ПОИСК
Быстрый заказ
ОЦЕНКА КУРСАобщая оценка курса:оценка преподавателя: Хочу скидку |
Дни проведения марафона:
17, 19, 24 и 26 марта с 10:00 до 12:00 Продолжительность марафона: 16 часов вместе с практическими работами Курс создан для всех желающих научится создавать чат-боты для решения практических задач. Курс подробно рассматривает, как производится обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing – NLP), как производится поиск информации и принятие решений, как устроены внутри и как функционируют системы искусственного интеллекта, используемые в современных чат-ботах. Теоретические блоки сопровождаются самостоятельными практическими заданиями, в ходе выполнения которых, слушатели, шаг за шагом построят своих собственных чат-ботов. По окончании курса каждый его участник демонстрирует работу готового чат-бота. Прохождение онлайн-марафона не требует специальных знаний в области математики или программирования, все необходимые знания будут предоставлены в ходе марафона. Спикер: Роман Душкин, разработчик решений и системный архитектор в области ИИ, автор популярных книг по ИИ. Эксперт комиссии Технического комитета Росстандарта ТК164 по стандартизации в области искусственного интеллекта.
Выберите форму обучения,
чтобы увидеть актуальные даты:
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
|
||||||||||
Бауманская
Содержание курса
Модуль 1. Общая информация об искусственном интеллекте.
- Определение интеллекта.
- Краткий экскурс в историю искусственного интеллекта (исследования Джона Маккарти).
- Первый хайп и первая зима: искусственные нейронные сети.
- Второй хайп и вторая зима: системы, основанные на знаниях.
- Третий хайп и новая весна: глубокое обучение и гибридные ИИ-системы.
- Обработка естественного языка при помощи искусственных нейронных сетей.
- Деревья решений как классический метод классификации.
- Способ обработки знаний с помощью экспертных систем.
- Чат-боты – диалоговые интерфейсы с пользователем.
- О гибридной парадигме искусственного интеллекта.
- Практикум: Создание простого чат-бота в Telegramm, агента в DialogFlow и их интеграция.
- Определение знания.
- Декларативное и процедурное знание.
- Имплицитное и эксплицитное знание.
- Сравнение знаний и данных.
- Источники, методы извлечения и предоставления знаний.
- Вывод на знаниях: прямой, обратный, смешанный.
- Modus Ponens: прямой вывод на знаниях.
- Modus Tollens: обратный вывод на знаниях.
- Поле и база знаний.
- Таблица объектов и их характеристик как поле знаний.
- Практикум: Построение поля знаний для проблемной области в виде таблицы Google.
- Определение дерева решений.
- Дерево решений как формализм представления знаний.
- Дерево как математическая структура.
- Дихотомия как способ поиска в упорядоченных множествах.
- Бинарный выбор и бинарные деревья.
- Бит как единица информации и мера количества альтернатив для выбора.
- N-арные деревья.
- Общая информация о том, как из поля знаний получить дерево решений.
- Алгоритм построения дерева решений.
- Оптимизация ветвей деревьев решений.
- Практикум: Разработка дерева решений на основе построенного поля знаний.
- Определение чат-бота.
- Какие бывают чат-боты.
- Методы обработки естественного языка.
- Обзор платформы DialogFlow.
- Два типа правил: общие и правила по дереву решений.
- Пример бота – Фунгус.
- Алгоритм реализации дерева решений в ботах.
- Практикум: Разработка чат-бота на основе дерева решений.
Слушатели
Все руководители и специалисты, желающие научится создавать чат-боты для решения практических задач.
Предварительная подготовка
Не требуется