পড়ার আনুমানিক সময়: 10 minuti
এআই অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে ক্রমবর্ধমান বিনিয়োগ এবং এন্টারপ্রাইজ স্পেসে এআই-এর ক্রমবর্ধমান ব্যবহার AI বিশেষজ্ঞদের জন্য চাকরির বাজার কীভাবে বিকশিত হচ্ছে তার ইঙ্গিত দেয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্ভবত সবচেয়ে উত্তেজনাপূর্ণ অগ্রগতিগুলির মধ্যে একটি যা আমরা মানুষ হিসাবে অনুভব করছি। এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শাখা যা বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করতে নিবেদিত যা মানুষের মতো কাজ করে এবং প্রতিক্রিয়া জানায়।
চারটি প্রধান ধরনের AI আছে। আমি:
এই ধরনের AI সম্পূর্ণরূপে প্রতিক্রিয়াশীল এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য "স্মৃতি" গঠন বা "অতীতের অভিজ্ঞতা" ব্যবহার করার ক্ষমতা নেই। এই মেশিনগুলি নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, প্রোগ্রামেবল কফি প্রস্তুতকারক বা ওয়াশিং মেশিনগুলি নির্দিষ্ট ফাংশন সঞ্চালনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তবে তাদের মেমরি নেই।
সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এই ধরনের AI অতীতের অভিজ্ঞতা এবং বর্তমান ডেটা ব্যবহার করে। সীমিত মেমরি মানে মেশিন নতুন ধারণা তৈরি করে না। তাদের একটি অন্তর্নির্মিত প্রোগ্রাম রয়েছে যা মেমরি পরিচালনা করে। এই ধরনের মেশিনে পরিবর্তন করার জন্য রিপ্রোগ্রামিং করা হয়। স্ব-চালিত গাড়িগুলি সীমিত স্মৃতি সহ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উদাহরণ।
এই AI মেশিনগুলি মানুষের আবেগকে সামাজিকীকরণ এবং বুঝতে পারে এবং তাদের পরিবেশ, মুখের বৈশিষ্ট্য ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে কাউকে জ্ঞানীয়ভাবে বোঝার ক্ষমতা রাখে। এই ধরনের ক্ষমতা সম্পন্ন মেশিন এখনও তৈরি করা হয়নি। এই ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে অনেক গবেষণা চলছে।
এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যত। এই মেশিনগুলো হবে অতি বুদ্ধিমান, সংবেদনশীল এবং সচেতন। তারা একজন মানুষের সাথে খুব অনুরূপ প্রতিক্রিয়া করতে সক্ষম, যদিও তাদের নিজস্ব বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে।
আসুন নিম্নলিখিত উপায়গুলি অন্বেষণ করি যা ব্যাখ্যা করে কিভাবে আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করতে পারি:
হয়স্বয়ংক্রিয় শেখা যা AI কে শেখার ক্ষমতা দেয়। প্যাটার্নগুলি আবিষ্কার করতে এবং তারা যে ডেটার মুখোমুখি হয় তা থেকে অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এটি করা হয়।
দ্যগভীর জ্ঞানার্জন, যা মেশিন লার্নিং এর একটি উপশ্রেণি, মানব মস্তিষ্কের নিউরাল নেটওয়ার্ক অনুকরণ করার ক্ষমতা সহ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রদান করে। এটি আপনার ডেটাতে প্যাটার্ন, গোলমাল এবং বিভ্রান্তির উত্সগুলি বোঝাতে পারে।
আসুন এটি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করি deep learning.
