Штучний інтелект (ШІ) — це широка галузь комп'ютерних наук, присвячена створенню систем, здатних виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. Ці завдання включають навчання, розв'язання проблем, розпізнавання образів, розуміння природної мови та прийняття рішень.В основі сучасного ШІ лежать алгоритми машинного навчання (МН). МН дозволяє комп'ютерам навчатися на даних без явного програмування. Замість того, щоб писати детальні інструкції для кожної можливої ​​ситуації, розробники створюють моделі, які можуть виявляти закономірності у великих наборах даних і робити прогнози або приймати рішення на основі цих закономірностей.Існує кілька типів машинного навчання:* **Навчання з учителем:** Моделі навчаються на розмічених даних, де кожен вхідний приклад має відповідну вихідну мітку. Приклади включають класифікацію (наприклад, визначення, чи є електронний лист спамом) і регресію (наприклад, прогнозування ціни будинку).* **Навчання без учителя:** Моделі шукають закономірності в нерозмічених даних. Приклади включають кластеризацію (групування схожих точок даних) та зниження розмірності (зменшення кількості змінних).* **Навчання з підкріпленням:** Агенти навчаються приймати рішення шляхом проб і помилок, отримуючи винагороди або штрафи за свої дії у певному середовищі. Приклади включають ігри та робототехніку.Глибоке навчання — це підрозділ МН, який використовує нейронні мережі з багатьма шарами (глибокі нейронні мережі) для обробки складних даних, таких як зображення, звук і текст. Ці мережі можуть автоматично витягувати високорівневі ознаки з необроблених даних, що робить їх надзвичайно ефективними для таких завдань, як розпізнавання зображень, обробка природної мови та генерація контенту.Застосування ШІ численні і продовжують зростати, охоплюючи такі галузі, як охорона здоров'я (діагностика захворювань), фінанси (виявлення шахрайства), транспорт (автономні транспортні засоби), розваги (персоналізовані рекомендації) та обслуговування клієнтів (чат-боти).