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Wachsende Investitionen in KI-Anwendungen und der zunehmende Einsatz von KI im Unternehmensbereich sind für KI-Experten ein Hinweis darauf, wie sich der Arbeitsmarkt entwickelt.
Künstliche Intelligenz ist wahrscheinlich einer der aufregendsten Fortschritte, die wir als Menschen erleben. Dabei handelt es sich um einen Zweig der Informatik, der sich der Entwicklung intelligenter Maschinen widmet, die wie Menschen funktionieren und reagieren.
Es gibt vier Haupttypen von KI. Ich bin:
Diese Art von KI ist rein reaktiv und verfügt nicht über die Fähigkeit, „Erinnerungen“ zu bilden oder „vergangene Erfahrungen“ zur Entscheidungsfindung zu nutzen. Diese Maschinen sind für die Ausführung bestimmter Aufgaben konzipiert. Beispielsweise sind programmierbare Kaffeemaschinen oder Waschmaschinen darauf ausgelegt, bestimmte Funktionen auszuführen, verfügen jedoch nicht über einen Speicher.
Diese Art von KI nutzt vergangene Erfahrungen und aktuelle Daten, um eine Entscheidung zu treffen. Ein begrenzter Speicher führt dazu, dass Maschinen keine neuen Ideen hervorbringen. Sie verfügen über ein eingebautes Programm, das den Speicher verwaltet. Um Änderungen an solchen Maschinen vorzunehmen, wird eine Neuprogrammierung durchgeführt. Selbstfahrende Autos sind Beispiele für künstliche Intelligenz mit begrenztem Gedächtnis.
Diese KI-Maschinen können menschliche Emotionen sozialisieren und verstehen und werden in der Lage sein, jemanden anhand seiner Umgebung, seiner Gesichtszüge usw. kognitiv zu verstehen. Maschinen mit solchen Fähigkeiten wurden noch nicht entwickelt. Es gibt viel Forschung zu dieser Art von künstlicher Intelligenz.
Das ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz. Diese Maschinen werden superintelligent, empfindungsfähig und bewusst sein. Sie sind in der Lage, sehr ähnlich wie ein Mensch zu reagieren, obwohl sie wahrscheinlich eigene Eigenschaften haben.
Lassen Sie uns die folgenden Möglichkeiten erkunden, die erklären, wie wir künstliche Intelligenz implementieren können:
ist derautomatisches Lernen was der KI die Fähigkeit verleiht, zu lernen. Dies geschieht durch den Einsatz von Algorithmen, um Muster zu entdecken und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, denen sie ausgesetzt sind.
L 'tiefes Lernen, eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, verleiht künstlicher Intelligenz die Fähigkeit, das neuronale Netzwerk des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Es kann Muster, Rauschen und Verwirrungsquellen in Ihren Daten erkennen.
Versuchen wir zu verstehen, wie es funktioniert deep learning.
Betrachten Sie das unten gezeigte Bild:
Das Bild oben zeigt die drei Hauptschichten von a neuronales Netzwerk:
Die Bilder, die wir trennen möchten, gehen in die Eingabeebene. Aus dem Bild werden Pfeile auf einzelne Punkte auf der Eingabeebene gezeichnet. Jeder der weißen Punkte in der gelben Ebene (Eingabeebene) repräsentiert ein Pixel im Bild. Diese Bilder füllen die weißen Flecken in der Eingabeebene.
Wenn wir diesem KI-Tutorial folgen, sollten wir eine klare Vorstellung von diesen drei Ebenen haben.
Die verborgenen Schichten sind für alle mathematischen Berechnungen oder Merkmalsextraktionen unserer Eingaben verantwortlich. Im Bild oben stellen die orange dargestellten Ebenen die ausgeblendeten Ebenen dar. Die sichtbaren Linien zwischen diesen Schichten werden „Gewichte“ genannt. Jeder von ihnen stellt normalerweise eine Gleitkommazahl oder Dezimalzahl dar, die mit dem Wert in der Eingabeebene multipliziert wird. Alle Gewichte summieren sich in der verborgenen Ebene. Die Punkte in der verborgenen Ebene stellen einen Wert dar, der auf der Summe der Gewichte basiert. Diese Werte werden dann an die nächste verborgene Ebene übergeben.