নীচে দেখানো একটি চিত্র বিবেচনা করুন:
উপরের চিত্রটি a এর তিনটি প্রধান স্তর দেখায় নিউরাল নেটওয়ার্ক:
আমরা যে ছবিগুলিকে আলাদা করতে চাই সেগুলি ইনপুট স্তরে যায়৷ ছবি থেকে ইনপুট স্তরের পৃথক বিন্দুতে তীর আঁকা হয়। হলুদ স্তরের (ইনপুট স্তর) প্রতিটি সাদা বিন্দু চিত্রের একটি পিক্সেল প্রতিনিধিত্ব করে। এই ছবিগুলি ইনপুট স্তরে সাদা দাগ পূরণ করে৷
এই AI টিউটোরিয়ালটি অনুসরণ করার সাথে সাথে আমাদের এই তিনটি স্তর সম্পর্কে একটি পরিষ্কার ধারণা থাকা উচিত।
আমাদের ইনপুটগুলিতে কোনও গাণিতিক গণনা বা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য লুকানো স্তরগুলি দায়ী। উপরের ছবিতে, কমলা রঙে দেখানো স্তরগুলি লুকানো স্তরগুলিকে উপস্থাপন করে। এই স্তরগুলির মধ্যে দৃশ্যমান রেখাগুলিকে "ওজন" বলা হয়। তাদের প্রত্যেকটি সাধারণত একটি ফ্লোট সংখ্যা বা দশমিক সংখ্যা উপস্থাপন করে, যা ইনপুট স্তরের মান দ্বারা গুণিত হয়। সমস্ত ওজন লুকানো স্তর যোগফল. লুকানো স্তরের বিন্দুগুলি ওজনের যোগফলের উপর ভিত্তি করে একটি মান উপস্থাপন করে। এই মানগুলি পরবর্তী লুকানো স্তরে পাস করা হয়।
আপনি হয়তো ভাবছেন কেন একাধিক স্তর আছে। লুকানো স্তরগুলি কিছু পরিমাণে বিকল্প হিসাবে কাজ করে। যত বেশি লুকানো স্তর, তত জটিল ডেটা আসে এবং কী তৈরি করা যায়। প্রত্যাশিত আউটপুটের নির্ভুলতা সাধারণত উপস্থিত লুকানো স্তরের সংখ্যা এবং ইনপুট ডেটার জটিলতার উপর নির্ভর করে।
আউটপুট স্তর আমাদের আলাদা ফটো দেয়। একবার লেয়ারটি যোগ করা এই সমস্ত ওজন প্রবেশ করানো হলে, এটি নির্ধারণ করবে যে ছবিটি একটি প্রতিকৃতি নাকি একটি ল্যান্ডস্কেপ।
উদাহরণ: এয়ারলাইন টিকিটের মূল্য অনুমান করা
এই ভবিষ্যদ্বাণীটি বিভিন্ন কারণের উপর ভিত্তি করে করা হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে:
মেশিনটি প্রশিক্ষণের জন্য কিছু ঐতিহাসিক টিকিটের মূল্যের তথ্য দিয়ে শুরু করা যাক। একবার আমাদের মেশিন প্রশিক্ষিত হলে, আমরা নতুন ডেটা শেয়ার করি যা খরচের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করবে। পূর্বে, যখন আমরা চার ধরনের মেশিন সম্পর্কে জানতাম, তখন আমরা মেমরি সহ মেশিন নিয়ে আলোচনা করতাম। এখানে আমরা কেবল মেমরি সম্পর্কে কথা বলি এবং এটি কীভাবে ডেটাতে একটি প্যাটার্ন বোঝে এবং নতুন দামের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে এটি ব্যবহার করে।
পরবর্তীতে এই টিউটোরিয়ালে আমরা AI কিভাবে কাজ করে এবং AI এর কিছু অ্যাপ্লিকেশন দেখব।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সাধারণ প্রয়োগ যা আমরা আজ দেখতে পাচ্ছি তা হল বাড়ির যন্ত্রপাতিগুলির স্বয়ংক্রিয় পরিবর্তন।
আপনি যখন অন্ধকার ঘরে প্রবেশ করেন, তখন রুমের সেন্সর আপনার উপস্থিতি শনাক্ত করে এবং লাইট জ্বালিয়ে দেয়। এটি মেমরি ছাড়া মেশিনের একটি উদাহরণ। আরও কিছু উন্নত AI প্রোগ্রাম এমনকি ব্যবহারের ধরণগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং আপনি স্পষ্ট নির্দেশ দেওয়ার আগে যন্ত্রপাতি চালু করতে সক্ষম।
