Разработка систем искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это область компьютерной науки ориентированой на компьютерное моделирование и понимание человеческого интеллекта.

Применение методов искусственного интеллекта:

Компания Simmakers предлагает следующие услуги по распознаванию образов:

• Оптическое распознавание символов
• Распознавание рукописного ввода
• Распознавание лиц и автоматическое определение лица в кадре
• Детектирование и распознавание движения

Наши услуги:

• Поиск изображений
• Распознавание объектов
• Измерение параметров объекта
• Повышение контурной резкости изображений

На сегодняшний день интеллектуальный анализ данных в основном широко используется финансовыми компаниями, а также организациями розничной торговли и маркетинга. Мы предоставляем услуги в области интеллектуального анализа данных, которые позволяют этим организациям определить взаимоотношения среди «внутренних» факторов, таких как цена, уровень квалификации персонала или позиционирование продукта, а также «внешние» факторы, такие как экономические показатели, конкуренция, и демография клиентов. Наши технологии позволяют компаниям оценить влияние на удовлетворение запросов потребителей, продажи и прибыль.

Мы предлагаем услуги по интеллектуальному анализу данных в следующих отраслях:

	Финансовые данные Разработка и создание хранилища данных используя преимущества интеллектуального анализа в финансовой сфере Развитие торговой стратегии и исследование правил торговли с помощью генетических алгоритмов Расчет рыночных и кредитных рисков Средства визуализации для анализа финансовых данных
	Телекоммуникационная индустрия Разработка и создание хранилища данных используя преимущества интеллектуального анализа в сфере телекоммуникаций Многомерный анализ телекоммуникационных данных Обработка телекоммуникационных данных в маркетинговых целях Обнаружение телекоммуникационного мошенничества Локализация ошибок и прогнозирование неисправностей в коммуникационной сети Средства визуализации для анализа телекоммуникационных данных
	Сфера розничной торговли Разработка и создание хранилища данных используя преимущества интеллектуального анализа в сфере розничной торговли Анализ эффективности кампаний по организации и стимулированию сбыта Многофакторный анализ клиентов, продуктов, продаж, региона, времени и т.д. Товарные рекомендации и перекрестные ссылки на продукты Средства визуализации для анализа данных в сфере розничной торговли

Обратившись в компанию Simmakers, вы получите компетентное решение, разработанное специалистами с высокой квалификацией в области разработки систем искусственного интеллекта, интеллектуального анализа данных, программной инженерии и прикладной математики.

Мы обладаем рядом преимуществ, которые позволяют нам успешно решать поставленные задачи:

• Партнерство с NVIDIA. Являясь партнером Nvidia, мирового лидера в производстве видеокарт и графических процессоров, мы применяем последние достижения корпорации при разработке ИТ-решений в области компьютерной графики, визуализации данных и параллелизации вычислений.

• Обширный опыт. Работая с заказчиками из Северной Америки, Западной Европы, России более 10 лет, специалисты нашей компании выполнили свыше 30 сложных проектов по визуализации данных и компьютерному моделированию физических и технологических процессов для различных отраслей, включая строительный инжиниринг, добычу нефти и газа, металлургию, киноиндустрию, медицину, искусство и др.

• Экспертиза международного уровня. Сотрудники компании Simmakers – это профессионалы в области прикладной математики, информационных технологий и разработки программного обеспечения, многие из которых обладают высокими достижениями и международными наградами в предметных областях. Мы активно сотрудничаем с ведущими мировыми исследовательскими центрами, Массачусетский технологический университет, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе и Сколковский институт науки и технологий.

• Индивидуальный подход. При разработке ИТ-решений мы максимально учитываем потребности и пожелания каждого заказчика. Такой подход позволяет нам наладить доверительные и взаимовыгодные отношения с клиентами, что в итоге благотворно сказывается на эффективности выполнения проектов.
• Всё ещё остались вопросы? – Форма обратной связи

Ниже представлено несколько наших проектов.