Sie fragen sich vielleicht, warum es mehrere Ebenen gibt. Verborgene Schichten fungieren in gewissem Maße als Alternativen. Je mehr verborgene Schichten vorhanden sind, desto komplexer sind die eingehenden Daten und die erzeugbaren Daten. Die Genauigkeit der erwarteten Ausgabe hängt im Allgemeinen von der Anzahl der vorhandenen verborgenen Schichten und der Komplexität der Eingabedaten ab.
Die Ausgabeebene liefert uns separate Fotos. Sobald die Ebene alle eingegebenen Gewichtungen hinzufügt, bestimmt sie, ob es sich bei dem Bild um ein Hoch- oder Querformat handelt.
Beispiel: Vorhersage der Kosten für Flugtickets
Diese Vorhersage basiert auf verschiedenen Faktoren, darunter:
Beginnen wir mit einigen historischen Ticketpreisdaten, um die Maschine zu trainieren. Sobald unsere Maschine trainiert ist, teilen wir neue Daten, die bei der Kostenvorhersage helfen. Als wir zuvor die vier Maschinentypen kennengelernt haben, haben wir über Maschinen mit Speicher gesprochen. Hier sprechen wir nur über das Gedächtnis und wie es ein Muster in den Daten versteht und es nutzt, um Vorhersagen für neue Preise zu treffen.
Als nächstes werfen wir in diesem Tutorial einen Blick auf die Funktionsweise von KI und einige Anwendungen von KI.
Eine häufige Anwendung künstlicher Intelligenz, die wir heute sehen, ist das automatische Schalten von Geräten im Haushalt.
Wenn Sie einen dunklen Raum betreten, erkennen Sensoren im Raum Ihre Anwesenheit und schalten das Licht ein. Dies ist ein Beispiel für Maschinen ohne Speicher. Einige der fortschrittlicheren KI-Programme sind sogar in der Lage, Nutzungsmuster vorherzusagen und Geräte einzuschalten, bevor Sie explizite Anweisungen geben.
Einige Programme und Anwendungen der künstlichen Intelligenz Sie sind in der Lage, Ihre Stimme zu identifizieren und eine entsprechende Aktion auszuführen. Wenn Sie „Schalten Sie den Fernseher ein“ sagen, erkennen die Audiosensoren des Fernsehers Ihre Stimme und schalten ihn ein.
mit dem Google Home Mini Du kannst es jeden Tag tun.
Der letzte Abschnitt dieses KI-Tutorials veranschaulicht den Anwendungsfall von KI im Gesundheitswesen.
L 'künstliche Intelligenz bietet mehrere großartige Anwendungsfälle, und dieser Abschnitt des Tutorials wird Ihnen helfen, sie besser zu verstehen, beginnend mit den Anwendungen von KI im Gesundheitswesen. Die Problemstellung besteht darin, vorherzusagen, ob eine Person Diabetes hat oder nicht. Als Eingabe für diesen Fall werden spezifische Patienteninformationen verwendet. Zu diesen Informationen gehören:
Sehen Sie sich das Video „Tutorial zur künstlichen Intelligenz“ von Simplilearn an, um zu sehen, wie ein Modell für diese Problemstellung erstellt wird. Das Modell wird mit implementiert Python utilizzando TensorFlow.
Anwendungen der künstlichen Intelligenz sind redefiDabei wird untersucht, wie Geschäftsprozesse in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen usw. ablaufen. Unternehmen suchen ständig nach Möglichkeiten, wie sie von dieser Technologie profitieren können. Da das Bestreben, aktuelle Prozesse zu verbessern, immer größer wird, ist es für Fachleute sinnvoll, sich Fachwissen im Bereich KI anzueignen.