কিছু প্রোগ্রাম এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশন তারা আপনার ভয়েস সনাক্ত করতে এবং সেই অনুযায়ী একটি কর্ম সম্পাদন করতে সক্ষম। আপনি যদি বলেন "টিভি চালু করুন", টিভির অডিও সেন্সরগুলি আপনার ভয়েস সনাক্ত করে এবং এটি চালু করে৷
সাথে গুগল হোম মিনি আপনি প্রতিদিন এটি করতে পারেন।
এই AI টিউটোরিয়ালের শেষ বিভাগটি স্বাস্থ্যসেবাতে AI-এর ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যাখ্যা করে।
দ্যকৃত্রিম বুদ্ধি বেশ কয়েকটি দুর্দান্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং টিউটোরিয়ালের এই বিভাগটি আপনাকে সেগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করবে, স্বাস্থ্যসেবাতে AI এর অ্যাপ্লিকেশনগুলি থেকে শুরু করে। সমস্যা বিবৃতি হল ভবিষ্যদ্বাণী করা যে একজন ব্যক্তির ডায়াবেটিস আছে কি না। এই ক্ষেত্রে ইনপুট হিসাবে নির্দিষ্ট রোগীর তথ্য ব্যবহার করা হয়। এই তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা হবে:
এই সমস্যার বিবৃতিটির জন্য কীভাবে একটি মডেল তৈরি করা হয় তা দেখতে Simplilearn-এর “কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টিউটোরিয়াল” ভিডিওটি দেখুন। সঙ্গে মডেল বাস্তবায়িত হয় পাইথন ব্যবহার TensorFlow.
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যাপ্লিকেশনগুলি আবারdefiবিপণন, স্বাস্থ্যসেবা, আর্থিক পরিষেবা এবং আরও অনেক কিছুর মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে কীভাবে ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি পরিচালিত হয়। কোম্পানিগুলি ক্রমাগত ভাবে অন্বেষণ করছে যে তারা এই প্রযুক্তি থেকে উপকৃত হতে পারে৷ বর্তমান প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করার অনুসন্ধান যেমন বাড়তে থাকে, পেশাদারদের জন্য AI-তে দক্ষতা অর্জন করা বোধগম্য হয়।
দ্যজিনিসপত্রের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AIoT) এটি ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) সমাধানের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর সংমিশ্রণ। ইন্টারনেট অফ থিংস (বা ইন্টারনেট অফ থিংস) দৈনন্দিন জীবনের "বুদ্ধিমান" বস্তুর ধারণার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে যা একে অপরের সাথে আন্তঃসংযুক্ত (ইন্টারনেটকে ধন্যবাদ) এবং তাদের কাছে থাকা, সংগৃহীত এবং/অথবা প্রক্রিয়াকৃত তথ্য বিনিময় করতে সক্ষম। .
এই ইন্টিগ্রেশনের জন্য ধন্যবাদ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নেটওয়ার্কের সাথে সংযোগ করতে সক্ষম হবে ডেটা প্রক্রিয়া করতে এবং অন্যান্য বস্তুর সাথে তথ্য বিনিময় করতে, প্রচুর পরিমাণে ডেটার ব্যবস্থাপনা এবং বিশ্লেষণকে উন্নত করবে। IoT এবং AI একীভূত করতে সক্ষম অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একটি থাকবে কোম্পানি এবং ভোক্তাদের উপর আমূল প্রভাব. অনেক উদাহরণের কিছু? স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন, দূরবর্তী স্বাস্থ্যসেবা, স্মার্ট অফিস বিল্ডিং, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ।
আমরা যখন কথা বলি স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অ্যালগরিদমগুলি উল্লেখ করছি যা প্রাকৃতিক ভাষা বিশ্লেষণ এবং বুঝতে সক্ষম, অর্থাৎ আমরা প্রতিদিন যে ভাষা ব্যবহার করি।
