Приблизний час читання: 10 хвилин
Експерти зі штучного інтелекту свідчать про те, як розвивається ринок праці.
Штучний інтелект, мабуть, є одним із найцікавіших досягнень, які ми відчуваємо як люди. Це розділ інформатики, присвячений створенню інтелектуальних машин, які працюють і реагують як люди.
Існує чотири основних типи ШІ. Мені:
Цей тип ШІ є суто реактивним і не має здатності формувати «спогади» або використовувати «минулий досвід» для прийняття рішень. Ці машини призначені для виконання конкретних завдань. Наприклад, програмовані кавоварки або пральні машини призначені для виконання певних функцій, але вони не мають пам'яті.
Цей тип ШІ використовує минулий досвід і поточні дані для прийняття рішення. Обмежена пам'ять означає, що машини не виробляють нових ідей. У них є вбудована програма, яка керує пам'яттю. Для внесення змін у такі машини проводиться перепрограмування. Безпілотні автомобілі є прикладами штучного інтелекту з обмеженою пам’яттю.
Ці машини зі штучним інтелектом можуть спілкуватися та розуміти людські емоції, а також матимуть здатність когнітивно розуміти когось на основі його середовища, рис обличчя тощо. Машин з такими можливостями ще не розроблено. Проводиться багато досліджень щодо цього типу штучного інтелекту.
Це майбутнє штучного інтелекту. Ці машини будуть надрозумними, розумними та свідомими. Вони здатні реагувати дуже подібно до людини, хоча ймовірно мають свої особливості.
Давайте розглянемо такі способи, які пояснюють, як ми можемо реалізувати штучний інтелект:
Цеавтоматичне навчання що дає ШІ здатність до навчання. Це робиться за допомогою алгоритмів для виявлення закономірностей і генерування розуміння на основі даних, яким вони піддаються.
L 'глибоке навчання, яка є підкатегорією машинного навчання, надає штучному інтелекту здатність імітувати нейронну мережу людського мозку. Він може визначити шаблони, шуми та джерела плутанини у ваших даних.
Спробуємо розібратися, як це працює deep learning.
Розгляньте зображення, наведене нижче:
На зображенні вище показано три основні шари a нейронна мережа:
Зображення, які ми хочемо відокремити, потрапляють у вхідний шар. Стрілки малюються від зображення до окремих точок вхідного шару. Кожна з білих крапок у жовтому шарі (вхідному шарі) представляє піксель на зображенні. Ці зображення заповнюють білі плями у вхідному шарі.
Ми повинні мати чітке уявлення про ці три рівні, дотримуючись цього посібника зі штучного інтелекту.
Приховані шари відповідають за будь-які математичні розрахунки або виділення функцій на наших вхідних даних. На зображенні вище шари, показані помаранчевим кольором, представляють приховані шари. Видимі лінії між цими шарами називаються «вагами». Кожне з них зазвичай представляє число з плаваючою точкою або десяткове число, яке множиться на значення у вхідному шарі. Усі ваги підсумовуються в прихованому шарі. Точки в прихованому шарі представляють значення на основі суми ваг. Ці значення потім передаються на наступний прихований шар.
Вам може бути цікаво, чому існує кілька рівнів. Приховані шари певною мірою функціонують як альтернативи. Чим більше прихованих шарів, тим складніші дані, які надходять і які можна отримати. Точність очікуваного результату зазвичай залежить від кількості присутніх прихованих шарів і складності вхідних даних.
Вихідний шар дає нам окремі фотографії. Після того, як шар додасть усі ці введені ваги, він визначить, чи є зображення портретним чи пейзажним.
Приклад: прогнозування вартості авіаквитків
Цей прогноз базується на різних факторах, зокрема:
Давайте почнемо з деяких історичних даних про ціни квитків, щоб навчити машину. Коли наша машина навчена, ми ділимося новими даними, які допоможуть передбачити витрати. Раніше, коли ми дізналися про чотири типи машин, ми обговорювали машини з пам'яттю. Тут ми просто говоримо про пам’ять і про те, як вона розуміє закономірності в даних і використовує їх для прогнозування нових цін.
Далі в цьому посібнику ми розглянемо, як працює штучний інтелект і деякі його застосування.
Поширеним застосуванням штучного інтелекту, яке ми бачимо сьогодні, є автоматичне перемикання приладів у домі.
Коли ви входите в темну кімнату, датчики в кімнаті виявляють вашу присутність і вмикають світло. Це приклад машин без пам'яті. Деякі з більш просунутих програм штучного інтелекту навіть здатні передбачати моделі використання та вмикати прилади до того, як ви дасте чіткі вказівки.
Деякі програми і програми штучного інтелекту вони можуть розпізнати ваш голос і виконати відповідну дію. Якщо ви скажете «увімкніть телевізор», аудіодатчики на телевізорі виявляють ваш голос і вмикають його.
