Perkiraan waktu membaca: 10 minuti
Meningkatnya investasi dalam aplikasi AI dan meningkatnya penggunaan AI di sektor perusahaan merupakan indikasi bagaimana pasar kerja berkembang, bagi para ahli AI.
Kecerdasan buatan mungkin merupakan salah satu kemajuan paling menarik yang kita alami sebagai manusia. Ini adalah cabang ilmu komputer yang didedikasikan untuk menciptakan mesin cerdas yang bekerja dan bereaksi seperti manusia.
Ada empat jenis utama AI. Saya:
AI jenis ini murni reaktif dan tidak memiliki kemampuan untuk membentuk “ingatan” atau menggunakan “pengalaman masa lalu” untuk mengambil keputusan. Mesin-mesin ini dirancang untuk melakukan tugas-tugas tertentu. Misalnya, pembuat kopi atau mesin cuci yang dapat diprogram dirancang untuk menjalankan fungsi tertentu, tetapi tidak memiliki memori.
Jenis AI ini menggunakan pengalaman masa lalu dan data saat ini untuk mengambil keputusan. Memori yang terbatas berarti mesin tidak menghasilkan ide-ide baru. Mereka memiliki program bawaan yang mengelola memori. Pemrograman ulang dilakukan untuk membuat perubahan pada mesin tersebut. Mobil self-driving adalah contoh kecerdasan buatan dengan memori terbatas.
Mesin AI ini dapat bersosialisasi dan memahami emosi manusia dan akan memiliki kemampuan untuk memahami seseorang secara kognitif berdasarkan lingkungan, fitur wajah, dll. Mesin dengan kemampuan seperti itu belum dikembangkan. Ada banyak penelitian yang dilakukan mengenai jenis kecerdasan buatan ini.
Inilah masa depan kecerdasan buatan. Mesin-mesin ini akan menjadi super cerdas, berakal, dan sadar. Mereka mampu bereaksi sangat mirip dengan manusia, meskipun mereka cenderung memiliki karakteristik tersendiri.
Mari kita jelajahi cara-cara berikut yang menjelaskan bagaimana kita dapat menerapkan kecerdasan buatan:
adalahpembelajaran otomatis yang memberi AI kemampuan untuk belajar. Hal ini dilakukan dengan menggunakan algoritme untuk menemukan pola dan menghasilkan wawasan dari data yang terpapar.
L 'pembelajaran mendalam, yang merupakan subkategori pembelajaran mesin, memberikan kecerdasan buatan dengan kemampuan untuk meniru jaringan saraf otak manusia. Ini dapat memahami pola, gangguan, dan sumber kebingungan dalam data Anda.
Mari kita coba memahami cara kerjanya deep learning.
Perhatikan gambar yang ditunjukkan di bawah ini:
Gambar di atas menunjukkan tiga lapisan utama a jaringan syaraf:
Gambar yang ingin kita pisahkan masuk ke lapisan masukan. Panah diambil dari gambar ke titik-titik individual pada lapisan masukan. Setiap titik putih pada lapisan kuning (lapisan masukan) mewakili satu piksel pada gambar. Gambar-gambar ini mengisi titik putih di lapisan masukan.
Kita harus memiliki gambaran yang jelas tentang ketiga level ini saat mengikuti tutorial AI ini.
Lapisan tersembunyi bertanggung jawab atas perhitungan matematis atau ekstraksi fitur pada masukan kami. Pada gambar di atas, lapisan yang ditunjukkan dengan warna oranye mewakili lapisan yang tersembunyi. Garis yang terlihat di antara lapisan-lapisan ini disebut “bobot”. Masing-masing biasanya mewakili bilangan float, atau bilangan desimal, yang dikalikan dengan nilai pada lapisan masukan. Semua bobot dijumlahkan pada lapisan tersembunyi. Titik-titik pada lapisan tersembunyi mewakili nilai berdasarkan jumlah bobot. Nilai-nilai ini kemudian diteruskan ke lapisan tersembunyi berikutnya.
