Искусственный интеллект с каждым днём всё плотнее входит в нашу жизнь: компьютеры научились рисовать картины, создавать музыку, компилировать видео, писать вполне логичные тексты, а ещё — создавать домашние задания. 

Работа преподавателя — это далеко не всегда творческий процесс. Составить план, придумать текст, проверить задания, подготовить учебные материалы — все это монотонные задачи, которые отнимают много времени и сил. К счастью, их можно делегировать нейросетям.

Данная нейросеть позволит быстро генерировать качественный контент, освобождая время для других важных задач. Это хороший помощник преподавателя в создании домашнего задания для обучающихся. 

В своем выступлении хочу поделиться опытом использования одного из инструментов нейросети – это Домашнее задание. В качестве примера продемонстрирую 3 разных запроса генерации домашнего задания (с ними можно познакомиться в представленном видео).

Learnt.ai создан для того, чтобы дополнять, а не заменять; вдохновляя вас на создание увлекательного контента, соответствующего лучшим практикам в сфере образования, что облегчает вам проведение эффективных и результативных уроков для ваших обучающихся.

Ссылка на нейросеть https://learnt.ai/

Вместо того чтобы тратить много времени на транскрибацию, нейросети позволяют расшифровать звук и перевести его в текст автоматически. Есть ряд нейросетей на которых это можно сделать, одним из них хочу поделиться.

Писец - сервис https://planerka.app/transcription , который может транскрибировать аудио и видео файлы в текст с разбивкой на спикеров и расстановкой тайм-кодов.

Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence) — это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту.

Искусственный интеллект принято разделять на четыре простые категории.

1. Реагирующий. У таких машин очень ограниченная память и «поле действия». Например, искусственный интеллект в шахматах создан только для того, чтобы анализировать действия игрока и подбирать наиболее оптимальный вариант для продолжения партии.
2. ИИ с ограниченной памятью. Наиболее распространенная в наше время категория искусственного интеллекта. Например, ИИ в беспилотных машинах или голосовой помощник — все это ИИ с ограниченной памятью. Хотя размеры этой памяти и ее ограниченность — это немного условные понятия. Например, памяти в ИИ, который следит за дорогой, больше, чем в ИИ, что собирает информацию о вашем местоположении, а потом отвечает на вопрос «В какой ресторан японской кухни рядом со мной сходить сегодня вечером?».
3. ИИ с теорией разума. Текущее поле для исследований больших умов во всяких лабораториях. Этот ИИ будет обладать не полноценным сознанием, а лишь подобием человеческого мозга. Такой ИИ будет понимать человеческие эмоции и даже будет способен поддерживать нормальную беседу, быть частью социума, а не просто отвечать на вопросы, как Алиса, Маруся и другие виртуальные помощники. Ученые рассчитывают использовать ИИ с теорией разума в психологических исследованиях, но такого ИИ пока не существует.
4. ИИ, осознающий себя. Это, возможно, не такое далекое будущее. Недавно инженер Google сказал, что ИИ, созданный в компании, «выдал себя», отметив, что не хочет «умирать», то есть быть отключенным. Возможно, мы, простые люди, ничего не знаем и такие ИИ уже существуют — они полностью осознают, что они, где они находятся и чего хотят.
   Первые принципы ИИ были заложены американским информатиком Джоном Маккарти, придумавшим термин «искусственный интеллект».

Подведём итоги

Искусственный интеллект — одновременно и наука, которая помогает создавать «умные» машины, и способность компьютера обучаться и принимать решения.

Машинное обучение — одна из областей искусственного интеллекта. МО использует алгоритмы для анализа данных и получения выводов.

А глубокое обучение — лишь один из методов машинного обучения, в рамках которого компьютер учится без учителя подспудно, с помощью данных.