Eeldatav lugemisaeg: 10 minutit
Kasvavad investeeringud tehisintellekti rakendustesse ja tehisintellekti kasvav kasutamine ettevõtetes näitavad tehisintellekti ekspertide jaoks, kuidas tööturg areneb.
Tehisintellekt on ilmselt üks põnevamaid edusamme, mida me inimestena kogeme. See on arvutiteaduse haru, mis on pühendatud intelligentsete masinate loomisele, mis töötavad ja reageerivad nagu inimesed.
AI-l on neli peamist tüüpi. Ma olen:
Seda tüüpi tehisintellekt on puhtalt reaktiivne ja sellel ei ole võimet moodustada "mälestusi" ega kasutada otsuste tegemiseks "minevikukogemusi". Need masinad on loodud konkreetsete ülesannete täitmiseks. Näiteks programmeeritavad kohvimasinad või pesumasinad on loodud täitma kindlaid funktsioone, kuid neil puudub mälu.
Seda tüüpi tehisintellekt kasutab otsuse tegemiseks varasemaid kogemusi ja praeguseid andmeid. Piiratud mälu tähendab, et masinad ei tooda uusi ideid. Neil on sisseehitatud programm, mis haldab mälu. Sellistes masinates muudatuste tegemiseks tehakse ümberprogrammeerimine. Isejuhtivad autod on näited piiratud mäluga tehisintellektist.
Need AI-masinad suudavad suhelda ja mõista inimeste emotsioone ning neil on võime kognitiivselt mõista kedagi nende keskkonna, näojoonte jms põhjal. Sellise võimekusega masinaid pole veel välja töötatud. Seda tüüpi tehisintellekti kohta on käimas palju uuringuid.
See on tehisintellekti tulevik. Need masinad on üliintelligentsed, tundlikud ja teadlikud. Nad on võimelised reageerima väga sarnaselt inimesega, kuigi neil on tõenäoliselt oma omadused.
Uurime järgmisi viise, mis selgitavad tehisintellekti rakendamist:
See onautomaatne õppimine mis annab tehisintellektile õppimisvõime. Seda tehakse algoritmide abil, et avastada mustreid ja luua neile kokkupuutuvatest andmetest ülevaate.
L 'sügav õppimine, mis on masinõppe alamkategooria, pakub tehisintellektile võimet jäljendada inimese aju närvivõrku. See võib mõista teie andmete mustreid, müra ja segaduse allikaid.
Proovime aru saada, kuidas see töötab deep learning.
Mõelge järgmisele pildile:
Ülaltoodud pildil on näidatud a kolm peamist kihti närvivõrk:
Pildid, mida tahame eraldada, lähevad sisendkihti. Nooled joonistatakse pildilt sisendkihi üksikutele punktidele. Kõik valged punktid kollases kihis (sisendkihis) tähistavad pildi pikslit. Need pildid täidavad sisendkihi valged laigud.
Seda tehisintellekti õpetust järgides peaks meil olema nende kolme taseme kohta selge ettekujutus.
Peidetud kihid vastutavad meie sisendite matemaatiliste arvutuste või funktsioonide ekstraheerimise eest. Ülaltoodud pildil tähistavad oranžina näidatud kihid peidetud kihte. Nende kihtide vahelisi nähtavaid jooni nimetatakse "raskusteks". Igaüks neist esindab tavaliselt ujukarvu ehk kümnendarvu, mis korrutatakse sisendkihi väärtusega. Kõik kaalud summeeritakse peidetud kihis. Peidetud kihi punktid esindavad väärtust, mis põhineb kaalude summal. Seejärel edastatakse need väärtused järgmisele peidetud kihti.
Võite küsida, miks on mitu taset. Varjatud kihid toimivad teatud määral alternatiividena. Mida rohkem peidetud kihte, seda keerulisemad on andmed, mis tulevad ja mida saab toota. Eeldatava väljundi täpsus sõltub üldiselt peidetud kihtide arvust ja sisendandmete keerukusest.
Väljundkiht annab meile eraldi fotod. Kui kiht lisab kõik need sisestatud kaalud, määrab see, kas pilt on portree või maastik.
Näide: lennupiletite kulude prognoosimine
See ennustus põhineb erinevatel teguritel, sealhulgas:
Alustame mõne ajaloolise piletihinna andmetega, et masinat treenida. Kui meie masin on koolitatud, jagame uusi andmeid, mis aitavad kulusid prognoosida. Varem, kui õppisime nelja tüüpi masinaid tundma, arutasime mäluga masinaid. Siin räägime lihtsalt mälust ja sellest, kuidas see mõistab andmete mustrit ja kasutab seda uute hindade prognoosimiseks.
Järgmisena vaatleme selles õpetuses, kuidas AI töötab ja mõningaid AI rakendusi.
Tehisintellekti levinud rakendus, mida tänapäeval näeme, on seadmete automaatne ümberlülitamine kodus.
Kui sisenete pimedasse ruumi, tuvastavad ruumis olevad andurid teie kohaloleku ja lülitavad tuled sisse. See on näide ilma mäluta masinatest. Mõned arenenumad AI-programmid suudavad isegi ennustada kasutusmustreid ja lülitada seadmeid sisse enne, kui annate selgeid juhiseid.
Mõned programmid ja tehisintellekti rakendused nad suudavad teie hääle tuvastada ja vastavalt sellele toimingu sooritada. Kui ütlete „lülita teler sisse”, tuvastavad teleri heliandurid teie hääle ja lülitavad selle sisse.
