Paredzamais lasīšanas laiks: 10 minūti
Pieaugošās investīcijas AI lietojumprogrammās un pieaugošais AI lietojums uzņēmuma telpā liecina par to, kā attīstās darba tirgus, AI ekspertiem.
Mākslīgais intelekts, iespējams, ir viens no aizraujošākajiem sasniegumiem, ko mēs piedzīvojam kā cilvēki. Tā ir datorzinātņu nozare, kuras mērķis ir radīt inteliģentas mašīnas, kas darbojas un reaģē kā cilvēki.
Ir četri galvenie AI veidi. ES esmu:
Šis mākslīgā intelekta veids ir tīri reaktīvs, un tam nav iespēju veidot “atmiņas” vai izmantot “pagātnes pieredzi”, lai pieņemtu lēmumus. Šīs mašīnas ir paredzētas konkrētu uzdevumu veikšanai. Piemēram, programmējamie kafijas automāti vai veļas mašīnas ir paredzētas konkrētu funkciju veikšanai, taču tām nav atmiņas.
Šāda veida AI lēmuma pieņemšanai izmanto pagātnes pieredzi un pašreizējos datus. Ierobežota atmiņa nozīmē, ka mašīnas nerada jaunas idejas. Viņiem ir iebūvēta programma, kas pārvalda atmiņu. Lai veiktu izmaiņas šādās mašīnās, tiek veikta pārprogrammēšana. Pašpiedziņas automašīnas ir mākslīgā intelekta piemēri ar ierobežotu atmiņu.
Šīs AI iekārtas var socializēties un izprast cilvēku emocijas, un tām būs iespēja kognitīvi saprast kādu, pamatojoties uz viņu vidi, sejas vaibstiem utt. Mašīnas ar šādām iespējām vēl nav izstrādātas. Notiek daudz pētījumu par šāda veida mākslīgo intelektu.
Tā ir mākslīgā intelekta nākotne. Šīs mašīnas būs īpaši inteliģentas, saprātīgas un apzinātas. Viņi spēj reaģēt ļoti līdzīgi kā cilvēks, lai gan tiem, visticamāk, ir savas īpašības.
Izpētīsim šādus veidus, kā izskaidrot, kā mēs varam ieviest mākslīgo intelektu.
Tas irautomātiska mācīšanās kas dod AI spēju mācīties. Tas tiek darīts, izmantojot algoritmus, lai atklātu modeļus un ģenerētu ieskatu no datiem, kuriem tie ir pakļauti.
L 'dziļa mācīšanās, kas ir mašīnmācības apakškategorija, nodrošina mākslīgo intelektu ar spēju atdarināt cilvēka smadzeņu neironu tīklu. Tas var izprast jūsu datu modeļus, troksni un neskaidrības avotus.
Mēģināsim saprast, kā tas darbojas deep learning.
Apsveriet attēlu, kas parādīts zemāk:
Augšējā attēlā parādīti trīs galvenie a slāņi neironu tīkls:
Attēli, kurus vēlamies atdalīt, nonāk ievades slānī. Bultiņas tiek uzvilktas no attēla uz atsevišķiem punktiem ievades slānī. Katrs no baltajiem punktiem dzeltenajā slānī (ievades slānī) attēlo pikseļus attēlā. Šie attēli aizpilda baltos plankumus ievades slānī.
Mums vajadzētu būt skaidram priekšstatam par šiem trim līmeņiem, kad mēs sekojam šai AI apmācībai.
Slēptie slāņi ir atbildīgi par jebkādiem matemātiskiem aprēķiniem vai funkciju izgūšanu mūsu ievadē. Augšējā attēlā oranžā krāsā parādītie slāņi apzīmē slēptos slāņus. Redzamās līnijas starp šiem slāņiem sauc par "svariem". Katrs no tiem parasti apzīmē peldošo skaitli vai decimālo skaitli, kas tiek reizināts ar vērtību ievades slānī. Visi svari summējas slēptajā slānī. Punkti slēptajā slānī attēlo vērtību, kuras pamatā ir svaru summa. Pēc tam šīs vērtības tiek pārsūtītas uz nākamo slēpto slāni.
