AI

---

Общее

Что такое искусственный интеллект

Определение ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) — это направление в информатике, которое занимается созданием программ и систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

ИИ — это класс подходов: от простых правил до сложных нейросетей. В фокусе ИИ всегда стоит поиск решений, требующих “разумности” — например, распознавание изображений, перевод текста, рекомендация товаров.

Различие между классическими алгоритмами и ИИ

• Классические алгоритмы решают задачи по заранее прописанным правилам: если вход X, то сделать Y. Например, сортировка чисел или поиск элемента в списке.
• ИИ — это системы, где поведение определяется обучением: не все правила заранее заданы. Система учится на примерах и строит внутреннюю модель, которая способна обобщать и работать с новыми, ранее не встречавшимися случаями.
• Главное отличие: ИИ умеет находить закономерности, которые не были явно заложены разработчиком, и принимать сложные решения на основе опыта.

Пример для разработчика:

• Алгоритм: если значение > 10 — вывести “больше десяти”.
• ИИ (например, классификатор): “Определи, на картинке кошка или собака”, — модель обучается распознавать образы на основе обучающих данных, а не жёсткого набора правил.

Основные задачи, которые стараются решить с помощью ИИ

• Распознавание образов (Computer Vision): определение объектов на изображениях, анализ видео, контроль качества на производстве

• Обработка естественного языка (NLP): перевод текста, анализ тональности, чат-боты, генерация текстов

• Рекомендательные системы: подбор товаров, фильмов, персонализация контента

• Автоматизация решений: финансовые прогнозы, диагностика в медицине, автономное управление

• Генерация контента: создание картинок, видео, текста на основе запросов (Midjourney, GPT)

Практически — ИИ используют там, где нет чётких правил, а задача требует найти скрытые зависимости и принимать сложные решения в условиях неопределённости.

---

Можем дальше разобрать следующий раздел (например, классификация видов ИИ и терминологию) — готов двигаться дальше?

Краткая история развития ИИ

• Начало исследований и первые алгоритмы (1950–1970)

• Зимы искусственного интеллекта (кризисы развития)

• Бум экспертных систем (1980)

• Возникновение нейронных сетей и глубокое обучение (2010+)

• Современные крупные модели (GPT, Stable Diffusion и др.)

---

Основные понятия и терминология

Классификация ИИ

• Узкий и общий ИИ

• Сильный и слабый ИИ

Термины машинного обучения и ИИ

• Модель, обучение, инференс

• Датасет, признаки (features), целевая переменная (target/label)

• Алгоритм/метод машинного обучения

Типы машинного обучения

• Обучение с учителем (supervised learning)

• Обучение без учителя (unsupervised learning)

• Обучение с подкреплением (reinforcement learning)

• self-supervised learning, semi-supervised learning (кратко)

---

Основные задачи и методы ИИ

Классификация и регрессия

• Классические задачи (например, определение спама, распознавание рукописных цифр)

• Методы: логистическая регрессия, деревья решений, SVM

Кластеризация

• Метод k-means и его аналоги

• Что такое кластеризация и зачем она нужна

• Пример задачи без обучения с учителем

Глубокое обучение

• Нейронная сеть: из чего состоит

• Типы нейросетей (MLP, CNN, RNN, трансформеры)

• Разработка и обучение моделей

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Основная идея: что такое RAG и зачем он нужен

• Пример применения (добавление информации из базы знаний к ответу модели)

• Интеграция RAG: стек и инструменты

---

Работа с данными

Датасеты

• Что такое датасет

• Предобработка данных: очистка, обработка пропусков, нормализация

• Разделение на обучающую/тестовую/валидационную выборку

Фичи (features)

• Выделение признаков

• Методы отбора/генерации признаков (feature selection/extraction)

---

Инструменты для программиста

Языки программирования

• Почему Python — основной язык для ИИ

• Основные пакеты: NumPy, Pandas

ML/AI-библиотеки

• scikit-learn: быстрый старт, типовые задачи

• TensorFlow и PyTorch: построение и обучение нейросетей

• HuggingFace, Transformers: работа с готовыми LLM и моделями

• OpenAI, Langchain: интеграция LLM через API, сценарии применения

RAG-инструменты и фреймворки

• LangChain, LlamaIndex: кратко об их назначении и применении

---

Практика и применение в программировании

Интеграция AI и LLM в свои проекты

• Подключение моделей через API

• Использование AI-инструментов в IDE (Copilot, Tabnine)

• Интеграция генерации текста, анализа данных, классификации

Разработка ML-проекта «под ключ»

• Постановка задачи и сбор данных

• Предобработка, исследование данных

• Выбор и обучение моделей

• Оценка качества

• Внедрение (deployment)

---

Подробности обучения моделей

Процесс обучения

• Train/validation/test split

• Переобучение (overfitting), недообучение (underfitting)

• Метрики: accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC

Настройка моделей

• Параметры и гиперпараметры

• Grid search, random search

---

Этические и правовые аспекты

• Риски и ограничения использования ИИ

• Проблемы: “галлюцинации”, приватность, безопасность

• Этическая ответственность разработчика

---

Продвинутые темы (для дальнейшего развития)

• GAN (генеративные состязательные сети)

• Reinforcement learning (обучение с подкреплением)

• Self-supervised learning

• Автоматизация ML (AutoML, MLOps)

---

Как закрепить материал и прокачаться в практике

• Микропроекты с использованием LLM API

• Задачи классификации/кластеризации на известных датасетах (Iris, Titanic, MNIST)

• Чтение коротких статей, туториалов, участие в соревнованиях (Kaggle)