L 'Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) Es ist die Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) mit Lösungen für das Internet der Dinge (IoT). Das Internet der Dinge (oder Internet der Dinge) basiert auf der Idee „intelligenter“ Gegenstände des Alltags, die (dank des Internets) miteinander verbunden sind und in der Lage sind, vorhandene, gesammelte und/oder verarbeitete Informationen auszutauschen .
Dank dieser Integration kann sich künstliche Intelligenz mit dem Netzwerk verbinden, um Daten zu verarbeiten und Informationen mit anderen Objekten auszutauschen, wodurch die Verwaltung und Analyse enormer Datenmengen verbessert wird. Anwendungen, die IoT und KI integrieren können, werden eine haben radikale Auswirkungen auf Unternehmen und Verbraucher. Einige der vielen Beispiele? Autonome Fahrzeuge, Ferngesundheitsversorgung, intelligente Bürogebäude, vorausschauende Wartung.
Wenn wir reden über Verarbeitung natürlicher Sprache wir beziehen uns auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), die in der Lage sind, natürliche Sprache, also die Sprache, die wir jeden Tag verwenden, zu analysieren und zu verstehen.
NLP ermöglicht die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine und befasst sich mit Texten oder Wortfolgen (Webseiten, Beiträge in sozialen Medien...), aber auch mit dem Verstehen gesprochener Sprache sowie von Texten (Spracherkennung). Die Zwecke können vom einfachen Verständnis des Inhalts über die Übersetzung bis hin zur eigenständigen Erstellung von Texten ausgehend von als Eingabe bereitgestellten Daten oder Dokumenten variieren.
Obwohl sich Sprachen ständig verändern und durch schwer übersetzbare Redewendungen oder Ausdrücke gekennzeichnet sind, findet NLP zahlreiche Anwendungsgebiete wie Rechtschreibprüfungen oder automatische Übersetzungssysteme für geschriebene Texte, Chatbots und Sprachassistenten für gesprochene Sprache.
Lo Spracherkennung ist eine Fähigkeit, die es einem Computer ermöglicht, menschliche Sprache in geschriebenen oder anderen Datenformaten zu verstehen und zu verarbeiten. Dank des Einsatzes künstlicher Intelligenz ist diese Technologie nun in der Lage, nicht nur natürliche Sprache, sondern auch andere Nuancen wie Akzente, Dialekte oder Sprachen zu erkennen.
Mit dieser Art der Spracherkennung können Sie manuelle Aufgaben ausführen, die normalerweise sich wiederholende Befehle erfordern, beispielsweise in Chatbots mit Sprachautomatisierung, zum Weiterleiten von Anrufen in Contact Centern, in Diktier- und Sprachtranskriptionslösungen oder in der Steuerung von PC-Benutzeroberflächen, mobil und online. Tafelsysteme.
L 'Allgemeine künstliche Intelligenz (auf Englisch Artificial General Intelligence, oder AGI) ist eine Art von KI, die die Fähigkeit besitzt, komplexe Aufgaben zu verstehen, zu lernen und zu bewältigen ähnlich wie beim Menschen.
Im Vergleich zu Systemen der künstlichen Intelligenz, die auf bestimmte Aufgaben spezialisiert sind (Narrow Artificial Intelligence oder ASI – Narrow AI), weist eine AGI nach kognitive Vielseitigkeit, Lernen aus unterschiedlichen Erfahrungen, Verständnis und Anpassungsfähigkeit an eine Vielzahl von Situationen ohne dass für jede einzelne Aufgabe eine spezifische Programmierung erforderlich ist.
Trotz der derzeitigen Distanz ist das Endziel einer AGI – wenn auch sicherlich eine komplexe Aufgabe – zu erreichen den menschlichen Geist und die kognitiven Fähigkeiten so genau wie möglich nachbilden.
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