Відмінності між версіями «Портфоліо до проекту "Штучний інтелект" Дордюк Анастасії»

Матеріал з Вікі ЦДУ
Перейти до: навігація, пошук
 
(не показано 12 проміжних версій цього учасника)
Рядок 7: Рядок 7:
 
==Опис проблеми==
 
==Опис проблеми==
 
Як не дивно, ми вже користуємось безліччю систем на базі ШІ, навіть не підозрюючи про це. В основному це стосується сфери мобільних технологій та інтернету: саме «розумні» програми роблять популярні сервіси такими зручними і універсальними, незважаючи на те, що ними щодня користуються мільйони різних людей у всьому світі. Ось кілька простих прикладів того, як ШІ робить наше життя кращим:
 
Як не дивно, ми вже користуємось безліччю систем на базі ШІ, навіть не підозрюючи про це. В основному це стосується сфери мобільних технологій та інтернету: саме «розумні» програми роблять популярні сервіси такими зручними і універсальними, незважаючи на те, що ними щодня користуються мільйони різних людей у всьому світі. Ось кілька простих прикладів того, як ШІ робить наше життя кращим:
[[Файл:Example.jpg|міні]]
+
[[Файл:358590_178.jpg |середній]]
Спам
+
 
 +
'''Спам'''
 
Так-так, штучний інтелект допомагає боротися і з настирливою спам-розсилкою. Аналітики Google стверджують, що завдяки гігабайтам даних, зібраних за роки роботи їх поштових систем, сучасні програми відстежують і відправляють в «карантин» до 99,9% спаму або фішингових листів. Окремої уваги заслуговує додаток для електронної пошти, який відповідає за автоматичні відповіді адресатам. Принцип роботи досить простий: Gmail аналізує отримане повідомлення, розбиваючи його на слова та конструкції за змістом, а потім вибудовує відповідь у відповідності із заздалегідь запрограмованими алгоритмами.
 
Так-так, штучний інтелект допомагає боротися і з настирливою спам-розсилкою. Аналітики Google стверджують, що завдяки гігабайтам даних, зібраних за роки роботи їх поштових систем, сучасні програми відстежують і відправляють в «карантин» до 99,9% спаму або фішингових листів. Окремої уваги заслуговує додаток для електронної пошти, який відповідає за автоматичні відповіді адресатам. Принцип роботи досить простий: Gmail аналізує отримане повідомлення, розбиваючи його на слова та конструкції за змістом, а потім вибудовує відповідь у відповідності із заздалегідь запрограмованими алгоритмами.
  
Відео
+
'''Відео'''
 
Якщо ви колись дивилися відео по Wi-Fi в дорозі, то напевно неодноразово помічали, як картинка стає зернистою і втрачає якість під час програвання. Тут немає ніякої магії: просто в цей момент сигнал мережі стає гіршим, і додаток намагається мінімізувати кількість вихідних даних, щоб не переривати трансляцію. Щоб запобігти цьому, Netflix створила ПЗ, яке ідентифікує візуальні характеристики кадру і потім оптимізує пропускну спроможність під його індивідуальні параметри. На практиці це означає, що не тільки плавність, але і якість зображення залишаться на висоті навіть в зоні слабкого сигналу.
 
Якщо ви колись дивилися відео по Wi-Fi в дорозі, то напевно неодноразово помічали, як картинка стає зернистою і втрачає якість під час програвання. Тут немає ніякої магії: просто в цей момент сигнал мережі стає гіршим, і додаток намагається мінімізувати кількість вихідних даних, щоб не переривати трансляцію. Щоб запобігти цьому, Netflix створила ПЗ, яке ідентифікує візуальні характеристики кадру і потім оптимізує пропускну спроможність під його індивідуальні параметри. На практиці це означає, що не тільки плавність, але і якість зображення залишаться на висоті навіть в зоні слабкого сигналу.
 
Збільшений термін служби батареї
 
Збільшений термін служби батареї
 
Біда сучасних смартфонів в тому, що, незважаючи на вражаючу обчислювальну потужність, їх акумулятори залишають бажати кращого. Звичайно, навіть iPhoneX не вміє видобувати електроенергію з повітря, але на те і потрібен інтелект, щоб підходити до вирішення проблеми з розумом. Система використовує активність встановлених додатків і датчик руху, щоб в загальних рисах передбачити розпорядок дня і обрати для витрати заряду максимально зручний час. Наприклад, вам потрібно завантажити велике оновлення і для цього потрібен стабільний інтернет. Замість того, щоб витрачати енергію і витрачати трафік мобільного інтернету на пошук вишок мобільного зв’язку в будь-який час дня і ночі, смартфон просто дочекається моменту, коли ви приїдете на роботу або додому і отримаєте комфортний доступ до високошвидкісної мережі.
 