Jums var rasties jautājums, kāpēc ir vairāki līmeņi. Slēptie slāņi zināmā mērā darbojas kā alternatīvas. Jo vairāk slēpto slāņu, jo sarežģītāki dati tiek ievadīti un ko var iegūt. Paredzamās izvades precizitāte parasti ir atkarīga no slēpto slāņu skaita un ievades datu sarežģītības.
Izvades slānis dod mums atsevišķus fotoattēlus. Kad slānis pievienos visus ievadītos svarus, tas noteiks, vai attēls ir portrets vai ainava.
Piemērs: aviobiļešu izmaksu prognozēšana
Šīs prognozes pamatā ir dažādi faktori, tostarp:
Sāksim ar dažiem vēsturiskiem biļešu cenu datiem, lai apmācītu mašīnu. Kad mūsu mašīna ir apmācīta, mēs kopīgojam jaunus datus, kas palīdzēs prognozēt izmaksas. Iepriekš, kad uzzinājām par četriem mašīnu veidiem, mēs apspriedām mašīnas ar atmiņu. Šeit mēs runājam tikai par atmiņu un to, kā tā izprot datu modeli un izmanto to, lai prognozētu jaunas cenas.
Tālāk šajā apmācībā mēs apskatīsim, kā darbojas AI un dažas AI lietojumprogrammas.
Mūsdienās plaši izplatīts mākslīgā intelekta pielietojums ir automātiska ierīču pārslēgšana mājās.
Ieejot tumšā telpā, sensori telpā nosaka jūsu klātbūtni un ieslēdz gaismu. Šis ir piemērs mašīnām bez atmiņas. Dažas no uzlabotajām AI programmām pat spēj paredzēt lietošanas paradumus un ieslēgt ierīces, pirms sniedzat skaidrus norādījumus.
Dažas programmas un mākslīgā intelekta lietojumprogrammas viņi spēj atpazīt jūsu balsi un attiecīgi veikt darbību. Ja sakāt “ieslēgt televizoru”, televizora audio sensori nosaka jūsu balsi un ieslēdz to.
Ar Google sākuma mini jūs varat to darīt katru dienu.
Šīs AI apmācības pēdējā sadaļa ilustrē AI izmantošanu veselības aprūpē.
L 'mākslīgais intelekts piedāvā vairākus lieliskus lietošanas gadījumus, un šī apmācības sadaļa palīdzēs jums tos labāk izprast, sākot ar AI lietojumiem veselības aprūpē. Problēmas formulējums ir paredzēt, vai cilvēkam ir diabēts vai nē. Šajā gadījumā kā ievade tiek izmantota konkrēta pacienta informācija. Šī informācija ietvers:
Noskatieties Simplilearn “Mākslīgā intelekta apmācības” video, lai uzzinātu, kā tiek izveidots modelis šim problēmas izklāstam. Modelis tiek īstenots ar Pitons izmantojot TensorFlow.
Mākslīgā intelekta lietojumprogrammas ir redefiun kā tiek veikti biznesa procesi dažādās jomās, piemēram, mārketingā, veselības aprūpē, finanšu pakalpojumos un citās jomās. Uzņēmumi nepārtraukti pēta veidus, kā gūt labumu no šīs tehnoloģijas. Tā kā pašreizējo procesu uzlabošanas centieni turpina pieaugt, profesionāļiem ir lietderīgi iegūt zināšanas AI jomā.
L 'Mākslīgais lietu intelekts (AIoT) tā ir mākslīgā intelekta (AI) kombinācija lietu interneta (IoT) risinājumos. Lietu interneta (jeb lietiskā interneta) pamatā ir ideja par "inteliģentiem" ikdienas dzīves objektiem, kas ir savstarpēji saistīti (pateicoties internetam) un spēj apmainīties ar rīcībā esošo, savākto un/vai apstrādāto informāciju. .
