Beräknad lästid: 10 minuter
Växande investeringar i AI-tillämpningar och den växande användningen av AI i företagsutrymmen är en indikation på hur arbetsmarknaden utvecklas, för AI-experter.
Artificiell intelligens är förmodligen en av de mest spännande framstegen vi upplever som människor. Det är en gren av datavetenskap som är dedikerad till att skapa intelligenta maskiner som fungerar och reagerar som människor.
Det finns fyra huvudtyper av AI. Jag är:
Denna typ av AI är rent reaktivt och har inte förmågan att bilda "minnen" eller använda "tidigare erfarenheter" för att fatta beslut. Dessa maskiner är designade för att utföra specifika uppgifter. Till exempel är programmerbara kaffebryggare eller tvättmaskiner utformade för att utföra specifika funktioner, men de har inget minne.
Denna typ av AI använder tidigare erfarenheter och nuvarande data för att fatta ett beslut. Begränsat minne gör att maskiner inte producerar nya idéer. De har ett inbyggt program som hanterar minnet. Omprogrammering görs för att göra ändringar på sådana maskiner. Självkörande bilar är exempel på artificiell intelligens med begränsat minne.
Dessa AI-maskiner kan umgås och förstå mänskliga känslor och kommer att ha förmågan att kognitivt förstå någon utifrån deras miljö, ansiktsdrag, etc. Maskiner med sådana möjligheter har ännu inte utvecklats. Det pågår mycket forskning kring denna typ av artificiell intelligens.
Detta är framtiden för artificiell intelligens. Dessa maskiner kommer att vara superintelligenta, kännande och medvetna. De är kapabla att reagera mycket på samma sätt som en människa, även om de sannolikt har sina egna egenskaper.
Låt oss utforska följande sätt som förklarar hur vi kan implementera artificiell intelligens:
ärautomatisk inlärning vilket ger AI förmågan att lära sig. Detta görs genom att använda algoritmer för att upptäcka mönster och generera insikter från den data de exponeras för.
L 'Djup lärning, som är en underkategori av maskininlärning, ger artificiell intelligens med förmågan att efterlikna den mänskliga hjärnans neurala nätverk. Det kan tolka mönster, brus och källor till förvirring i dina data.
Låt oss försöka förstå hur det fungerar deep learning.
Tänk på en bild som visas nedan:
Bilden ovan visar de tre huvudskikten av en neuralt nätverk:
Bilderna vi vill separera går in i indatalagret. Pilar ritas från bilden till enskilda punkter på inmatningsskiktet. Var och en av de vita prickarna i det gula lagret (indatalagret) representerar en pixel i bilden. Dessa bilder fyller de vita fläckarna i inmatningsskiktet.
Vi bör ha en tydlig uppfattning om dessa tre nivåer när vi följer denna AI-handledning.
De dolda lagren är ansvariga för eventuella matematiska beräkningar eller funktionsextraktion på våra ingångar. I bilden ovan representerar lagren som visas i orange de dolda lagren. De synliga linjerna mellan dessa lager kallas "vikter". Var och en av dem representerar vanligtvis ett flyttal, eller decimaltal, som multipliceras med värdet i inmatningsskiktet. Alla vikter summeras i det dolda lagret. Punkterna i det dolda lagret representerar ett värde baserat på summan av vikterna. Dessa värden skickas sedan till nästa dolda lager.
Du kanske undrar varför det finns flera nivåer. Dolda lager fungerar i viss mån som alternativ. Ju fler dolda lager, desto mer komplex data som kommer in och vad som kan produceras. Noggrannheten hos den förväntade utmatningen beror i allmänhet på antalet dolda lager som finns och komplexiteten hos indata.
Utdatalagret ger oss separata bilder. När lagret lägger till alla dessa vikter kommer det att avgöra om bilden är ett porträtt eller ett landskap.
Exempel: förutsäga kostnaderna för flygbiljetter
Denna förutsägelse är baserad på olika faktorer, inklusive:
Låt oss börja med några historiska biljettprisdata för att träna maskinen. När vår maskin är utbildad delar vi ny data som hjälper oss att förutse kostnaderna. Tidigare, när vi lärde oss om de fyra typerna av maskiner, diskuterade vi maskiner med minne. Här pratar vi bara om minne och hur det förstår ett mönster i datan och använder det för att göra förutsägelser för nya priser.
Låt oss härnäst i denna handledning ta en titt på hur AI fungerar och några tillämpningar av AI.
En vanlig tillämpning av artificiell intelligens som vi ser idag är det automatiska bytet av apparater i hemmet.
När du går in i ett mörkt rum känner sensorer i rummet av din närvaro och tänder lamporna. Detta är ett exempel på maskiner utan minne. Vissa av de mer avancerade AI-programmen kan till och med förutsäga användningsmönster och slå på apparater innan du ger tydliga instruktioner.
