Odhadovaná doba čtení: 10 minuti
Rostoucí investice do aplikací umělé inteligence a rostoucí využívání umělé inteligence v podnikovém prostoru jsou pro odborníky na umělou inteligenci ukazatelem toho, jak se trh práce vyvíjí.
Umělá inteligence je pravděpodobně jedním z nejvíce vzrušujících pokroků, které jako lidé zažíváme. Je to odvětví informatiky věnované vytváření inteligentních strojů, které fungují a reagují jako lidé.
Existují čtyři hlavní typy AI. Jsem:
Tento typ umělé inteligence je čistě reaktivní a nemá schopnost vytvářet „vzpomínky“ nebo používat „minulé zkušenosti“ k rozhodování. Tyto stroje jsou určeny k provádění specifických úkolů. Například programovatelné kávovary nebo pračky jsou navrženy tak, aby vykonávaly specifické funkce, ale nemají paměť.
Tento typ umělé inteligence využívá k rozhodování minulé zkušenosti a současná data. Omezená paměť znamená, že stroje nevytvářejí nové nápady. Mají vestavěný program, který spravuje paměť. Přeprogramování se provádí za účelem provedení změn na takových strojích. Samořídící auta jsou příklady umělé inteligence s omezenou pamětí.
Tyto stroje s umělou inteligencí se mohou socializovat a rozumět lidským emocím a budou mít schopnost kognitivně porozumět někomu na základě jeho prostředí, rysů obličeje atd. Stroje s takovými schopnostmi ještě nebyly vyvinuty. V oblasti tohoto typu umělé inteligence probíhá mnoho výzkumů.
To je budoucnost umělé inteligence. Tyto stroje budou superinteligentní, vnímavé a vědomé. Jsou schopni reagovat velmi podobně jako člověk, i když pravděpodobně mají své vlastní vlastnosti.
Pojďme prozkoumat následující způsoby, které vysvětlují, jak můžeme implementovat umělou inteligenci:
to jeautomatické učení což dává AI schopnost učit se. To se provádí pomocí algoritmů k objevování vzorců a generování náhledů z dat, kterým jsou vystaveni.
L 'hluboké učení, což je podkategorie strojového učení, poskytuje umělé inteligenci schopnost napodobovat neuronovou síť lidského mozku. Může dávat smysl vzorům, šumu a zdrojům zmatku ve vašich datech.
Zkusme pochopit, jak to funguje deep learning.
Zvažte obrázek níže:
Obrázek nahoře ukazuje tři hlavní vrstvy a nervová síť:
Obrázky, které chceme oddělit, jdou do vstupní vrstvy. Šipky jsou nakresleny z obrázku na jednotlivé body na vstupní vrstvě. Každý z bílých bodů ve žluté vrstvě (vstupní vrstva) představuje pixel v obrázku. Tyto obrázky vyplňují bílá místa ve vstupní vrstvě.
Při sledování tohoto návodu AI bychom měli mít jasnou představu o těchto třech úrovních.
Skryté vrstvy jsou zodpovědné za jakékoli matematické výpočty nebo extrakci prvků na našich vstupech. Na obrázku výše představují vrstvy zobrazené oranžově skryté vrstvy. Viditelné čáry mezi těmito vrstvami se nazývají „závaží“. Každý z nich obvykle představuje číslo s plovoucí čárkou neboli desetinné číslo, které je vynásobeno hodnotou ve vstupní vrstvě. Všechny váhy se sčítají ve skryté vrstvě. Body ve skryté vrstvě představují hodnotu založenou na součtu vah. Tyto hodnoty jsou poté předány do další skryté vrstvy.
Možná se ptáte, proč existuje více úrovní. Skryté vrstvy do určité míry fungují jako alternativy. Čím více skrytých vrstev, tím složitější jsou data, která přicházejí a co lze vyrobit. Přesnost očekávaného výstupu obecně závisí na počtu přítomných skrytých vrstev a složitosti vstupních dat.
Výstupní vrstva nám poskytuje samostatné fotografie. Jakmile vrstva přidá všechny tyto zadané váhy, určí, zda je obrázek na výšku nebo na šířku.
Příklad: předpovídání nákladů na letenky
Tato předpověď je založena na různých faktorech, včetně:
Začněme s některými historickými údaji o cenách jízdenek, abychom mohli stroj vycvičit. Jakmile je náš stroj vyškolen, sdílíme nová data, která pomohou předvídat náklady. Dříve, když jsme se dozvěděli o čtyřech typech strojů, diskutovali jsme o strojích s pamětí. Zde mluvíme pouze o paměti a o tom, jak rozumí vzoru v datech a používá jej k předpovědím nových cen.
Dále se v tomto tutoriálu podíváme na to, jak AI funguje, a na některé aplikace AI.
Běžnou aplikací umělé inteligence, kterou dnes vidíme, je automatické spínání spotřebičů v domácnosti.
Když vstoupíte do temné místnosti, senzory v místnosti detekují vaši přítomnost a rozsvítí světla. Toto je příklad strojů bez paměti. Některé z pokročilejších programů umělé inteligence jsou dokonce schopny předvídat vzorce používání a zapínat zařízení dříve, než dáte výslovné pokyny.