Біда сучасних смартфонів в тому, що, незважаючи на вражаючу обчислювальну потужність, їх акумулятори залишають бажати кращого. Звичайно, навіть iPhoneX не вміє видобувати електроенергію з повітря, але на те і потрібен інтелект, щоб підходити до вирішення проблеми з розумом. Система використовує активність встановлених додатків і датчик руху, щоб в загальних рисах передбачити розпорядок дня і обрати для витрати заряду максимально зручний час. Наприклад, вам потрібно завантажити велике оновлення і для цього потрібен стабільний інтернет. Замість того, щоб витрачати енергію і витрачати трафік мобільного інтернету на пошук вишок мобільного зв’язку в будь-який час дня і ночі, смартфон просто дочекається моменту, коли ви приїдете на роботу або додому і отримаєте комфортний доступ до високошвидкісної мережі.
  
Технологія розпізнавання осіб
+
'''Технологія розпізнавання осіб'''
 
Як смартфони навчились впізнавати власника
 
Як смартфони навчились впізнавати власника
 
Доктор Джозеф Атіка, фізик і математик, допоміг створити перші системи розпізнавання облич ще на початку 1990-х років. «Ми використовували статистичний аналіз, щоб класифікувати риси особи як набір шаблонів», розповідає він. «Все зводилось до розпізнавання образів. Під час сканування особи виявляються збіги безлічі локальних особливостей — очей, носа, кутиків рота. Звучить як досить примітивна технологія, але на практиці сукупність цих особливостей дуже рідко збігається у двох людей». Сьогодні, через чверть століття, комп’ютери навчились робити це самостійно. У цьому їм допомагають системи глибокого навчання, засновані на “багатошаровому” ПО, створеному спеціально для розпізнавання образів. Глобальну базу даних для цього створюють самі люди, які щодня завантажують мільярди фотографій в Google, Snapchat і Facebook.
 
Доктор Джозеф Атіка, фізик і математик, допоміг створити перші системи розпізнавання облич ще на початку 1990-х років. «Ми використовували статистичний аналіз, щоб класифікувати риси особи як набір шаблонів», розповідає він. «Все зводилось до розпізнавання образів. Під час сканування особи виявляються збіги безлічі локальних особливостей — очей, носа, кутиків рота. Звучить як досить примітивна технологія, але на практиці сукупність цих особливостей дуже рідко збігається у двох людей». Сьогодні, через чверть століття, комп’ютери навчились робити це самостійно. У цьому їм допомагають системи глибокого навчання, засновані на “багатошаровому” ПО, створеному спеціально для розпізнавання образів. Глобальну базу даних для цього створюють самі люди, які щодня завантажують мільярди фотографій в Google, Snapchat і Facebook.
  
Як це працює
+
'''Як це працює'''
 
Після аналізу відеоролика або статичної картинки комп’ютер перетворює дані в цифровий файл, що називається «відбиток особи». В ньому містяться дані щодо характеру рис особи і співвідношення між ними. Програмне забезпечення створює в цілому до 40 000 ключових точок, але далеко не завжди існує необхідність використовувати їх всі. «Чим більш характерною є особа, чим більше у неї відмінних особливостей, тим меншу роботу робить комп’ютер», пояснює Атік.
 
Після аналізу відеоролика або статичної картинки комп’ютер перетворює дані в цифровий файл, що називається «відбиток особи». В ньому містяться дані щодо характеру рис особи і співвідношення між ними. Програмне забезпечення створює в цілому до 40 000 ключових точок, але далеко не завжди існує необхідність використовувати їх всі. «Чим більш характерною є особа, чим більше у неї відмінних особливостей, тим меншу роботу робить комп’ютер», пояснює Атік.
  
