Estimeret læsetid: 10 minutter
Stigende investeringer i AI-applikationer og den voksende brug af AI i virksomhedsområdet er tegn på, hvordan arbejdsmarkedet udvikler sig, for AI-eksperter.
Kunstig intelligens er nok en af de mest spændende fremskridt, vi oplever som mennesker. Det er en gren af datalogi dedikeret til at skabe intelligente maskiner, der fungerer og reagerer som mennesker.
Der er fire hovedtyper af AI. Jeg er:
Denne type AI er rent reaktiv og har ikke evnen til at danne "minder" eller bruge "tidligere erfaringer" til at træffe beslutninger. Disse maskiner er designet til at udføre specifikke opgaver. For eksempel er programmerbare kaffemaskiner eller vaskemaskiner designet til at udføre specifikke funktioner, men de har ikke hukommelse.
Denne type AI bruger tidligere erfaringer og nuværende data til at træffe en beslutning. Begrænset hukommelse betyder, at maskiner ikke producerer nye ideer. De har et indbygget program, der styrer hukommelsen. Omprogrammering udføres for at foretage ændringer på sådanne maskiner. Selvkørende biler er eksempler på kunstig intelligens med begrænset hukommelse.
Disse AI-maskiner kan socialisere og forstå menneskelige følelser og vil have evnen til kognitivt at forstå nogen baseret på deres omgivelser, ansigtstræk osv. Maskiner med sådanne kapaciteter er endnu ikke blevet udviklet. Der foregår meget forskning i denne type kunstig intelligens.
Dette er fremtiden for kunstig intelligens. Disse maskiner vil være superintelligente, sansende og bevidste. De er i stand til at reagere meget på samme måde som et menneske, selvom de sandsynligvis har deres egne egenskaber.
Lad os undersøge følgende måder, der forklarer, hvordan vi kan implementere kunstig intelligens:
erautomatisk læring som giver AI evnen til at lære. Dette gøres ved at bruge algoritmer til at opdage mønstre og generere indsigt fra de data, de udsættes for.
L 'dyb læring, som er en underkategori af maskinlæring, giver kunstig intelligens evnen til at efterligne den menneskelige hjernes neurale netværk. Det kan give mening med mønstre, støj og kilder til forvirring i dine data.
Lad os prøve at forstå, hvordan det fungerer deep learning.
Overvej et billede vist nedenfor:
Billedet ovenfor viser de tre hovedlag i en neurale netværk:
De billeder, vi vil adskille, går ind i inputlaget. Pile tegnes fra billedet til individuelle punkter på inputlaget. Hver af de hvide prikker i det gule lag (inputlag) repræsenterer en pixel i billedet. Disse billeder udfylder de hvide pletter i inputlaget.
Vi burde have en klar idé om disse tre niveauer, når vi følger denne AI-tutorial.
De skjulte lag er ansvarlige for eventuelle matematiske beregninger eller funktionsudtræk på vores input. På billedet ovenfor repræsenterer lagene vist i orange de skjulte lag. De synlige linjer mellem disse lag kaldes "vægte". Hver af dem repræsenterer normalt et flydende tal eller decimaltal, som ganges med værdien i inputlaget. Alle vægte summer i det skjulte lag. Punkterne i det skjulte lag repræsenterer en værdi baseret på summen af vægtene. Disse værdier overføres derefter til det næste skjulte lag.
Du undrer dig måske over, hvorfor der er flere niveauer. Skjulte lag fungerer til en vis grad som alternativer. Jo flere skjulte lag, jo mere komplekse data kommer ind og hvad der kan produceres. Nøjagtigheden af det forventede output afhænger generelt af antallet af tilstedeværende skjulte lag og kompleksiteten af inputdataene.
Outputlaget giver os separate billeder. Når laget tilføjer alle disse vægte, vil det afgøre, om billedet er et portræt eller et landskab.
Eksempel: forudsigelse af flybilletpriser
Denne forudsigelse er baseret på forskellige faktorer, herunder:
Lad os starte med nogle historiske billetprisdata for at træne maskinen. Når vores maskine er trænet, deler vi nye data, der hjælper med at forudsige omkostninger. Tidligere, da vi lærte om de fire typer maskiner, diskuterede vi maskiner med hukommelse. Her taler vi bare om hukommelse, og hvordan den forstår et mønster i dataene og bruger det til at lave forudsigelser for nye priser.
Næste i denne tutorial tager vi et kig på, hvordan AI fungerer, og nogle applikationer af AI.
En almindelig anvendelse af kunstig intelligens, som vi ser i dag, er automatisk skift af apparater i hjemmet.
Når du træder ind i et mørkt rum, registrerer sensorer i rummet din tilstedeværelse og tænder lyset. Dette er et eksempel på maskiner uden hukommelse. Nogle af de mere avancerede AI-programmer er endda i stand til at forudsige brugsmønstre og tænde for apparater, før du giver eksplicitte instruktioner.