Vissa program och tillämpningar för artificiell intelligens de kan identifiera din röst och utföra en åtgärd därefter. Om du säger "slå på TV:n" känner ljudsensorerna på TV:n din röst och sätter på den.
Med den Google Startminne du kan göra det varje dag.
Det sista avsnittet i den här AI-handledningen illustrerar användningsfallet för AI i sjukvården.
L 'artificiell intelligens innehåller flera fantastiska användningsfall, och det här avsnittet av handledningen hjälper dig att förstå dem bättre, med början med tillämpningarna av AI inom sjukvården. Problemformuleringen är att förutsäga om en person har diabetes eller inte. Specifik patientinformation används som input för detta fall. Denna information kommer att innehålla:
Titta på Simplilearns video om artificiell intelligens för att se hur en modell skapas för denna problemformulering. Modellen är implementerad med Python med användning av TensorFlow.
Tillämpningar av artificiell intelligens är angdefihur affärsprocesser går till inom olika områden, såsom marknadsföring, sjukvård, finansiella tjänster med mera. Företag undersöker ständigt hur de kan dra nytta av denna teknik. När strävan efter att förbättra nuvarande processer fortsätter att växa, är det vettigt för proffs att skaffa sig expertis inom AI.
L 'Artificiell intelligens av saker (AIoT) det är kombinationen av artificiell intelligens (AI) inom Internet of things (IoT) lösningar. Internet of Things (eller Internet of Things) är baserad på idén om "intelligenta" föremål i vardagen som är sammankopplade med varandra (tack vare internet) och kan utbyta information som ägs, samlas in och/eller bearbetas .
Tack vare denna integration kommer artificiell intelligens att kunna ansluta till nätverket för att bearbeta data och utbyta information med andra objekt, vilket förbättrar hanteringen och analysen av enorma mängder data. Applikationer som kan integrera IoT och AI kommer att ha en radikal påverkan på företag och konsumenter. Några av de många exemplen? Autonoma fordon, distanssjukvård, smarta kontorsbyggnader, förutsägande underhåll.
När vi talar om Naturlig språkbehandling vi syftar på artificiell intelligens (AI) algoritmer som kan analysera och förstå naturligt språk, det vill säga språket vi använder varje dag.
NLP möjliggör kommunikation mellan människa och maskin och handlar om texter eller ordsekvenser (webbsidor, inlägg på sociala medier...), men också med att förstå talat språk såväl som texter (röstigenkänning). Ändamålen kan variera från enkel förståelse av innehållet, till översättning, upp till produktion av text oberoende av data eller dokument som tillhandahålls som input.
Även om språken ständigt förändras och kännetecknas av idiom eller uttryck som är svåra att översätta, hittar NLP många applikationsområden som stavningskontroller eller automatiska översättningssystem för skrivna texter, chatbots och röstassistenter för talat språk.
Lo Taligenkänning är en förmåga som gör att en dator kan förstå och bearbeta mänskligt språk i skrivna eller andra dataformat. Tack vare användningen av artificiell intelligens kan denna teknik nu identifiera inte bara naturligt språk, utan även andra nyanser som accenter, dialekter eller språk.
Denna typ av röstigenkänning låter dig utföra manuella uppgifter som vanligtvis kräver upprepade kommandon, till exempel i chatbots med röstautomation, att dirigera samtal i kontaktcenter, i dikterings- och rösttranskriptionslösningar eller i PC-användargränssnittskontroller, mobil och on- kortsystem.
L 'Allmän artificiell intelligens (på engelska Artificial General Intelligence, eller AGI) är en typ av AI som har förmågan att förstå, lära sig och hantera komplexa uppgifter liknande människor.
Jämfört med Artificial Intelligence Systems specialiserade på specifika uppgifter (Narrow Artificial Intelligence eller ASI – Narrow AI), visar en AGI kognitiv mångsidighet, lärande av olika erfarenheter, förståelse och anpassningsförmåga till ett brett spektrum av situationer utan att kräva specifik programmering för varje enskild uppgift.
Trots det nuvarande avståndet är slutmålet för en AGI - även om det verkligen är en komplex uppgift - att gå till replikera det mänskliga sinnet och kognitiva förmågor så nära som möjligt.
BlogInnovazione.it
I måndags tillkännagav Financial Times ett avtal med OpenAI. FT licensierar sin journalistik i världsklass...
Miljontals människor betalar för streamingtjänster och betalar månatliga prenumerationsavgifter. Det är en allmän uppfattning att du...
Coveware by Veeam kommer att fortsätta att tillhandahålla svarstjänster för cyberutpressning. Coveware kommer att erbjuda kriminaltekniska och saneringsmöjligheter...
Förutsägande underhåll revolutionerar olje- och gassektorn, med ett innovativt och proaktivt förhållningssätt till anläggningsförvaltning.…
