Geschatte leestijd: 10 minuti
De groeiende investeringen in AI-toepassingen en het groeiende gebruik van AI in de bedrijfsruimte zijn indicatief voor de manier waarop de arbeidsmarkt evolueert, voor AI-experts.
Kunstmatige intelligentie is waarschijnlijk een van de meest opwindende ontwikkelingen die we als mens ervaren. Het is een tak van de computerwetenschappen die zich toelegt op het creëren van intelligente machines die werken en reageren als mensen.
Er zijn vier hoofdtypen AI. Ik ben:
Dit type AI is puur reactief en heeft niet het vermogen om ‘herinneringen’ te vormen of ‘ervaringen uit het verleden’ te gebruiken om beslissingen te nemen. Deze machines zijn ontworpen om specifieke taken uit te voeren. Programmeerbare koffiezetapparaten of wasmachines zijn bijvoorbeeld ontworpen om specifieke functies uit te voeren, maar hebben geen geheugen.
Dit type AI maakt gebruik van ervaringen uit het verleden en huidige gegevens om een beslissing te nemen. Een beperkt geheugen betekent dat machines geen nieuwe ideeën produceren. Ze hebben een ingebouwd programma dat het geheugen beheert. Herprogrammering wordt uitgevoerd om wijzigingen in dergelijke machines aan te brengen. Zelfrijdende auto’s zijn voorbeelden van kunstmatige intelligentie met een beperkt geheugen.
Deze AI-machines kunnen menselijke emoties socialiseren en begrijpen en zullen het vermogen hebben om iemand cognitief te begrijpen op basis van zijn omgeving, gelaatstrekken, enz. Machines met dergelijke mogelijkheden zijn nog niet ontwikkeld. Er wordt veel onderzoek gedaan naar dit soort kunstmatige intelligentie.
Dit is de toekomst van kunstmatige intelligentie. Deze machines zullen superintelligent, bewust en bewust zijn. Ze kunnen op dezelfde manier reageren als mensen, hoewel ze waarschijnlijk hun eigen kenmerken hebben.
Laten we de volgende manieren onderzoeken die uitleggen hoe we kunstmatige intelligentie kunnen implementeren:
is deautomatisch leren waardoor AI het vermogen heeft om te leren. Dit wordt gedaan door algoritmen te gebruiken om patronen te ontdekken en inzichten te genereren uit de gegevens waaraan ze worden blootgesteld.
dediep leren, een subcategorie van machine learning, biedt kunstmatige intelligentie de mogelijkheid om het neurale netwerk van het menselijk brein na te bootsen. Het kan patronen, ruis en bronnen van verwarring in uw gegevens begrijpen.
Laten we proberen te begrijpen hoe het werkt deep learning.
Beschouw een afbeelding hieronder:
De afbeelding hierboven toont de drie hoofdlagen van a neuraal netwerk:
De afbeeldingen die we willen scheiden, gaan naar de invoerlaag. Pijlen worden vanuit de afbeelding op afzonderlijke punten op de invoerlaag getekend. Elk van de witte stippen in de gele laag (invoerlaag) vertegenwoordigt een pixel in de afbeelding. Deze afbeeldingen vullen de witte vlekken in de invoerlaag.
We zouden een duidelijk idee moeten hebben over deze drie niveaus als we deze AI-tutorial volgen.
De verborgen lagen zijn verantwoordelijk voor eventuele wiskundige berekeningen of kenmerkextractie op onze invoer. In de afbeelding hierboven vertegenwoordigen de oranje lagen de verborgen lagen. De zichtbare lijnen tussen deze lagen worden “gewichten” genoemd. Elk daarvan vertegenwoordigt gewoonlijk een floatgetal, of decimaal getal, dat wordt vermenigvuldigd met de waarde in de invoerlaag. Alle gewichten worden opgeteld in de verborgen laag. De punten in de verborgen laag vertegenwoordigen een waarde gebaseerd op de som van de gewichten. Deze waarden worden vervolgens doorgegeven aan de volgende verborgen laag.
Je vraagt je misschien af waarom er meerdere niveaus zijn. Verborgen lagen fungeren tot op zekere hoogte als alternatief. Hoe meer verborgen lagen, hoe complexer de data die binnenkomen en wat geproduceerd kan worden. De nauwkeurigheid van de verwachte uitvoer hangt in het algemeen af van het aantal aanwezige verborgen lagen en de complexiteit van de invoergegevens.
De uitvoerlaag geeft ons afzonderlijke foto's. Zodra de laag al deze ingevoerde gewichten optelt, wordt bepaald of de afbeelding een portret of een landschap is.
Voorbeeld: het voorspellen van de kosten van vliegtickets
Deze voorspelling is gebaseerd op verschillende factoren, waaronder:
Laten we beginnen met enkele historische ticketprijsgegevens om de machine te trainen. Zodra onze machine is getraind, delen we nieuwe gegevens waarmee we de kosten kunnen voorspellen. Toen we eerder over de vier typen machines leerden, bespraken we machines met geheugen. Hier hebben we het alleen over het geheugen en hoe het een patroon in de gegevens begrijpt en dit gebruikt om voorspellingen te doen voor nieuwe prijzen.
Vervolgens bekijken we in deze tutorial hoe AI werkt en enkele toepassingen van AI.
Een veel voorkomende toepassing van kunstmatige intelligentie die we tegenwoordig zien is het automatisch schakelen van apparaten in huis.
Wanneer u een donkere kamer binnengaat, detecteren sensoren in de kamer uw aanwezigheid en doen de lichten aan. Dit is een voorbeeld van machines zonder geheugen. Sommige van de meer geavanceerde AI-programma’s zijn zelfs in staat gebruikspatronen te voorspellen en apparaten aan te zetten voordat je expliciete instructies geeft.