Některé programy a aplikace umělé inteligence jsou schopni identifikovat váš hlas a podle toho provést akci. Pokud vyslovíte „zapněte televizor“, zvukové senzory na televizoru detekují váš hlas a zapnou jej.
S Domovská stránka Google Mini můžete to dělat každý den.
Poslední část tohoto tutoriálu AI ilustruje případ použití AI ve zdravotnictví.
L 'umělá inteligence obsahuje několik skvělých případů použití a tato část tutoriálu vám pomůže lépe jim porozumět, počínaje aplikacemi umělé inteligence ve zdravotnictví. Problémovým prohlášením je předpovědět, zda osoba má cukrovku nebo ne. Jako vstup pro tento případ se používají specifické informace o pacientovi. Tyto informace budou zahrnovat:
Podívejte se na video „Výukový program umělé inteligence“ od Simplilearnu, abyste viděli, jak se vytváří model pro tento problém. Model je implementován pomocí PYTHON použitím TensorFlow.
Aplikace umělé inteligence jsou redefijak se provádějí obchodní procesy v různých oblastech, jako je marketing, zdravotnictví, finanční služby a další. Společnosti neustále hledají způsoby, jak by mohly z této technologie těžit. Vzhledem k tomu, že snaha o zlepšování současných procesů neustále roste, dává profesionálům smysl získávat odborné znalosti v oblasti AI.
L 'Umělá inteligence věcí (AIoT) je to kombinace umělé inteligence (AI) v rámci řešení internetu věcí (IoT). Internet věcí (neboli Internet věcí) je založen na myšlence „inteligentních“ objektů každodenního života, které jsou vzájemně propojeny (díky internetu) a jsou schopny vyměňovat si informace vlastněné, shromažďované a/nebo zpracovávané. .
Díky této integraci se umělá inteligence bude moci připojit k síti a zpracovávat data a vyměňovat si informace s jinými objekty, čímž se zlepší správa a analýza obrovského množství dat. Aplikace schopné integrovat IoT a AI budou mít a radikální dopad na společnosti a spotřebitele. Některé z mnoha příkladů? Autonomní vozidla, vzdálené zdravotnictví, chytré kancelářské budovy, prediktivní údržba.
Když mluvíme o Zpracování přirozeného jazyka máme na mysli algoritmy umělé inteligence (AI) schopné analyzovat a porozumět přirozenému jazyku, tedy jazyku, který používáme každý den.
NLP umožňuje komunikaci mezi člověkem a strojem a zabývá se texty nebo sekvencemi slov (webové stránky, příspěvky na sociálních sítích...), ale také porozuměním mluvené řeči a také textům (rozpoznávání hlasu). Účely se mohou lišit od jednoduchého pochopení obsahu, přes překlad až po tvorbu textu nezávisle na datech nebo dokumentech poskytnutých jako vstup.
Přestože se jazyky neustále mění a jsou charakterizovány idiomy nebo výrazy, které je obtížné přeložit, NLP nachází mnoho oblastí použití, jako jsou kontroly pravopisu nebo systémy automatického překladu pro psané texty, chatboti a hlasoví asistenti pro mluvený jazyk.
Lo Rozpoznávání řeči je schopnost, která umožňuje počítači porozumět a zpracovat lidskou řeč v písemných nebo jiných datových formátech. Díky využití umělé inteligence je nyní tato technologie schopna identifikovat nejen přirozený jazyk, ale i další nuance jako akcenty, dialekty nebo jazyky.
Tento typ rozpoznávání hlasu vám umožňuje provádět manuální úkoly, které obvykle vyžadují opakované příkazy, například v chatbotech s hlasovou automatizací, směrování hovorů v kontaktních centrech, v řešeních pro diktování a přepis hlasu nebo v ovládacích prvcích uživatelského rozhraní PC, mobilních a on- deskové systémy.
L 'Obecná umělá inteligence (v angličtině Artificial General Intelligence nebo AGI) je typ umělé inteligence, který má schopnost porozumět, učit se a řešit složité úkoly. podobně jako u lidí.
Ve srovnání se systémy umělé inteligence specializovanými na konkrétní úkoly (úzká umělá inteligence nebo ASI – Narrow AI), AGI demonstruje kognitivní všestrannost, učení se z různých zkušeností, porozumění a přizpůsobivost široké škále situací bez nutnosti specifického programování pro každý jednotlivý úkol.
Navzdory současné vzdálenosti je konečným cílem AGI – i když jistě složitým úkolem – jít co nejvěrněji replikovat lidskou mysl a kognitivní schopnosti.
BlogInnovazione.it
Rozvíjení jemné motoriky prostřednictvím vybarvování připravuje děti na složitější dovednosti, jako je psaní. Barvit…
Námořní sektor je skutečnou globální ekonomickou velmocí, která se dostala na 150miliardový trh...
Minulé pondělí Financial Times oznámily dohodu s OpenAI. FT licencuje svou prvotřídní žurnalistiku…
Miliony lidí platí za streamovací služby a platí měsíční předplatné. Je obecný názor, že jste…
