Нейрондар графикалық интерфейс жасау үшін қызмет етеді.

Нейрондардың нейрондық желідегі негізгі функциясы ақпаратты өңдеу және беру болып табылады.

Нейрондар қозғалысты басқару функцияларын орындайды.

Нейрондар деректерді сақтау үшін жауап береді.

Қате тарату (backpropagation)

Генетикалық алгоритмдер

Қолдау векторлары әдісі

Ең жақын көршілер алгоритмі

Қайта оқыту модельдің оқу үшін деректерді пайдаланбайтынын білдіреді.

Қайта оқыту - бұл модельді оқыту үшін деректер көлемін арттыру процесі.

Нейрондық желілер контекстінде қайта оқыту - бұл модельдің оқу деректеріне тым дәл бейімделіп, жаңа деректерде жалпыға ортақ болу қабілетін жоғалту жағдайы.

Қайта оқыту - бұл модельдің оқу деректерін елемейтін жағдай.

Активациялық функциялар нейрондық желінің оқытуына әсер етпейді.

Активациялық функциялар тек шығу қабатында қолданылады.

Активациялық функциялар модельдің күрделілігін азайтады.

Активациялық функциялар нелинейлікті енгізеді және нейрондық желілерге күрделі тәуелділіктерді үйренуге мүмкіндік береді.

Жасанды интеллект этикасы - тек ИИ-дің техникалық аспектілерін зерттейтін сала.

Жасанды интеллект этикасы - ИИ-ді бағдарламалау үшін ережелер жинағы.

Жасанды интеллект этикасы - практикалық қолданылуы жоқ философиялық концепция.

Жасанды интеллект этикасы - ИИ-дің моральдық және әлеуметтік салдарын зерттейтін сала.

Бизнес этикасы

Алдын ала болжам, мөлдірлік, құпиялылық, жауапкершілік, жұмыс орындарына әсері.

Тұрақты даму

Технологиялардың дамуы

ИИ қоғамдағы шешім қабылдауға аналитикалық құралдар мен болжамдар ұсынып әсер етеді.

ИИ қоғамдағы шешім қабылдауға әсер етпейді.

ИИ шешім қабылдау процесінде адамдарды алмастырады.

ИИ тек ойын-сауық және ойындар үшін қолданылады.

Машиналық оқыту алгоритмдері - бұл деректерді сақтау тәсілдері.

Машиналық оқыту алгоритмдері - бұл компьютерлерге деректерден үйренуге және болжамдар жасауға мүмкіндік беретін әдістер.

Машиналық оқыту алгоритмдері - бұл веб-сайттар жасауға арналған әдістер.

Машиналық оқыту алгоритмдері - бұл суреттерді өңдеу құралдары.

Деректерді шифрлау алгоритмдері

Машиналық оқыту, терең оқыту, табиғи тілдерді өңдеу, компьютерлік көру және сараптамалық жүйелер алгоритмдері.

Нақты уақыттағы бейнелерді өңдеу алгоритмдері

Жобаларды басқару алгоритмдері

Терең оқыту - бұл үлкен деректер көлемін талап етпейтін процесс.

Терең оқыту - бұл нейрондық желілермен байланысты емес жасанды интеллектінің түрі.

Терең оқыту - бұл қарапайым алгоритмдерді қолдануға негізделген әдіс.

Терең оқыту - бұл терең нейрондық желілерді қолдануға негізделген машиналық оқыту әдісі.

Артықшылықтары: автоматтандыру, тиімділік, деректерді талдау, персонализация. Кемшіліктері: жоғары шығындар, оқыту, қауіпсіздік тәуекелдері.

Рекламаға шығындардың артуы

Технологиясыз процестерді жеңілдету

Клиенттерге қызмет көрсету сапасының төмендеуі

IT саласындағы жұмыс орындарының көбеюі

ИИ-ны қолданумен байланысты қауіптерге алдын ала болжам, деректердің ағып кетуі, жұмыс орындарының жоғалуы, қауіпсіздік және ашықтықтың жетіспеушілігі жатады.

Деректердің толық қауіпсіздігі

Алгоритмдерде алдын ала болжамның болмауы

Түсіндірілетін ИИ - бұл шешімдері мен әрекеттерін түсіндіре алатын ИИ.

Түсіндірілетін ИИ - бұл тек сандармен жұмыс істейтін ИИ.

Түсіндірілетін ИИ - бұл шешім қабылдай алмайтын ИИ.

Түсіндірілетін ИИ - бұл әрқашан қателесетін ИИ.

Қарапайымдылық, жылдамдық, қолжетімділік, ашықтық

Ашықтық, жауапкершілік, әділдік, құпиялылық, қауіпсіздік.

Тиімділік, пайда, танымалдық, инновациялар

Жасырындық, елемеу, алдын ала болжам, қорғалмаушылық