Sommige programma's en toepassingen van kunstmatige intelligentie zij kunnen uw stem identificeren en dienovereenkomstig actie ondernemen. Als u zegt 'zet de tv aan', detecteren de audiosensoren op de tv uw stem en zetten deze aan.
Met Google Home Mini je kunt het elke dag doen.
Het laatste deel van deze AI-tutorial illustreert de use case van AI in de gezondheidszorg.
dekunstmatige intelligentie bevat verschillende geweldige gebruiksscenario's, en dit gedeelte van de tutorial zal u helpen deze beter te begrijpen, te beginnen met de toepassingen van AI in de gezondheidszorg. De probleemstelling is om te voorspellen of iemand diabetes heeft of niet. Voor deze casus wordt specifieke patiëntinformatie als input gebruikt. Deze informatie omvat:
Bekijk de video 'Artificial Intelligence Tutorial' van Simplilearn om te zien hoe een model voor deze probleemstelling wordt gemaakt. Het model is geïmplementeerd met Python utilizzando TensorFlow.
Toepassingen op het gebied van kunstmatige intelligentie zijn redefihoe bedrijfsprocessen worden uitgevoerd op verschillende gebieden, zoals marketing, gezondheidszorg, financiële dienstverlening en meer. Bedrijven onderzoeken voortdurend hoe ze van deze technologie kunnen profiteren. Nu de zoektocht naar het verbeteren van de huidige processen blijft groeien, is het logisch dat professionals expertise opdoen op het gebied van AI.
deKunstmatige Intelligentie der Dingen (AIoT) het is de combinatie van kunstmatige intelligentie (AI) binnen Internet of Things (IoT)-oplossingen. Het Internet of Things (of Internet of Things) is gebaseerd op het idee van ‘intelligente’ objecten uit het dagelijks leven die met elkaar verbonden zijn (dankzij het internet) en in staat zijn om informatie uit te wisselen die zij bezitten, verzamelen en/of verwerken .
Dankzij deze integratie kan kunstmatige intelligentie verbinding maken met het netwerk om gegevens te verwerken en informatie uit te wisselen met andere objecten, waardoor het beheer en de analyse van enorme hoeveelheden gegevens wordt verbeterd. Toepassingen die IoT en AI kunnen integreren, zullen een radicale impact op bedrijven en consumenten. Enkele van de vele voorbeelden? Autonome voertuigen, gezondheidszorg op afstand, slimme kantoorgebouwen, voorspellend onderhoud.
Wanneer we spreken van Natural Language Processing we hebben het over algoritmen voor kunstmatige intelligentie (AI) die in staat zijn natuurlijke taal, d.w.z. de taal die we dagelijks gebruiken, te analyseren en te begrijpen.
NLP maakt communicatie tussen mens en machine mogelijk en houdt zich bezig met teksten of woordreeksen (webpagina's, berichten op sociale media...), maar ook met het begrijpen van zowel gesproken taal als teksten (stemherkenning). De doeleinden kunnen variëren van eenvoudig begrip van de inhoud, tot vertaling, tot het zelfstandig produceren van tekst, uitgaande van gegevens of documenten die als input worden aangeleverd.
Hoewel talen voortdurend veranderen en worden gekenmerkt door idiomen of uitdrukkingen die moeilijk te vertalen zijn, vindt NLP talloze toepassingsgebieden zoals spellingscontroles of automatische vertaalsystemen voor geschreven teksten, chatbots en stemassistenten voor gesproken taal.
Lo Spraakherkenning is een mogelijkheid waarmee een computer menselijke taal in geschreven of andere gegevensformaten kan begrijpen en verwerken. Dankzij het gebruik van kunstmatige intelligentie is deze technologie nu in staat om niet alleen natuurlijke taal te identificeren, maar ook andere nuances zoals accenten, dialecten of talen.
Met dit type stemherkenning kunt u handmatige taken uitvoeren waarvoor doorgaans repetitieve opdrachten nodig zijn, bijvoorbeeld in chatbots met stemautomatisering, het routeren van oproepen in contactcentra, in dicteer- en spraaktranscriptieoplossingen, of in pc-gebruikersinterfacebedieningen, mobiel en online. bordsystemen.
deAlgemene kunstmatige intelligentie (in het Engels Artificial General Intelligence, of AGI) is een type AI dat het vermogen heeft om complexe taken te begrijpen, te leren en aan te pakken vergelijkbaar met mensen.
Vergeleken met kunstmatige intelligentiesystemen die gespecialiseerd zijn in specifieke taken (Narrow Artificial Intelligence of ASI – Narrow AI), demonstreert een AGI cognitieve veelzijdigheid, leren van verschillende ervaringen, begrip en aanpassingsvermogen aan een breed scala aan situaties zonder dat voor elke afzonderlijke taak een specifieke programmering nodig is.
Ondanks de huidige afstand is het uiteindelijke doel van een AGI – hoewel zeker een complexe taak – ernaar te streven de menselijke geest en cognitieve vaardigheden zo goed mogelijk nabootsen.
BlogInnovazione.it
Afgelopen maandag maakte de Financial Times een deal met OpenAI bekend. FT geeft licenties voor haar journalistiek van wereldklasse...
Miljoenen mensen betalen voor streamingdiensten en betalen maandelijkse abonnementskosten. De algemene mening is dat je…
Coveware by Veeam zal responsdiensten op het gebied van cyberafpersingsincidenten blijven leveren. Coveware zal forensische en herstelmogelijkheden bieden...
Voorspellend onderhoud zorgt voor een revolutie in de olie- en gassector, met een innovatieve en proactieve benadering van fabrieksbeheer.…
