Becsült olvasási idő: 10 minuti
A mesterséges intelligencia-alkalmazásokba való növekvő befektetések és a mesterséges intelligencia növekvő vállalati felhasználása jelzi a munkaerőpiac alakulását a mesterséges intelligencia szakértői számára.
A mesterséges intelligencia valószínűleg az egyik legizgalmasabb fejlődés, amit emberként tapasztalhatunk. Ez a számítástechnika egy olyan ága, amelynek célja olyan intelligens gépek létrehozása, amelyek emberként működnek és reagálnak.
Az AI-nak négy fő típusa van. Én vagyok:
Ez a fajta mesterséges intelligencia tisztán reaktív, és nem képes „emlékeket” alkotni vagy „múltbeli tapasztalatokat” felhasználni döntések meghozatalához. Ezeket a gépeket meghatározott feladatok elvégzésére tervezték. Például a programozható kávéfőzőket vagy mosógépeket meghatározott funkciók elvégzésére tervezték, de nem rendelkeznek memóriával.
Az ilyen típusú mesterséges intelligencia a múlt tapasztalatait és a jelenlegi adatokat használja a döntés meghozatalához. A korlátozott memória azt jelenti, hogy a gépek nem hoznak létre új ötleteket. Van egy beépített programjuk, amely kezeli a memóriát. Átprogramozás történik az ilyen gépek módosításához. Az önvezető autók a korlátozott memóriával rendelkező mesterséges intelligencia példái.
Ezek az AI-gépek képesek szocializálni és megérteni az emberi érzelmeket, és képesek lesznek kognitív módon megérteni valakit a környezete, az arcvonásai stb. alapján. Ilyen képességekkel rendelkező gépeket még nem fejlesztettek ki. Nagyon sok kutatás folyik az ilyen típusú mesterséges intelligenciával kapcsolatban.
Ez a mesterséges intelligencia jövője. Ezek a gépek szuperintelligensek, érzőek és tudatosak lesznek. Képesek nagyon hasonlóan reagálni, mint az ember, bár valószínűleg megvannak a saját tulajdonságaik.
Vizsgáljuk meg a következő módokat, amelyek elmagyarázzák, hogyan valósíthatjuk meg a mesterséges intelligenciát:
Ez aautomatikus tanulás amely a mesterséges intelligencia tanulási képességét adja. Ez úgy történik, hogy algoritmusokat használnak a minták felfedezésére és az adatokból való betekintésre.
L 'mély tanulás, amely a gépi tanulás egy alkategóriája, mesterséges intelligenciát biztosít az emberi agy neurális hálózatának utánzására. Értelmet adhat a mintáknak, a zajnak és a zavart okozó forrásoknak az adatokban.
Próbáljuk megérteni, hogyan működik deep learning.
Tekintsünk egy alábbi képet:
A fenti képen az a három fő rétege látható neurális hálózat:
A szétválasztani kívánt képek a beviteli rétegbe kerülnek. A képről a nyilak a bemeneti réteg egyes pontjaira húzódnak. A sárga rétegben (bemeneti rétegben) lévő fehér pontok mindegyike egy-egy pixelt jelent a képen. Ezek a képek kitöltik a bemeneti réteg fehér foltjait.
Világos elképzelésünk van erről a három szintről, miközben követjük ezt az AI-oktatóanyagot.
A rejtett rétegek felelősek a bemeneteinken végzett matematikai számításokért vagy jellemzők kinyeréséért. A fenti képen a narancssárga színű rétegek a rejtett rétegeket jelentik. A rétegek közötti látható vonalakat „súlyoknak” nevezzük. Általában mindegyik egy lebegőpontos számot vagy decimális számot jelöl, amelyet megszoroznak a bemeneti rétegben lévő értékkel. Az összes súly összege a rejtett rétegben található. A rejtett réteg pontjai a súlyok összegén alapuló értéket képviselnek. Ezek az értékek ezután átkerülnek a következő rejtett rétegbe.
Elgondolkodhat azon, hogy miért van több szint. A rejtett rétegek bizonyos mértékig alternatívaként funkcionálnak. Minél több a rejtett réteg, annál összetettebbek a beérkező adatok és az előállíthatók. A várt kimenet pontossága általában a rejtett rétegek számától és a bemeneti adatok összetettségétől függ.
A kimeneti réteg külön fényképeket ad nekünk. Miután a réteg hozzáadja ezeket a beírt súlyokat, meghatározza, hogy a kép álló vagy fekvő.
Példa: repülőjegy-költségek előrejelzése
Ez az előrejelzés különböző tényezőkön alapul, többek között:
Kezdjük néhány történelmi jegyár-adattal a gép betanításához. Miután gépünket betanították, új adatokat osztunk meg, amelyek segítenek előre jelezni a költségeket. Korábban, amikor megismertük a négy géptípust, a memóriával rendelkező gépekről beszéltünk. Itt csak a memóriáról beszélünk, és arról, hogyan értelmezi az adatok egy mintáját, és hogyan használja fel az új árak előrejelzésére.
Ebben az oktatóanyagban az AI működését és az AI néhány alkalmazását tekintjük meg.
A mesterséges intelligencia manapság elterjedt alkalmazása az otthoni készülékek automatikus váltása.
Amikor belép egy sötét helyiségbe, a szobában lévő érzékelők érzékelik az Ön jelenlétét, és felkapcsolják a világítást. Ez egy példa a memória nélküli gépekre. A fejlettebb mesterséges intelligenciaprogramok némelyike még a használati minták megjóslására is képes, és még azelőtt bekapcsolja a készülékeket, mielőtt konkrét utasításokat adna.
