Сегодня хочу с вами разобрать классификацию AI, потому что иногда мне кажется, что у многих понимание AI связано только с ChatGPT и подобными LLM. Но AI включает десятки направлений, и LLM лишь один из слоев.

Направления AI:

Машинное обучение (ML)
Алгоритмы, которые учатся на данных: классификация, регрессия, деревья решений, ансамбли. Применяются в прогнозах, рекомендациях, анализе рисков.

Глубокое обучение (DL)
Нейросети, которые сделали возможным компьютерное зрение, распознавание речи и большие языковые модели.

Компьютерное зрение (CV)
Системы, которые «видят» и понимают изображения: от распознавания лиц до диагностики по снимкам.

Обработка естественного языка (NLP)
Переводчики, чат-боты, поиск, анализ тональности текста, все, что связано с пониманием и генерацией языка.

Генеративный AI
Модели, создающие тексты, картинки, музыку, видео и код. ChatGPT, MidJourney, Stable Diffusion относятся сюда.

AI в робототехнике
Алгоритмы для автономных дронов, автомобилей и промышленных роботов, которые принимают решения в реальном мире.

Важно понимать, что AI не равно только ChatGPT. Это целый спектр технологий от аналитических моделей до автономных систем, которые меняют наше взаимодействие с цифровым и физическим миром.

И на моем курсе по тестированию и оценке AI, который стартует уже 08.09, мы будем разибрать, как выполнять оценку практически всех направлений. кроме робототехники. Так что если вы еще не успели записаться на курс, то сейчас самое время это сделать по ссылке https://eval-ai.com


Полезная информация:
Курс по evaluation AI |
С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI