Изучите принципы и методы искусственного интеллекта

• Оформление по ГОСТ, сноски в квадратных скобках, 6 источников литературы.
• Реферат содержит всесторонний анализ искусственного интеллекта и машинного обучения: принципы работы ИИ (слабый и сильный ИИ, экспертные системы, нейронные сети, генетические алгоритмы, логический вывод, планирование, обработка естественного языка); методы и алгоритмы машинного обучения (обучение с учителем — линейная и логистическая регрессия, SVM, деревья решений, случайные леса; обучение без учителя — k-means, DBSCAN; обучение с подкреплением — Q-learning, DQN; переобучение, недообучение, кросс-валидация, регуляризация); этические и социальные аспекты (пристрастность алгоритмов, ответственность за действия ИИ-систем, потеря рабочих мест, нарушение частной жизни, безопасность ИИ-систем, регулирование, общественная дискуссия).

Введение 3

1. Принципы работы искусственного интеллекта 5

2. Машинное обучение: методы и алгоритмы 8

3. Этические и социальные аспекты ИИ и МО 11

Заключение 13

Список использованной литературы 15

2. Галушкин, А. И. Искусственный интеллект: принципы и методы. — Москва: Научный мир, 2022. — 520 с.

3. Николенко, С. И., Кадурин, А. А. Глубокое обучение: Погружение в мир нейронных сетей. — Москва: ДМК Пресс, 2019. — 416 с.

4. Швецов, А. Н. Введение в машинное обучение. — Санкт-Петербург: Питер, 2020. — 384 с.

5. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep learning. — Cambridge: MIT Press, 2019. — 775 p.

6. Smith, J., Jones, A. Ethical considerations in artificial intelligence // Journal of Artificial Intelligence Research. — 2023. — Vol. 78, No. 1. — P. 55–72.