Deformable Registration	Thermosim
Ecoview	Базовый симулятор автомобиля
Распознаватель эмоций

Посмотреть портфолио полностью

Мы применяем различные методы:

	Искусственные нейронные сети Перцептроны Многослойные перцептроны Радиально-базисные сети Когнитрон, неокогнитрон Нейронная сеть Хопфилда
	Обучающие алгоритмы искусственных нейронных сетей Алгоритм обратного распространения ошибки Алгоритм Левенберга — Марквардта Алгоритм упругого распространения Метод Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно Метод сопряженного градиента (CG)
	Эволюционные алгоритмы Генетические алгоритмы Генетическое программирование Эволюционное программирование Эволюционная стратегия
	Нечеткая логика Пропозициональная Предикатная Высшего порядка
	Экспертные системы, гибридные интеллектуальные системы Алгоритмы гибридизации Гибридные экспертные системы Гибридные нейроны и нейронные сети Гибридные обучающие алгоритмы ANN

Q: Что подразумевает под собой термин «искусственный интеллект»?

A: Искусственный интеллект (ИИ) это наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ а также научное направление, разрабатывающее методы, позволяющие электронно-вычислительной машине решать интеллектуальные задачи, если они решаются человеком. Этим понятием обозначают функциональные возможности машины решать человеческие задачи.

Q: Какие основные подходы и направления к построению систем ИИ?

A: Существуют различные подходы к построению систем ИИ.

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Анализируя историю ИИ, можно сделать вывод, что за последние пять десятилетий исследования в области ИИ в основном сосредоточены на решении конкретных проблем. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, на сегодняшний день можно выделить два основных подхода к разработке ИИ: 1) нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.; 2) восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Q: Какие области применения искусственного интеллекта существуют на сегодняшний день?

A: В настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые примеры.

Экспертные системы

Компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Такие системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности. MYCIN стала ранней экспертной системой, разработанной как докторская диссертация в 1974 году, для диагностирования бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, такие как бактериемия и менингит, а также для рекомендации необходимого количества антибиотиков в зависимости от массы тела пациента. Она была автономной системой, требующей от пользователя набора всей необходимой информации. Фактически, MYCIN никогда не использовалась на практике. Главной трудностью, с которой столкнулись во время разработки MYCIN и последующих экспертных систем, было «извлечение» знаний из опыта людей-экспертов для формирования базы правил.

Эвристическая классификация

Этим термином принято характеризовать поведение множества экспертных систем, ориентированных на выполнение таких задач, как диагноз и интерпретация данных. Хороших примером послужит консультация по принятию оплаты предлагаемой кредитной картой. В данном случае сразу станет доступна информация о владельце кредитной карты, его платежные сведения, информация о текущей покупке, а также о учреждении где она совершается (например, были ли зафиксированы случаи мошенничества с использованием банковских карточек в данном заведении).

Распознавание речи

Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале девяностых годов, и с того времени все большую популярность применение распознавания речи находит в различных сферах бизнеса, например, врач в поликлинике может проговаривать диагнозы, которые тут же будут внесены в электронную карточку. Наверняка каждый хоть раз в жизни мечтал с помощью голоса выключить свет или открыть окно. В последнее время в телефонных интерактивных приложениях все чаще стали использоваться системы автоматического распознавания и синтеза речи. В этом случае общение с голосовым порталом становится более естественным, так как выбор в нём может быть осуществлен не только с помощью тонового набора, но и с помощью голосовых команд. При этом системы распознавания являются независимыми от дикторов, то есть распознают голос любого человека.

Обработка естественного языка

Понимание естественного языка иногда считают AI-полной задачей, потому как распознавание живого языка требует огромных знаний системы об окружающем мире и возможности с ним взаимодействовать. Сейчас не достаточно получить лишь последовательность слов или череду предложений. Мы должны научить компьютер «понимать», а это одна из главных задач искусственного интеллекта. Качество понимания зависит от множества факторов.

Компьютерное зрение

Мир состоит из трехмерных объектов, а тот момент когда входные данные для человеческого глаза и телекамер являются двумерными. Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трехмерных сцен, спроектированных на одно или несколько изображений. Например, восстановлением структуры или другой информации о трехмерной сцене по одному или нескольким изображениям.

Игровой искусственный интеллект

Сегодня можно легко приобрести дорогостоящие шахматные машины или скачать программы которые могут победить многих профессиональных шахматистов. А лучшие коммерческие программы, благодаря реализации в них технологии искусственного интеллекта, уже превысили уровень людей-чемпионов. Для этого программе нужно вычислять 200 миллионов позиций каждую секунду.