З Google Home Mini ви можете робити це щодня.
В останньому розділі цього підручника зі ШІ показано приклад використання ШІ в охороні здоров’я.
L 'штучний інтелект містить кілька чудових випадків використання, і цей розділ підручника допоможе вам краще їх зрозуміти, починаючи із застосування штучного інтелекту в охороні здоров’я. Постановка проблеми полягає в тому, щоб передбачити, чи є у людини діабет чи ні. Для цього випадку в якості вхідних даних використовується конкретна інформація про пацієнта. Ця інформація включатиме:
Перегляньте відео «Навчальний посібник зі штучного інтелекту» Simplilearn, щоб побачити, як створюється модель для цієї постановки проблеми. Модель реалізована з Python використання TensorFlow.
Програми штучного інтелекту є реdefiдізнавшись, як здійснюються бізнес-процеси в різних сферах, таких як маркетинг, охорона здоров’я, фінансові послуги тощо. Компанії постійно шукають способи отримання вигоди від цієї технології. Оскільки прагнення до вдосконалення поточних процесів продовжує зростати, професіоналам має сенс отримати досвід у сфері ШІ.
L 'Штучний інтелект речей (AIoT) це поєднання штучного інтелекту (AI) в рамках рішень Інтернету речей (IoT). Інтернет речей (або Інтернет речей) базується на ідеї «розумних» об’єктів повсякденного життя, які взаємопов’язані один з одним (завдяки Інтернету) і здатні обмінюватися інформацією, якою володіють, збирають та/або обробляють. .
Завдяки цій інтеграції штучний інтелект зможе підключатися до мережі для обробки даних і обміну інформацією з іншими об’єктами, покращуючи управління та аналіз величезних обсягів даних. Додатки, здатні інтегрувати IoT та AI, матимуть a радикальний вплив на компанії та споживачів. Деякі з багатьох прикладів? Автономні транспортні засоби, віддалена медицина, розумні офісні будівлі, прогнозне технічне обслуговування.
Коли ми говоримо про це Обробка природних мов ми маємо на увазі алгоритми штучного інтелекту (AI), здатні аналізувати та розуміти природну мову, тобто мову, якою ми користуємося щодня.
НЛП дозволяє спілкуватися між людиною та машиною та має справу з текстами або послідовністю слів (веб-сторінки, публікації в соціальних мережах...), а також з розумінням усної мови, а також текстів (розпізнавання голосу). Цілі можуть варіюватися від простого розуміння змісту до перекладу, аж до створення тексту незалежно від даних або документів, наданих як вхідні дані.
Хоча мови постійно змінюються і характеризуються ідіомами або виразами, які важко перекласти, НЛП знаходить численні сфери застосування, такі як перевірка орфографії або системи автоматичного перекладу письмових текстів, чат-боти та голосові помічники для усної мови.
Lo Розпізнавання мови це здатність, яка дозволяє комп’ютеру розуміти та обробляти людську мову в письмових чи інших форматах даних. Завдяки використанню штучного інтелекту ця технологія тепер здатна ідентифікувати не лише природну мову, але й інші нюанси, такі як акценти, діалекти чи мови.
Цей тип розпізнавання голосу дозволяє вам виконувати завдання вручну, які зазвичай вимагають повторюваних команд, наприклад, у чат-ботах з голосовою автоматизацією, для маршрутизації дзвінків у контакт-центрах, у рішеннях для диктування та транскрипції голосу або в елементах керування інтерфейсом користувача ПК, мобільних і локальних. бортових систем.
L 'Загальний штучний інтелект (англ. Artificial General Intelligence, або AGI) — це тип штучного інтелекту, який має здатність розуміти, навчатися та вирішувати складні завдання. подібно до людей.
Порівняно з системами штучного інтелекту, що спеціалізуються на конкретних завданнях (вузький штучний інтелект або ASI – вузький AI), AGI демонструє когнітивна універсальність, навчання на основі різного досвіду, розуміння та адаптованість до широкого діапазону ситуацій не вимагаючи спеціального програмування для кожного окремого завдання.
Незважаючи на поточну відстань, кінцевою метою AGI є - хоча це, безумовно, складне завдання - йти відтворювати людський розум і когнітивні здібності якомога точніше.
BlogInnovazione.it
Минулого понеділка Financial Times оголосила про угоду з OpenAI. FT ліцензує свою журналістику світового рівня…
Мільйони людей оплачують потокові послуги, сплачуючи щомісячну абонентську плату. Поширена думка, що ви…
Coveware від Veeam продовжить надавати послуги реагування на інциденти кібервимагання. Coveware запропонує криміналістику та можливості відновлення…
Прогнозне технічне обслуговування революціонізує нафтогазовий сектор завдяки інноваційному та проактивному підходу до управління заводом.…
