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對於人工智慧專家來說，對人工智慧應用的投資不斷增加，以及人工智慧在企業領域的使用不斷增加，這顯示了就業市場的演變。
人工智慧可能是我們人類正在經歷的最令人興奮的進步之一。它是電腦科學的一個分支，致力於創造像人類一樣運作和反應的智慧機器。
人工智慧有四種主要類型。我是：
這類人工智慧純粹是反應性的，不具備形成「記憶」或利用「過去的經驗」做出決策的能力。這些機器被設計用來執行特定任務。例如，可程式咖啡機或洗衣機被設計為執行特定功能，但它們沒有記憶體。
這種類型的人工智慧使用過去的經驗和當前的數據來做出決定。有限的記憶意味著機器無法產生新的想法。他們有一個管理記憶體的內建程式。重新編程是為了對此類機器進行更改。自動駕駛汽車是記憶體有限的人工智慧的例子。
這些人工智慧機器可以社交和理解人類的情感，並且能夠根據環境、臉部特徵等認知地理解某人。具有這種能力的機器尚未開發出來。針對這種類型的人工智慧正在進行大量研究。
這就是人工智慧的未來。這些機器將具有超級智慧、有感知力和意識。儘管它們可能有自己的特徵，但它們的反應與人類非常相似。
讓我們探索以下方法來解釋我們如何實現人工智慧：
它是自動學習 這賦予了人工智慧學習的能力。這是透過使用演算法發現模式並從所接觸的數據中產生見解來完成的。
L“深度學習是機器學習的一個子類別，為人工智慧提供了模仿人腦神經網路的能力。它可以理解數據中的模式、噪音和混亂來源。
讓我們試著了解它是如何運作的 deep learning.
考慮如下所示的圖像：
上圖顯示了一個的三個主要層 神經網絡:
我們想要分離的影像進入輸入層。箭頭從影像繪製到輸入層上的各個點。黃色圖層（輸入圖層）中的每個白點代表影像中的一個像素。這些圖像填充輸入層中的白點。
在學習這個人工智慧教學的同時，我們應該對這三個層次有一個清晰的認識。
隱藏層負責對我們的輸入進行任何數學計算或特徵提取。在上圖中，橘色顯示的圖層代表隱藏圖層。這些層之間的可見線稱為「權重」。它們中的每一個通常代表一個浮點數或十進制數，它乘以輸入層中的值。所有權重在隱藏層中求和。隱藏層中的點表示基於權重總和的值。然後這些值被傳遞到下一個隱藏層。
您可能想知道為什麼有多個級別。隱藏層在某種程度上起到了替代的作用。隱藏層越多，輸入的資料和產生的資料就越複雜。預期輸出的準確性通常取決於存在的隱藏層的數量和輸入資料的複雜性。
輸出層為我們提供單獨的照片。一旦圖層添加了所有輸入的權重，它將確定圖像是肖像還是風景。
範例：預測機票費用
此預測基於多種因素，包括：
讓我們從一些歷史票價資料開始來訓練機器。一旦我們的機器經過訓練，我們就會分享有助於預測成本的新資料。之前我們在學習四種機器的時候，討論的是有記憶體的機器。這裡我們只討論記憶體以及它如何理解資料中的模式並使用它來預測新價格。
接下來，在本教程中，我們將了解人工智慧的工作原理以及人工智慧的一些應用。
我們今天看到的人工智慧的一個常見應用是家庭電器的自動切換。
當您進入黑暗的房間時，房間內的感應器會偵測到您的存在並打開燈。這是一個沒有記憶體的機器的例子。一些更先進的人工智慧程式甚至能夠在您給出明確指令之前預測使用模式並打開設備。
一些程序和 人工智慧應用 他們能夠識別您的聲音並相應地執行操作。如果您說“打開電視”，電視上的音訊感應器會偵測到您的聲音並將其開啟。
隨著 Google Home Mini， 你可以每天都這樣做。
本人工智慧教學的最後一部分說明了人工智慧在醫療保健中的用例。
L“人工智能 具有幾個很好的用例，本教程的這一部分將幫助您更好地理解它們，從人工智慧在醫療保健中的應用開始。問題陳述是預測一個人是否有糖尿病。特定的患者資訊用作此案例的輸入。這些資訊將包括：
觀看 Simplilearn 的“人工智能教程”視頻，以了解如何為此問題陳述創建模型。該模型的實作是 蟒蛇 使用 TensorFlow.
人工智慧應用正在重新defi學習如何在行銷、醫療保健、金融服務等各個領域執行業務流程。公司正在不斷探索從這項技術中受益的方法。隨著改善當前流程的需求不斷增長，專業人士獲得人工智慧方面的專業知識是有意義的。
L“物聯網人工智能 (AIoT) 它是人工智慧 (AI) 與物聯網 (IoT) 解決方案的結合。物聯網（或物聯網）是基於日常生活中「智慧」物體的概念，這些物體相互互連（借助互聯網）並能夠交換所擁有、收集和/或處理的資訊。
透過這種集成，人工智慧將能夠連接到網路來處理數據並與其他對象交換訊息，從而改善對大量數據的管理和分析。能夠整合物聯網和人工智慧的應用程式將具有 對公司和消費者產生根本性影響。許多例子中的一些？自動駕駛汽車、遠距醫療、智慧辦公大樓、預測性維護。
當我們談論 自然語言處理 我們指的是能夠分析和理解自然語言（即我們每天使用的語言）的人工智慧（AI）演算法。
NLP 允許人與機器之間進行通信，並處理文字或單字序列（網頁、社群媒體上的貼文...），還可以理解口語和文字（語音辨識）。目的可以從簡單地理解內容到翻譯，再到從作為輸入提供的資料或文件開始獨立地產生文字。
儘管語言不斷變化，並且具有難以翻譯的習語或表達方式，但 NLP 發現了許多應用領域，例如用於書面文字的拼字檢查器或自動翻譯系統、用於口語的聊天機器人和語音助理。
Lo 語音識別 是一種允許電腦理解和處理書面或其他資料格式的人類語言的能力。由於人工智慧的使用，這項技術現在不僅能夠識別自然語言，還能夠識別其他細微差別，例如口音、方言或語言。
這種類型的語音識別可讓您執行通常需要重複命令的手動任務，例如在具有語音自動化的聊天機器人中、在聯絡中心、聽寫和語音轉錄解決方案或PC 用戶界面控制、移動和在線路由中路由呼叫。董事會系統。
L“通用人工智慧 （英文為Artificial General Intelligence，簡稱AGI）是一種人工智慧，具有理解、學習和處理複雜任務的能力 與人類相似.
與專門從事特定任務的人工智慧系統（狹義人工智慧或 ASI – 狹義人工智慧）相比，AGI 證明了 認知多樣性，從不同的經驗中學習，對各種情境的理解和適應能力 無需為每個單獨的任務進行特定編程。
儘管目前距離很遠，AGI 的最終目標是——儘管這肯定是一項複雜的任務——去 盡可能複製人類思維和認知能力.
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