এনএলপি মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে যোগাযোগের অনুমতি দেয় এবং টেক্সট বা শব্দের ক্রম (ওয়েব পেজ, সোশ্যাল মিডিয়াতে পোস্ট...), কিন্তু কথ্য ভাষা বোঝার পাশাপাশি পাঠ্য (কণ্ঠস্বর স্বীকৃতি) নিয়েও কাজ করে। উদ্দেশ্যগুলি বিষয়বস্তুর সহজ বোঝা থেকে, অনুবাদ, ইনপুট হিসাবে প্রদত্ত ডেটা বা নথি থেকে স্বাধীনভাবে পাঠ্য তৈরি করা পর্যন্ত পরিবর্তিত হতে পারে।
যদিও ভাষাগুলি ক্রমাগত পরিবর্তিত হয় এবং বাগধারা বা অভিব্যক্তি দ্বারা চিহ্নিত করা হয় যেগুলি অনুবাদ করা কঠিন, NLP অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্র খুঁজে পায় যেমন বানান চেকার বা লিখিত পাঠ্যের জন্য স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ সিস্টেম, চ্যাটবট এবং কথ্য ভাষার জন্য ভয়েস সহকারী।
Lo কন্ঠ সনান্তকরণ একটি ক্ষমতা যা একটি কম্পিউটারকে লিখিত বা অন্যান্য ডেটা বিন্যাসে মানুষের ভাষা বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করতে দেয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের জন্য ধন্যবাদ, এই প্রযুক্তিটি এখন কেবল প্রাকৃতিক ভাষাই নয়, উচ্চারণ, উপভাষা বা ভাষাগুলির মতো অন্যান্য সূক্ষ্মতাও সনাক্ত করতে সক্ষম।
এই ধরনের ভয়েস রিকগনিশন আপনাকে ম্যানুয়াল কাজগুলি সম্পাদন করতে দেয় যেগুলির জন্য সাধারণত পুনরাবৃত্তিমূলক কমান্ডের প্রয়োজন হয়, উদাহরণস্বরূপ ভয়েস অটোমেশন সহ চ্যাটবটগুলিতে, যোগাযোগ কেন্দ্রে কলগুলিকে রুট করার জন্য, ডিকটেশন এবং ভয়েস ট্রান্সক্রিপশন সমাধানে, বা পিসি ব্যবহারকারী ইন্টারফেস নিয়ন্ত্রণে, মোবাইল এবং অন- বোর্ড সিস্টেম।
দ্যসাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (ইংরেজিতে আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স, বা AGI) হল এক ধরনের AI যা বোঝার, শেখার এবং জটিল কাজগুলি মোকাবেলা করার ক্ষমতা রাখে মানুষের অনুরূপ.
নির্দিষ্ট কাজে বিশেষায়িত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের তুলনায় (সংকীর্ণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এএসআই - ন্যারো এআই), একটি এজিআই প্রদর্শন করে জ্ঞানীয় বহুমুখিতা, বিভিন্ন অভিজ্ঞতা থেকে শেখা, বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বোঝার এবং অভিযোজনযোগ্যতা প্রতিটি পৃথক কাজের জন্য নির্দিষ্ট প্রোগ্রামিং প্রয়োজন ছাড়া।
বর্তমান দূরত্ব সত্ত্বেও, একটি AGI-এর চূড়ান্ত উদ্দেশ্য হল - যদিও অবশ্যই একটি জটিল কাজ - সেখানে যাওয়া যতটা সম্ভব ঘনিষ্ঠভাবে মানুষের মন এবং জ্ঞানীয় ক্ষমতা প্রতিলিপি.
BlogInnovazione.it
অ্যাপল ভিশন প্রো কমার্শিয়াল ভিউয়ার ব্যবহার করে ক্যাটানিয়া পলিক্লিনিকে একটি চক্ষুরোগ অপারেশন করা হয়েছিল...
রঙের মাধ্যমে সূক্ষ্ম মোটর দক্ষতার বিকাশ শিশুদের লেখার মতো জটিল দক্ষতার জন্য প্রস্তুত করে। রঙ…
নৌ সেক্টর একটি সত্যিকারের বৈশ্বিক অর্থনৈতিক শক্তি, যা 150 বিলিয়ন বাজারের দিকে নেভিগেট করেছে...
গত সোমবার, ফাইন্যান্সিয়াল টাইমস ওপেনএআই-এর সাথে একটি চুক্তি ঘোষণা করেছে। FT তার বিশ্বমানের সাংবাদিকতার লাইসেন্স দেয়...