Рядок 26: Рядок 27:
  
 
==Блог до проекту==
 
==Блог до проекту==
[https://www.blogger.com Blogger] або [http://WordPress.com WordPress]
+
https://shtintelekt.blogspot.com/2018/11/blog-post.html
  
 
==Мультимедійна презентація==
 
==Мультимедійна презентація==
[https://drive.google.com Google Диск]
+
https://docs.google.com/presentation/d/1VFylPeWy7VaHHwHQuFLpTUzSfLbINNT9W13Jq6W2HiU/edit?usp=sharing
  
 
==Календар подій проекту:==
 
==Календар подій проекту:==
 
Google Календар (посилання на розклад роботи у проекті)
 
Google Календар (посилання на розклад роботи у проекті)
 +
https://calendar.google.com/calendar?cid=YW5hc3Rhc2lhMTc3ZG9yZHl1a0BnbWFpbC5jb20
  
 
==Опитування до проекту==
 
==Опитування до проекту==
Google Форми (посилання на опитування)
+
https://docs.google.com/forms/d/1KVQxADy8Mb6GWfNyDZM8AZjT3_K6GpDpfHqmc8_P2B8/edit
  
 
==Фотоальбом до проекту==
 
==Фотоальбом до проекту==
[https://photos.google.com Google Фотознімки] (посилання на альбом)
+
https://photos.google.com/album/AF1QipNOjxGQUI6OcyS4V6xO3iJCgWzBBHOEIXYYu2J_
  
 
==Спілкування між учасниками проекту==
 
==Спілкування між учасниками проекту==
Рядок 58: Рядок 60:
  
 
===Відеоматеріали===
 
===Відеоматеріали===
#...
+
# https://www.youtube.com/watch?v=hoh2D85d8P4
#...
+
# https://www.youtube.com/watch?v=EFd1uWNT0AU
#...
+
# https://www.youtube.com/watch?v=9J3oXqpa_MQ
  
 
===Електронні ресурси===
 
===Електронні ресурси===
#...
+
#https://dt.ua/TECHNOLOGIES/stiven-hoking-nazvav-shtuchniy-intelekt-zagrozoyu-lyudstvu-158230_.htm
#...
+
#https://www.radiosvoboda.org/a/details/28891073.html
#...
+
#https://ranok.ictv.ua/ua/videos/shtuchnij-intelekt-mozhe-znishhiti-lyudstvo/
  
  

Поточна версія на 09:13, 27 листопада 2018


Тема статті

Штучний інтелект у повсякденному житті

Опис проблеми

Як не дивно, ми вже користуємось безліччю систем на базі ШІ, навіть не підозрюючи про це. В основному це стосується сфери мобільних технологій та інтернету: саме «розумні» програми роблять популярні сервіси такими зручними і універсальними, незважаючи на те, що ними щодня користуються мільйони різних людей у всьому світі. Ось кілька простих прикладів того, як ШІ робить наше життя кращим: середній

Спам Так-так, штучний інтелект допомагає боротися і з настирливою спам-розсилкою. Аналітики Google стверджують, що завдяки гігабайтам даних, зібраних за роки роботи їх поштових систем, сучасні програми відстежують і відправляють в «карантин» до 99,9% спаму або фішингових листів. Окремої уваги заслуговує додаток для електронної пошти, який відповідає за автоматичні відповіді адресатам. Принцип роботи досить простий: Gmail аналізує отримане повідомлення, розбиваючи його на слова та конструкції за змістом, а потім вибудовує відповідь у відповідності із заздалегідь запрограмованими алгоритмами.

Відео Якщо ви колись дивилися відео по Wi-Fi в дорозі, то напевно неодноразово помічали, як картинка стає зернистою і втрачає якість під час програвання. Тут немає ніякої магії: просто в цей момент сигнал мережі стає гіршим, і додаток намагається мінімізувати кількість вихідних даних, щоб не переривати трансляцію. Щоб запобігти цьому, Netflix створила ПЗ, яке ідентифікує візуальні характеристики кадру і потім оптимізує пропускну спроможність під його індивідуальні параметри. На практиці це означає, що не тільки плавність, але і якість зображення залишаться на висоті навіть в зоні слабкого сигналу. Збільшений термін служби батареї Біда сучасних смартфонів в тому, що, незважаючи на вражаючу обчислювальну потужність, їх акумулятори залишають бажати кращого. Звичайно, навіть iPhoneX не вміє видобувати електроенергію з повітря, але на те і потрібен інтелект, щоб підходити до вирішення проблеми з розумом. Система використовує активність встановлених додатків і датчик руху, щоб в загальних рисах передбачити розпорядок дня і обрати для витрати заряду максимально зручний час. Наприклад, вам потрібно завантажити велике оновлення і для цього потрібен стабільний інтернет. Замість того, щоб витрачати енергію і витрачати трафік мобільного інтернету на пошук вишок мобільного зв’язку в будь-який час дня і ночі, смартфон просто дочекається моменту, коли ви приїдете на роботу або додому і отримаєте комфортний доступ до високошвидкісної мережі.

