Автоматизированные системы управления. Искусственный интеллект и машинное обучение (обзорно): ЕГЭ по информатике

Тема охватывает основы автоматизированных систем управления (АСУ) и обзорно — искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). На ЕГЭ по информатике эти понятия чаще проверяются в теоретических заданиях на классификацию ПО, понимание назначения систем и базовых принципов ИИ/МО, без…

Что нужно знать

• АСУ — комплекс аппаратных и программных средств, предназначенный для автоматизации управления процессами или объектами; человек выполняет роль оператора или лица, принимающего решения.
• Основные компоненты АСУ: технические средства (датчики, контроллеры, ЭВМ), программное обеспечение, информационное обеспечение (базы данных), организационное обеспечение (инструкции, персонал).
• Виды АСУ: автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП), АСУ предприятием (АСУП), отраслевые АСУ, системы автоматизированного проектирования (САПР) как смежный класс.
• Искусственный интеллект — область информатики, создающая методы и средства для имитации интеллектуальной деятельности человека (восприятие, рассуждение, обучение, принятие решений).
• Машинное обучение — подраздел ИИ, изучающий алгоритмы, которые позволяют компьютеру обучаться на данных без явного программирования каждого правила.
• Основные типы машинного обучения: обучение с учителем (есть размеченные данные), обучение без учителя (поиск структуры в неразмеченных данных), обучение с подкреплением (агент учится через награды и штрафы).

Термины и понятия

• АСУ (автоматизированная система управления): комплекс программно-аппаратных средств и персонала для автоматизации управления объектами или…
• Искусственный интеллект (ИИ): область информатики, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, традиционно требующие…
• Машинное обучение (МО): класс методов ИИ, при которых система обучается на данных, а не программируется явно.
• Обучение с учителем: метод МО, при котором модель обучается на размеченных примерах (вход — правильный ответ).
• Обучение без учителя: метод МО, при котором модель ищет закономерности в неразмеченных данных.
• Обучение с подкреплением: метод МО, при котором агент учится действовать, получая награды или штрафы за свои действия.
• Нейронная сеть: вычислительная модель, состоящая из связанных слоёв искусственных нейронов, используемая в машинном обучении.
• Данные (в контексте МО): набор примеров, на которых обучается модель; качество и объём данных влияют на результат.

Частые ошибки

• Путают автоматизированные системы управления (АСУ) с автоматическими системами: в АСУ человек участвует в контуре управления, в автоматических — нет.
• Считают, что искусственный интеллект и машинное обучение — одно и то же; МО — лишь подраздел ИИ.
• Ошибочно относят обучение без учителя к задачам с известными правильными ответами (разметкой).
• Неверно определяют нейронные сети как отдельный вид ПО, а не как метод/модель в машинном обучении.

Как пройти тему

В курсе «Информатика» тема «Автоматизированные системы управления. Искусственный интеллект и машинное обучение (обзорно)» занимает 1 занятие по 40 минут: репетитор объясняет материал, задаёт вопросы как на экзамене, разбирает ваши ответы и в конце ставит оценку. Это обзор темы, полный разбор — в занятии. ИИ может ошибаться: проверяйте важное по учебнику. Занятия не заменяют живого репетитора и не гарантируют результат на экзамене.

Другие темы раздела

• Программное обеспечение: системное, прикладное, инструментальное
• Файловая система. Операции с файлами и папками
• Архивация и сжатие данных. Методы сжатия
• Компьютерная безопасность. Вирусы и антивирусы. Защита информации
• Правовые и этические аспекты информатики. Лицензирование ПО
• Технологии мультимедиа. Обработка звука и видео

← Предыдущая тема: Электронные документы. Форматы файлов. Обработка текстовой информации

Все темы: ЕГЭ по информатике