Pateicoties šai integrācijai, mākslīgais intelekts varēs izveidot savienojumu ar tīklu, lai apstrādātu datus un apmainītos ar informāciju ar citiem objektiem, uzlabojot milzīgu datu apjomu pārvaldību un analīzi. Lietojumprogrammām, kas spēj integrēt IoT un AI, būs a radikāla ietekme uz uzņēmumiem un patērētājiem. Daži no daudzajiem piemēriem? Autonomi transportlīdzekļi, attālināta veselības aprūpe, viedās biroju ēkas, paredzamā apkope.
Kad mēs runājam par Dabas valodas apstrāde mēs runājam par mākslīgā intelekta (AI) algoritmiem, kas spēj analizēt un saprast dabisko valodu, t.i., valodu, ko lietojam ikdienā.
NLP ļauj sazināties starp cilvēku un mašīnu un nodarbojas ar tekstiem vai vārdu virknēm (tīmekļa lapas, ieraksti sociālajos medijos...), kā arī ar runas valodas, kā arī tekstu izpratni (balss atpazīšana). Mērķi var atšķirties no vienkāršas satura izpratnes līdz tulkošanai, līdz pat teksta izveidei neatkarīgi, sākot no datiem vai dokumentiem, kas tiek sniegti kā ievade.
Lai gan valodas nepārtraukti mainās un tām ir raksturīgas grūti tulkojamas idiomas vai izteicieni, NLP atrod daudzas pielietojuma jomas, piemēram, pareizrakstības pārbaudītājus vai automātiskās tulkošanas sistēmas rakstītiem tekstiem, tērzēšanas robotus un balss palīgus runātajai valodai.
Lo Runas pazīšana ir iespēja, kas ļauj datoram saprast un apstrādāt cilvēku valodu rakstiskā vai citos datu formātos. Pateicoties mākslīgā intelekta izmantošanai, šī tehnoloģija tagad spēj identificēt ne tikai dabisko valodu, bet arī citas nianses, piemēram, akcentus, dialektus vai valodas.
Šis balss atpazīšanas veids ļauj veikt manuālus uzdevumus, kuriem parasti ir nepieciešamas atkārtotas komandas, piemēram, tērzēšanas robotos ar balss automatizāciju, lai maršrutētu zvanus kontaktu centros, diktēšanas un balss transkripcijas risinājumos vai datora lietotāja interfeisa vadīklās, mobilajās un tiešsaistes ierīcēs. dēļu sistēmas.
L 'Vispārējais mākslīgais intelekts (angļu valodā Artificial General Intelligence jeb AGI) ir mākslīgā intelekta veids, kas spēj saprast, mācīties un risināt sarežģītus uzdevumus. līdzīgi kā cilvēkiem.
Salīdzinot ar mākslīgā intelekta sistēmām, kas specializējas īpašos uzdevumos (šaurs mākslīgais intelekts vai ASI — šaurais AI), AGI demonstrē kognitīvā daudzpusība, mācīšanās no dažādas pieredzes, izpratne un spēja pielāgoties visdažādākajām situācijām neprasot īpašu programmēšanu katram atsevišķam uzdevumam.
Neraugoties uz pašreizējo attālumu, AGI galamērķis ir, lai arī tas noteikti ir sarežģīts uzdevums pēc iespējas tuvāk atkārtot cilvēka prātu un kognitīvās spējas.
BlogInnovazione.it
Katānijas poliklīnikā tika veikta oftalmoplastikas operācija, izmantojot Apple Vision Pro komerciālo skatītāju…
Smalko motoriku attīstīšana, izmantojot krāsošanu, sagatavo bērnus sarežģītākām prasmēm, piemēram, rakstīšanai. Lai krāsotu…
Jūras flotes nozare ir patiess globāls ekonomikas spēks, kas ir virzījies uz 150 miljardu tirgu...
Pagājušajā pirmdienā Financial Times paziņoja par darījumu ar OpenAI. FT licencē savu pasaules līmeņa žurnālistiku…