Anda mungkin bertanya-tanya mengapa ada beberapa tingkatan. Lapisan tersembunyi sampai batas tertentu berfungsi sebagai alternatif. Semakin banyak lapisan tersembunyi maka semakin kompleks pula data yang masuk dan dapat dihasilkan. Keakuratan keluaran yang diharapkan umumnya bergantung pada jumlah lapisan tersembunyi yang ada dan kompleksitas data masukan.
Lapisan keluaran memberi kita foto terpisah. Setelah lapisan menambahkan semua bobot yang dimasukkan, ini akan menentukan apakah gambar tersebut potret atau lanskap.
Contoh: memprediksi biaya tiket pesawat
Prediksi ini didasarkan pada berbagai faktor, antara lain:
Mari kita mulai dengan beberapa data historis harga tiket untuk melatih mesin. Setelah mesin kami dilatih, kami membagikan data baru yang akan membantu memperkirakan biaya. Sebelumnya, ketika kita mempelajari empat jenis mesin, kita telah membahas mesin yang memiliki memori. Di sini kita hanya berbicara tentang memori dan bagaimana memori memahami pola dalam data dan menggunakannya untuk membuat prediksi harga baru.
Selanjutnya dalam tutorial ini kita melihat cara kerja AI dan beberapa penerapan AI.
Penerapan umum kecerdasan buatan yang kita lihat saat ini adalah peralihan peralatan secara otomatis di rumah.
Saat Anda memasuki ruangan gelap, sensor di dalam ruangan mendeteksi keberadaan Anda dan menyalakan lampu. Ini adalah contoh mesin tanpa memori. Beberapa program AI yang lebih canggih bahkan mampu memprediksi pola penggunaan dan menyalakan peralatan sebelum Anda memberikan instruksi eksplisit.
Beberapa program dan aplikasi kecerdasan buatan mereka dapat mengidentifikasi suara Anda dan melakukan tindakan yang sesuai. Jika Anda mengucapkan “nyalakan TV”, sensor audio di TV akan mendeteksi suara Anda dan menyalakannya.
Dengan Google Home Mini Anda bisa melakukannya setiap hari.
Bagian terakhir dari tutorial AI ini menggambarkan kasus penggunaan AI dalam layanan kesehatan.
L 'kecerdasan buatan menampilkan beberapa kasus penggunaan yang hebat, dan bagian tutorial ini akan membantu Anda memahaminya dengan lebih baik, dimulai dengan penerapan AI dalam perawatan kesehatan. Rumusan masalahnya adalah untuk memprediksi apakah seseorang menderita diabetes atau tidak. Informasi pasien tertentu digunakan sebagai masukan untuk kasus ini. Informasi ini akan mencakup:
Tonton video “Tutorial Kecerdasan Buatan” Simplilearn untuk melihat bagaimana model dibuat untuk pernyataan masalah ini. Model ini diimplementasikan dengan Ular sanca menggunakan TensorFlow.
Aplikasi kecerdasan buatan kembali hadirdefining bagaimana proses bisnis dilakukan di berbagai bidang, seperti pemasaran, kesehatan, jasa keuangan dan banyak lagi. Perusahaan terus mencari cara untuk mendapatkan manfaat dari teknologi ini. Ketika upaya untuk meningkatkan proses yang ada saat ini terus berkembang, masuk akal bagi para profesional untuk mendapatkan keahlian di bidang AI.
L 'Kecerdasan Buatan Benda (AIoT) ini adalah kombinasi Kecerdasan Buatan (AI) dalam solusi Internet of Things (IoT). Internet of Things (atau Internet of Things) didasarkan pada gagasan tentang objek “cerdas” kehidupan sehari-hari yang saling berhubungan satu sama lain (berkat internet) dan mampu bertukar informasi yang dimiliki, dikumpulkan, dan/atau diproses .
