикации к определенной тематике
7.4.1.2. прогнозирование рейтинга и охвата публикации
7.4.1.3. сегментация аудитории на основе их предыдущих интересов и косвенных данных
7.4.2. Нейросети
7.4.2.1. генерация контента
7.4.2.2. классификация
7.4.2.3. оценка восприятия или А/Б-тестирование
7.4.3. Рекомендательные системы область применения - персонализация
7.4.3.1. выбор публикации, которая вероятнее всего заинтересует читателя (персонализация)
7.4.3.2. оценка значимости информации
7.4.3.3. прогноз рейтинга для данной публикации от заданного читателя
7.5. Минусы использования
7.5.1. Замкнутая персонализация (эхо-камеры)
7.5.2. "Раздувание" неверной и некачественной информации (информационные пузыри)
7.6. Процесс генерации и публикации контента (поэтапно)
7.6.1. 1. Поиск инфоповода
7.6.2. 2. Оценка важности
7.6.3. 3. Генерация описания
7.6.4. 4. Таргетированная подача
7.6.5. 5. Адаптация под разные ЦА
7.6.6. 6. Доработка журналистом
7.7. Примеры использования
7.7.1. Автоматизированная журналистика
7.7.2. Организация рабочего процесса
7.7.3. Отслеживание новостей в социальных сетях
7.7.4. Взаимодействие с аудиторией
7.7.5. Автоматическая проверка информации на достоверность
7.7.6. Анализ баз данных большого размера
7.7.7. Распознавание изображений
7.7.8. Видеопроизводство