Néhány program és mesterséges intelligencia alkalmazások képesek azonosítani a hangját, és ennek megfelelően végrehajtani egy műveletet. Ha azt mondja, hogy „kapcsolja be a TV-t”, a TV-készülék hangérzékelői észlelik az Ön hangját, és bekapcsolják.
A ... val Google Home Mini minden nap megteheti.
A mesterséges intelligencia oktatóanyagának utolsó része a mesterséges intelligencia felhasználását mutatja be az egészségügyben.
L 'mesterséges intelligencia számos nagyszerű használati esetet tartalmaz, és az oktatóanyag ezen része segít jobban megérteni őket, kezdve az AI egészségügyi alkalmazásaival. A problémafelvetés az, hogy megjósoljuk, hogy egy személy cukorbeteg-e vagy sem. Ebben az esetben a páciens konkrét adatait használják bemenetként. Ez az információ a következőket tartalmazza:
Tekintse meg a Simplilearn „Mesterséges intelligencia oktatóanyaga” című videóját, hogy megtudja, hogyan készül modell ehhez a problémameghatározáshoz. A modellt a Piton használva TensorFlow.
A mesterséges intelligencia alkalmazások redefiés hogyan zajlanak az üzleti folyamatok különböző területeken, például marketing, egészségügy, pénzügyi szolgáltatások stb. A vállalatok folyamatosan vizsgálják, hogyan profitálhatnak ebből a technológiából. Mivel a jelenlegi folyamatok javítására irányuló törekvés folyamatosan növekszik, ésszerű, hogy a szakemberek szakértelmet szerezzenek a mesterséges intelligencia terén.
L 'A dolgok mesterséges intelligenciája (AIoT) ez a mesterséges intelligencia (AI) kombinációja a dolgok internetes (IoT) megoldásaiban. A tárgyak internete (vagy a tárgyak internete) a mindennapi élet "intelligens" tárgyaira épül, amelyek egymással (az internetnek köszönhetően) kapcsolatban állnak, és képesek a birtokolt, összegyűjtött és/vagy feldolgozott információk cseréjére. .
Ennek az integrációnak köszönhetően a mesterséges intelligencia képes lesz csatlakozni a hálózathoz, hogy adatokat dolgozzon fel és információt cserélhessen más objektumokkal, javítva ezzel a hatalmas mennyiségű adat kezelését és elemzését. Az IoT és az AI integrálására képes alkalmazásoknak a radikális hatást gyakorolnak a vállalatokra és a fogyasztókra. Néhány példa a sok közül? Autonóm járművek, távoli egészségügy, intelligens irodaházak, prediktív karbantartás.
Amikor arról beszélünk Természetes nyelvi feldolgozás olyan mesterséges intelligencia (AI) algoritmusokra gondolunk, amelyek képesek elemezni és megérteni a természetes nyelvet, vagyis azt a nyelvet, amelyet mindennap használunk.
Az NLP lehetővé teszi az ember és a gép közötti kommunikációt, és foglalkozik szövegekkel vagy szósorozatokkal (weboldalak, bejegyzések a közösségi médiában...), de a beszélt nyelv és a szövegek megértésével is (hangfelismerés). A célok a tartalom egyszerű megértésétől a fordításon át egészen a szöveg önálló elkészítéséig a bemenetként megadott adatokból vagy dokumentumokból kiindulva változhatnak.
Bár a nyelvek folyamatosan változnak, és nehezen lefordítható idiómák vagy kifejezések jellemzik őket, az NLP számos alkalmazási területet talál, mint például a helyesírás-ellenőrző vagy az írott szövegek automatikus fordítórendszere, a chatbotok és a hangos asszisztensek a beszélt nyelvhez.
Lo Speech Recognition egy olyan képesség, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy megértse és feldolgozza az emberi nyelvet írott vagy más adatformátumban. A mesterséges intelligencia használatának köszönhetően ez a technológia már nemcsak a természetes nyelvet, hanem más árnyalatokat is képes azonosítani, mint például az ékezeteket, dialektusokat vagy nyelveket.
Ez a fajta hangfelismerés lehetővé teszi olyan kézi feladatok végrehajtását, amelyek általában ismétlődő parancsokat igényelnek, például a hangautomatizálással rendelkező chatbotokban, a hívások átirányítását a kapcsolattartó központokban, a diktálási és hangátírási megoldásokban, vagy a számítógépes felhasználói felület vezérlőiben, mobil és on-line táblarendszerek.
L 'Általános mesterséges intelligencia (angolul Artificial General Intelligence vagy AGI) az AI egy olyan típusa, amely képes megérteni, megtanulni és megbirkózni az összetett feladatokkal. hasonlóan az emberekhez.
A meghatározott feladatokra specializálódott mesterséges intelligencia rendszerekkel (Narrow Artificial Intelligence vagy ASI – Narrow AI) összehasonlítva az AGI kognitív sokoldalúság, tanulás a különböző tapasztalatokból, megértés és alkalmazkodóképesség sokféle helyzethez anélkül, hogy minden egyes feladathoz külön programozásra lenne szükség.
A jelenlegi távolság ellenére az AGI végső célja - bár minden bizonnyal összetett feladat -, hogy elérje az emberi elme és a kognitív képességek minél pontosabb megismétlése.
BlogInnovazione.it
A haditengerészeti szektor igazi világgazdasági hatalom, amely egy 150 milliárdos piac felé navigált...
Múlt hétfőn a Financial Times bejelentette, hogy megállapodást köt az OpenAI-val. Az FT engedélyezi világszínvonalú újságírását…
Emberek milliói fizetnek a streaming szolgáltatásokért, havi előfizetési díjat fizetve. Általános vélemény, hogy Ön…
A Coveware by Veeam továbbra is nyújt kiberzsarolási incidensekre reagáló szolgáltatásokat. A Coveware kriminalisztikai és kármentesítési lehetőségeket kínál majd…