Nogle programmer og kunstig intelligens applikationer de er i stand til at identificere din stemme og udføre en handling i overensstemmelse hermed. Hvis du siger "tænd for tv'et", registrerer lydsensorerne på tv'et din stemme og tænder det.
Med Google Home Mini du kan gøre det hver dag.
Det sidste afsnit af denne AI-tutorial illustrerer brugen af AI i sundhedsvæsenet.
L 'kunstig intelligens indeholder flere gode use cases, og denne sektion af selvstudiet hjælper dig med at forstå dem bedre, begyndende med anvendelserne af AI i sundhedssektoren. Problemformuleringen er at forudsige, om en person har diabetes eller ej. Specifikke patientoplysninger bruges som input til denne sag. Disse oplysninger vil omfatte:
Se Simplilearns "Tutorial om kunstig intelligens" for at se, hvordan en model skabes til denne problemformulering. Modellen er implementeret med Python ved brug af TensorFlow.
Kunstig intelligens applikationer er vedrdefihvordan forretningsprocesser udføres inden for forskellige områder, såsom marketing, sundhedsvæsen, finansielle tjenesteydelser med mere. Virksomheder udforsker konstant, hvordan de kan drage fordel af denne teknologi. Efterhånden som søgen efter at forbedre nuværende processer fortsætter med at vokse, giver det mening for fagfolk at få ekspertise inden for kunstig intelligens.
L 'Artificial Intelligence of Things (AIoT) det er kombinationen af kunstig intelligens (AI) inden for Internet of things (IoT) løsninger. Internet of Things (eller Internet of Things) er baseret på ideen om "intelligente" genstande i hverdagen, der er forbundet med hinanden (takket være internettet) og er i stand til at udveksle information, der besiddes, indsamles og/eller behandles .
Takket være denne integration vil kunstig intelligens være i stand til at oprette forbindelse til netværket for at behandle data og udveksle information med andre objekter, hvilket forbedrer styringen og analysen af enorme mængder data. Applikationer, der er i stand til at integrere IoT og AI, vil have en radikal indvirkning på virksomheder og forbrugere. Nogle af de mange eksempler? Autonome køretøjer, fjernsundhedspleje, smarte kontorbygninger, forudsigelig vedligeholdelse.
Når vi taler om Natural Language Processing vi henviser til kunstig intelligens (AI) algoritmer, der er i stand til at analysere og forstå naturligt sprog, det vil sige det sprog, vi bruger hver dag.
NLP tillader kommunikation mellem menneske og maskine og beskæftiger sig med tekster eller sekvenser af ord (websider, opslag på sociale medier...), men også med forståelse af talesprog samt tekster (stemmegenkendelse). Formålene kan variere fra simpel forståelse af indholdet, til oversættelse, op til produktion af tekst uafhængigt ud fra data eller dokumenter leveret som input.
Selvom sprog er i konstant forandring og præget af idiomer eller udtryk, der er svære at oversætte, finder NLP adskillige anvendelsesområder såsom stavekontrol eller automatiske oversættelsessystemer til skrevne tekster, chatbots og stemmeassistenter til talesprog.
Lo Talegenkendelse er en funktion, der gør det muligt for en computer at forstå og behandle menneskeligt sprog i skriftlige eller andre dataformater. Takket være brugen af kunstig intelligens er denne teknologi nu i stand til at identificere ikke kun naturligt sprog, men også andre nuancer såsom accenter, dialekter eller sprog.
Denne type stemmegenkendelse giver dig mulighed for at udføre manuelle opgaver, der normalt kræver gentagne kommandoer, for eksempel i chatbots med stemmeautomatisering, til at dirigere opkald i kontaktcentre, i diktat- og stemmetransskriptionsløsninger eller i pc-brugergrænsefladekontrol, mobil og on- tavlesystemer.
L 'Generel kunstig intelligens (på engelsk Artificial General Intelligence eller AGI) er en type AI, der har evnen til at forstå, lære og tackle komplekse opgaver på samme måde som mennesker.
Sammenlignet med Artificial Intelligence Systems specialiseret i specifikke opgaver (Narrow Artificial Intelligence eller ASI – Narrow AI), demonstrerer en AGI kognitiv alsidighed, læring af forskellige erfaringer, forståelse og tilpasningsevne til en lang række situationer uden at kræve specifik programmering for hver enkelt opgave.
På trods af den nuværende afstand er det endelige mål for en AGI - selvom det bestemt er en kompleks opgave - at gå til replikere det menneskelige sind og kognitive evner så tæt som muligt.
BlogInnovazione.it
Coveware by Veeam vil fortsætte med at levere responstjenester til cyberafpresning. Coveware vil tilbyde kriminaltekniske og afhjælpende funktioner...
Forudsigende vedligeholdelse revolutionerer olie- og gassektoren med en innovativ og proaktiv tilgang til anlægsstyring...
Det britiske CMA har udsendt en advarsel om Big Techs adfærd på markedet for kunstig intelligens. Der…
Dekretet om "grønne huse", der er formuleret af Den Europæiske Union for at øge bygningers energieffektivitet, har afsluttet sin lovgivningsproces med...