Berkat integrasi ini, Kecerdasan Buatan akan dapat terhubung ke jaringan untuk memproses data dan bertukar informasi dengan objek lain, sehingga meningkatkan pengelolaan dan analisis data dalam jumlah besar. Aplikasi yang mampu mengintegrasikan IoT dan AI akan memiliki a dampak radikal terhadap perusahaan dan konsumen. Beberapa dari banyak contoh? Kendaraan otonom, layanan kesehatan jarak jauh, gedung perkantoran cerdas, pemeliharaan prediktif.
Ketika kita berbicara tentang Pengolahan Bahasa alami yang kami maksud adalah algoritma Kecerdasan Buatan (AI) yang mampu menganalisis dan memahami bahasa alami, yaitu bahasa yang kita gunakan sehari-hari.
NLP memungkinkan komunikasi antara manusia dan mesin dan berhubungan dengan teks atau rangkaian kata (halaman web, postingan di media sosial...), tetapi juga dengan pemahaman bahasa lisan serta teks (pengenalan suara). Tujuannya bisa bermacam-macam, mulai dari pemahaman sederhana terhadap konten, penerjemahan, hingga produksi teks secara mandiri mulai dari data atau dokumen yang diberikan sebagai masukan.
Meskipun bahasa terus berubah dan dicirikan oleh idiom atau ekspresi yang sulit diterjemahkan, NLP menemukan banyak area aplikasi seperti pemeriksa ejaan atau sistem terjemahan otomatis untuk teks tertulis, chatbots, dan asisten suara untuk bahasa lisan.
Lo Speech Recognition adalah kemampuan yang memungkinkan komputer memahami dan memproses bahasa manusia dalam format data tertulis atau lainnya. Berkat penggunaan Kecerdasan Buatan, teknologi ini kini tidak hanya mampu mengidentifikasi bahasa alami, tetapi juga nuansa lain seperti aksen, dialek, atau bahasa.
Jenis pengenalan suara ini memungkinkan Anda melakukan tugas manual yang biasanya memerlukan perintah berulang, misalnya di chatbot dengan otomatisasi suara, untuk merutekan panggilan di pusat kontak, dalam solusi dikte dan transkripsi suara, atau dalam kontrol antarmuka pengguna PC, seluler dan online. sistem papan.
L 'Kecerdasan Buatan Umum (dalam bahasa Inggris Artificial General Intelligence, atau AGI) adalah jenis AI yang memiliki kemampuan untuk memahami, mempelajari, dan menangani tugas-tugas kompleks sama halnya dengan manusia.
Dibandingkan dengan Sistem Kecerdasan Buatan yang berspesialisasi dalam tugas tertentu (Kecerdasan Buatan Sempit atau ASI – AI Sempit), AGI menunjukkan hal tersebut fleksibilitas kognitif, belajar dari pengalaman yang berbeda, pemahaman dan kemampuan beradaptasi terhadap berbagai situasi tanpa memerlukan pemrograman khusus untuk setiap tugas individu.
Terlepas dari jarak yang ada saat ini, tujuan akhir dari AGI adalah - meskipun tentu saja merupakan tugas yang rumit - untuk dicapai meniru pikiran manusia dan kemampuan kognitif semaksimal mungkin.
BlogInnovazione.it
Operasi oftalmoplasti menggunakan penampil komersial Apple Vision Pro dilakukan di Poliklinik Catania…
Mengembangkan keterampilan motorik halus melalui mewarnai mempersiapkan anak untuk keterampilan yang lebih kompleks seperti menulis. Mewarnai…
Sektor angkatan laut adalah kekuatan ekonomi global sejati, yang telah menuju pasar 150 miliar...
Senin lalu, Financial Times mengumumkan kesepakatan dengan OpenAI. FT melisensikan jurnalisme kelas dunianya…
