The world is rapidly changing due to the development of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). These technologies have the potential to transform every aspect of our lives, from healthcare and education to transportation and entertainment. However, there is also the risk that AI and ML could exacerbate existing social and economic inequalities, leading to a widening gap between the haves and have-nots. To ensure that these technologies are used for the benefit of all, we need to develop a new paradigm for understanding their impact on society. This book provides an overview of the current state of AI and ML, exploring their potential benefits and risks, as well as the challenges and opportunities they present. It also offers practical advice on how to navigate this complex landscape and make informed decisions about the use of these technologies. The book begins by examining the history of AI and ML, tracing their evolution from early experiments in computer vision and natural language processing to the sophisticated algorithms that power modern applications. It then delves into the key concepts and techniques that underpin these technologies, including deep learning, neural networks, and transfer learning.

Мир стремительно меняется благодаря развитию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). Эти технологии могут трансформировать каждый аспект нашей жизни, от здравоохранения и образования до транспорта и развлечений. Тем не менее, существует также риск того, что ИИ и МЛ могут усугубить существующее социальное и экономическое неравенство, что приведет к увеличению разрыва между имущими и неимущими. Чтобы эти технологии использовались на благо всех, нам необходимо разработать новую парадигму понимания их влияния на общество. В этой книге представлен обзор текущего состояния ИИ и МЛ, изучаются их потенциальные преимущества и риски, а также проблемы и возможности, которые они представляют. Он также предлагает практические советы о том, как ориентироваться в этом сложном ландшафте и принимать обоснованные решения об использовании этих технологий. Книга начинается с изучения истории ИИ и ML, прослеживая их эволюцию от ранних экспериментов в области компьютерного зрения и обработки естественного языка до сложных алгоритмов, которые обеспечивают работу современных приложений. Затем он углубляется в ключевые концепции и методы, которые лежат в основе этих технологий, включая глубокое обучение, нейронные сети и передачу обучения.

''