Технологія розпізнавання осіб Як смартфони навчились впізнавати власника Доктор Джозеф Атіка, фізик і математик, допоміг створити перші системи розпізнавання облич ще на початку 1990-х років. «Ми використовували статистичний аналіз, щоб класифікувати риси особи як набір шаблонів», розповідає він. «Все зводилось до розпізнавання образів. Під час сканування особи виявляються збіги безлічі локальних особливостей — очей, носа, кутиків рота. Звучить як досить примітивна технологія, але на практиці сукупність цих особливостей дуже рідко збігається у двох людей». Сьогодні, через чверть століття, комп’ютери навчились робити це самостійно. У цьому їм допомагають системи глибокого навчання, засновані на “багатошаровому” ПО, створеному спеціально для розпізнавання образів. Глобальну базу даних для цього створюють самі люди, які щодня завантажують мільярди фотографій в Google, Snapchat і Facebook.

Як це працює Після аналізу відеоролика або статичної картинки комп’ютер перетворює дані в цифровий файл, що називається «відбиток особи». В ньому містяться дані щодо характеру рис особи і співвідношення між ними. Програмне забезпечення створює в цілому до 40 000 ключових точок, але далеко не завжди існує необхідність використовувати їх всі. «Чим більш характерною є особа, чим більше у неї відмінних особливостей, тим меншу роботу робить комп’ютер», пояснює Атік.

Навіть у тому випадку, якщо ви відростите бороду або зміните зачіску, система впізнає вас. Їй відомо, що волосяний покрив постійно змінюється, тому він просто не враховується. Що дійсно важливо — так це трикутник особи: відстань від скроні до скроні і від кожної скроні до поглиблення під нижньою губою. За словами Атіка, це схоже на карту міста: «Якщо я почну розповідати вам про визначні пам’ятки, не називаючи місто, рано чи пізно ви здогадаєтесь, про що йде мова. Так, майже в кожному великому місті є статуї, але далеко не всі вони схожі на Статую Свободи за формою і габаритами. Тут діє той же принцип, тільки в якості архітектурних особливостей виступає ваша шкіра, брови, носи і очі».

Блог до проекту

https://shtintelekt.blogspot.com/2018/11/blog-post.html

Мультимедійна презентація

https://docs.google.com/presentation/d/1VFylPeWy7VaHHwHQuFLpTUzSfLbINNT9W13Jq6W2HiU/edit?usp=sharing

Календар подій проекту:

Google Календар (посилання на розклад роботи у проекті) https://calendar.google.com/calendar?cid=YW5hc3Rhc2lhMTc3ZG9yZHl1a0BnbWFpbC5jb20

Опитування до проекту

https://docs.google.com/forms/d/1KVQxADy8Mb6GWfNyDZM8AZjT3_K6GpDpfHqmc8_P2B8/edit

Фотоальбом до проекту

https://photos.google.com/album/AF1QipNOjxGQUI6OcyS4V6xO3iJCgWzBBHOEIXYYu2J_

Спілкування між учасниками проекту

  • Чат
  • Форум
  • Спільнота на базі соціальних мереж
  • Skype
  • Telegram
  • Viber
  • Wiki-сторінка
  • Сайт
  • .....

Інформаційні ресурси

Друковані джерела

  1. ...
  2. ...
  3. ...

Відеоматеріали

  1. https://www.youtube.com/watch?v=hoh2D85d8P4
  2. https://www.youtube.com/watch?v=EFd1uWNT0AU
  3. https://www.youtube.com/watch?v=9J3oXqpa_MQ

Електронні ресурси

  1. https://dt.ua/TECHNOLOGIES/stiven-hoking-nazvav-shtuchniy-intelekt-zagrozoyu-lyudstvu-158230_.htm
  2. https://www.radiosvoboda.org/a/details/28891073.html
  3. https://ranok.ictv.ua/ua/videos/shtuchnij-intelekt-mozhe-znishhiti-lyudstvo/


Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка