Основи інженерії штучного інтелекту 10-11 класи
Цей документ містить навчальні матеріали для учнів та вчителів курсу «Основи інженерії штучного інтелекту». Навчальна програма курсу за вибором "Основи інженерії штучного інтелекту" Автори: Рибак О.С., Радер Р.І. Протокол №7 від 19.08.2024. Зареєстровано у каталозі надання грифів навчальних матеріалів та навчальних програм № 4.0164-2024 (Текст програми (pdf))
3. Програмування для ШI
Інженерія штучного інтелекту охоплює процеси, що включають розробку, впровадження та оптимізацію AI-систем для вирішення практичних задач у різних галузях. Основна мета інженерії штучного інтелекту полягає в створенні алгоритмів і моделей, здатних автоматизувати виконання завдань, аналізувати великі обсяги даних та приймати рішення.
Python – Мова програмування для штучного інтелекту
Python є однією з найпопулярніших мов програмування, що активно використовується для розробки рішень у галузі штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (ML). Її переваги включають:
- Легкість у навчанні та читанні коду.
- Велику кількість бібліотек для ШІ.
- Кросплатформеність.
Приклади застосування Python у машинному навчанні:
- Аналіз настроїв (sentiment analysis): створення моделі для обробки тексту та визначення позитивного чи негативного настрою, наприклад, за допомогою бібліотеки
NLTK
. - Класифікація зображень: використання бібліотек, як-от
TensorFlow
чиPyTorch
, для побудови згорткових нейронних мереж, що визначають категорію зображення. - Прогноз погоди: тренування моделі на основі часових рядів (time-series) за допомогою бібліотеки
scikit-learn
, що аналізує історичні дані для передбачення погоди. - Комп'ютерний зір: програмування розпізнавання та виділення об'єктів на зображеннях за допомогою бібліотеки
OpenCV
.