Искусственный интеллект: теория, практика и перспективы - стр. 4

Примером удачного применения компьютерного зрения служит разработка беспилотных автомобилей, диагностирование медицинских снимков и обеспечение безопасности в общественных местах.

#### **Популярные библиотеки и платформы**

Разработка приложений на основе искусственного интеллекта требует специализированных инструментов и библиотек. Вот некоторые из наиболее часто используемых ресурсов:

– **TensorFlow**: мощная библиотека от Google, поддерживающая разработку глубоких нейронных сетей и многоуровневых моделей.

– **PyTorch**: гибкая среда от одной известной соц. сети, ориентированная на экспериментальное исследование и быстрое прототипирование.

– **Keras**: высокоуровневая оболочка поверх TensorFlow и других платформ, упрощающая реализацию сложных архитектур нейронных сетей.

– **Scikit-Learn**: универсальная библиотека для классического машинного обучения, включающая поддержку широкого спектра стандартных алгоритмов.

– **OpenCV**: ведущая библиотека для компьютерного зрения, обеспечивающая богатый набор функций для работы с изображениями и видео.

Использование этих инструментов помогает ускорить разработку и повысить качество создаваемых продуктов.

#### **Практическое использование технологий ИИ**

Теперь давайте рассмотрим несколько практических сценариев использования рассмотренных технологий:

– **Медицина**: компьютерное зрение и глубокие нейронные сети помогают врачам быстрее ставить диагнозы, распознавая патологии на рентгеновских снимках и МРТ-изображениях.

– **Финансовая сфера**: алгоритмы машинного обучения обеспечивают выявление мошеннических операций, оптимизацию инвестиций и оценку рисков кредитования.

– **Маркетинг**: рекомендации товаров пользователям базируются на моделях глубокого обучения, умеющих предугадывать предпочтения клиентов.

– **Робототехника**: алгоритмы укрепления и самообучения делают роботов более эффективными и самостоятельными в выполнении задач.

#### **Заключение главы**

Мы рассмотрели важнейшие концепции и инструменты, используемые в разработке и применении искусственного интеллекта. Изложенный материал формирует основу для дальнейшего освоения методов машинного обучения и глубокого обучения, применяемых в современном мире. В следующей главе мы подробно обсудим языки программирования и специализированные среды, применяемые специалистами в области ИИ.

Программирование играет ключевую роль в развитии и внедрении технологий искусственного интеллекта. Без владения языками программирования и соответствующих библиотек невозможно эффективно разрабатывать и поддерживать приложения, использующие машинное обучение и нейронные сети. Данная глава предназначена для тех, кто хочет освоить базовые навыки программирования для работы с ИИ, независимо от предыдущего опыта.