Koos Google'i avaleht Mini saate seda teha iga päev.
Selle AI õpetuse viimane osa illustreerib tehisintellekti kasutamist tervishoius.
L 'tehisintellekt sisaldab mitmeid suurepäraseid kasutusjuhtumeid ja see õpetuse osa aitab teil neid paremini mõista, alustades tehisintellekti rakendustest tervishoius. Probleemi avaldus on ennustada, kas inimesel on diabeet või mitte. Sel juhul kasutatakse sisendina konkreetset patsienditeavet. See teave sisaldab järgmist:
Vaadake Simplilearni tehisintellekti õpetuse videot, et näha, kuidas selle probleemiavalduse jaoks mudel luuakse. Mudel on rakendatud koos Python kasutades TensorFlow.
Tehisintellekti rakendused on redefining kuidas viiakse läbi äriprotsesse erinevates valdkondades, nagu turundus, tervishoid, finantsteenused ja palju muud. Ettevõtted uurivad pidevalt võimalusi, kuidas sellest tehnoloogiast kasu saada. Kuna praeguste protsesside täiustamise püüdlused kasvavad jätkuvalt, on professionaalidel mõistlik omandada tehisintellekti alased teadmised.
L 'Asjade tehisintellekt (AIoT) see on tehisintellekti (AI) kombinatsioon asjade Interneti (IoT) lahendustes. Asjade internet (või asjade internet) põhineb ideel "intelligentsetest" igapäevaelu objektidest, mis on omavahel (tänu Internetile) seotud ja suudavad vahetada omandatud, kogutud ja/või töödeldud teavet. .
Tänu sellele integratsioonile saab tehisintellekt ühenduda võrguga, et töödelda andmeid ja vahetada teavet teiste objektidega, parandades tohutute andmehulkade haldamist ja analüüsi. Rakendustel, mis on võimelised integreerima asjade interneti ja tehisintellekti, on a radikaalne mõju ettevõtetele ja tarbijatele. Mõned paljudest näidetest? Autonoomsed sõidukid, kaugtervishoid, nutikad büroohooned, prognoositav hooldus.
Kui me räägime Natural Language Processing me viitame tehisintellekti (AI) algoritmidele, mis on võimelised analüüsima ja mõistma loomulikku keelt, st keelt, mida me igapäevaselt kasutame.
NLP võimaldab suhtlust inimese ja masina vahel ning tegeleb tekstide või sõnajadadega (veebilehed, postitused sotsiaalmeedias...), aga ka kõnekeele ja tekstide mõistmisega (häältuvastus). Eesmärgid võivad varieeruda alates lihtsast sisu mõistmisest kuni tõlkimiseni kuni teksti iseseisva tootmiseni, alustades sisendina esitatud andmetest või dokumentidest.
Kuigi keeled muutuvad pidevalt ja neid iseloomustavad idioomid või väljendid, mida on raske tõlkida, leiab NLP arvukalt rakendusvaldkondi, nagu õigekirjakontroll või kirjalike tekstide automaatsed tõlkesüsteemid, vestlusrobotid ja kõneabilised.
Lo Kõnetuvastus on võimalus, mis võimaldab arvutil mõista ja töödelda inimkeelt kirjalikus või muus andmevormingus. Tänu tehisintellekti kasutamisele suudab see tehnoloogia nüüd tuvastada mitte ainult loomulikku keelt, vaid ka muid nüansse, nagu aktsendid, dialektid või keeled.
Seda tüüpi hääletuvastus võimaldab teil teha käsitsi toiminguid, mis nõuavad tavaliselt korduvaid käsklusi, näiteks häälautomaatikaga vestlusrobotites, kõnede suunamiseks kontaktkeskustes, dikteerimis- ja hääletranskriptsioonilahendustes või arvuti kasutajaliidese juhtelementides, mobiilseadmetes ja võrgus. tahvlisüsteemid.
L 'Üldine tehisintellekt (inglise keeles Artificial General Intelligence ehk AGI) on AI tüüp, mis suudab mõista, õppida ja lahendada keerulisi ülesandeid. sarnaselt inimestele.
Võrreldes tehisintellekti süsteemidega, mis on spetsialiseerunud konkreetsetele ülesannetele (kitsas tehisintellekt või ASI – kitsas AI), näitab AGI kognitiivne mitmekülgsus, erinevatest kogemustest õppimine, mõistmine ja kohanemisvõime mitmesugustes olukordades ilma iga üksiku ülesande jaoks spetsiifilist programmeerimist nõudmata.
Vaatamata praegusele kaugusele on AGI lõppeesmärk – kuigi kindlasti keeruline ülesanne – jõuda jäljendada võimalikult täpselt inimmõistust ja kognitiivseid võimeid.
BlogInnovazione.it
Catania polikliinikus viidi läbi oftalmoplastika operatsioon Apple Vision Pro reklaamivaaturiga…
Peenmotoorika arendamine värvimise kaudu valmistab lapsi ette keerukamate oskuste, nagu kirjutamise, jaoks. Värvimiseks…
Meresõidusektor on tõeline ülemaailmne majanduslik jõud, mis on liikunud 150 miljardi suuruse turu poole...
Eelmisel esmaspäeval teatas Financial Times tehingust OpenAI-ga. FT litsentsib oma maailmatasemel ajakirjandust…
