Perkiraan wektu maca: 10 menit
Investasi sing akeh ing aplikasi AI lan panggunaan AI sing akeh ing ruang perusahaan nuduhake kepiye pasar kerja berkembang, kanggo para ahli AI.
Kecerdasan buatan bisa uga minangka salah sawijining kemajuan sing paling nyenengake sing kita alami minangka manungsa. Iki minangka cabang ilmu komputer sing darmabakti kanggo nggawe mesin cerdas sing bisa kerja lan reaksi kaya manungsa.
Ana papat jinis utama AI. Kula:
Jinis AI iki murni reaktif lan ora nduweni kemampuan kanggo mbentuk "kenangan" utawa nggunakake "pengalaman kepungkur" kanggo nggawe keputusan. Mesin iki dirancang kanggo nindakake tugas tartamtu. Contone, pembuat kopi utawa mesin cuci sing bisa diprogram dirancang kanggo nindakake fungsi tartamtu, nanging ora duwe memori.
Jinis AI iki nggunakake pengalaman kepungkur lan data saiki kanggo nggawe keputusan. memori winates tegese mesin ora gawé gagasan anyar. Padha duwe program dibangun ing sing ngatur memori. Pemrograman ulang ditindakake kanggo nggawe owah-owahan ing mesin kasebut. Mobil nyopir dhewe minangka conto intelijen buatan kanthi memori winates.
Mesin AI iki bisa sosialisasi lan ngerti emosi manungsa lan bakal duwe kemampuan kanggo ngerti kanthi kognitif wong adhedhasar lingkungane, fitur rai, lsp. Mesin kanthi kemampuan kasebut durung dikembangake. Ana akeh riset sing ditindakake babagan intelijen buatan iki.
Iki minangka masa depan intelijen buatan. Mesin kasebut bakal dadi super-cerdas, sentient lan sadar. Padha bisa nanggepi meh padha karo manungsa, sanajan padha duwe ciri dhewe.
Ayo goleki cara ing ngisor iki sing nerangake carane kita bisa ngetrapake intelijen buatan:
Iku ingsinau kanthi otomatis sing menehi AI kemampuan kanggo sinau. Iki ditindakake kanthi nggunakake algoritma kanggo nemokake pola lan ngasilake wawasan saka data sing katon.
Thesinau jero, sing minangka subkategori pembelajaran mesin, nyedhiyakake intelijen buatan kanthi kemampuan kanggo niru jaringan saraf otak manungsa. Bisa ngerteni pola, gangguan lan sumber kebingungan ing data sampeyan.
Ayo coba ngerti cara kerjane deep learning.
Coba gambar ing ngisor iki:
Gambar ing ndhuwur nuduhake telung lapisan utama a jaringan syaraf:
Gambar sing arep kita misahake menyang lapisan input. Panah digambar saka gambar menyang titik individu ing lapisan input. Saben titik putih ing lapisan kuning (lapisan input) nggambarake piksel ing gambar kasebut. Gambar kasebut ngisi titik putih ing lapisan input.
Kita kudu duwe ide sing jelas babagan telung level kasebut nalika ngetutake tutorial AI iki.
Lapisan sing didhelikake tanggung jawab kanggo petungan matematika utawa ekstraksi fitur ing input kita. Ing gambar ing ndhuwur, lapisan sing ditampilake ing oranye makili lapisan sing didhelikake. Garis sing katon ing antarane lapisan kasebut diarani "bobot". Saben wong biasane nggantosi nomer ngambang, utawa nomer desimal, sing dikalikan karo nilai ing lapisan input. Kabeh bobot jumlah ing lapisan sing didhelikake. Titik ing lapisan sing didhelikake nggambarake nilai adhedhasar jumlah bobot. Nilai kasebut banjur diterusake menyang lapisan sing didhelikake sabanjure.
Sampeyan bisa uga mikir kenapa ana pirang-pirang level. Lapisan sing didhelikake minangka alternatif kanggo sawetara. Lapisan sing luwih didhelikake, data sing luwih rumit lan apa sing bisa diprodhuksi. Akurasi output sing dikarepake umume gumantung saka jumlah lapisan sing didhelikake lan kerumitan data input.
Lapisan output menehi kita foto kapisah. Sawise lapisan nambahake kabeh bobot kasebut, bakal nemtokake manawa gambar kasebut minangka potret utawa malang.
Tuladha: prediksi biaya tiket pesawat
Prediksi iki adhedhasar macem-macem faktor, kalebu:
Ayo dadi miwiti karo sawetara data rega tiket sajarah kanggo olahraga mesin. Sawise mesin kita dilatih, kita nuduhake data anyar sing bakal mbantu prédhiksi biaya. Sadurunge, nalika kita sinau bab papat jinis mesin, kita rembugan mesin karo memori. Kene kita mung pirembagan bab memori lan carane mangertos pola ing data lan digunakake kanggo nggawe prediksi kanggo prices anyar.
Sabanjure ing tutorial iki, ayo deleng cara kerja AI lan sawetara aplikasi AI.
Aplikasi umum saka intelijen buatan sing kita deleng saiki yaiku ngalih otomatis peralatan ing omah.
Nalika sampeyan mlebu ing kamar sing peteng, sensor ing kamar ndeteksi ngarsane lan nguripake lampu. Iki minangka conto mesin tanpa memori. Sawetara program AI sing luwih maju malah bisa prédhiksi pola panggunaan lan nguripake piranti sadurunge menehi instruksi sing jelas.
Sawetara program lan aplikasi intelijen buatan dheweke bisa ngenali swara sampeyan lan nindakake tumindak sing cocog. Yen sampeyan ngomong "uripake TV," sensor audio ing TV ndeteksi swara sampeyan lan nguripake.
Kanthi Google Ngarep Mini sampeyan bisa nindakake saben dina.
Bagean pungkasan tutorial AI iki nggambarake kasus panggunaan AI ing perawatan kesehatan.
Theintelijen buatan fitur sawetara kasus panggunaan sing apik, lan bagean tutorial iki bakal mbantu sampeyan luwih ngerti, diwiwiti kanthi aplikasi AI ing perawatan kesehatan. Pernyataan masalah yaiku kanggo prédhiksi manawa ana wong diabetes utawa ora. Informasi pasien khusus digunakake minangka input kanggo kasus iki. Informasi iki bakal kalebu:
Tonton video "Tutorial Kecerdasan Buatan" Simplilearn kanggo ndeleng carane model digawe kanggo statement masalah iki. Model dileksanakake karo Python nggunakake TensorFlow.
aplikasi Intelligence Ponggawa iku redefibabagan carane proses bisnis ditindakake ing macem-macem lapangan, kayata marketing, kesehatan, layanan finansial lan liya-liyane. Perusahaan terus-terusan njelajah cara supaya bisa entuk manfaat saka teknologi iki. Amarga upaya kanggo nambah proses saiki terus berkembang, mula para profesional entuk keahlian ing AI.
TheArtificial Intelligence of Things (AIoT) iku kombinasi Artificial Intelligence (AI) ing solusi Internet of things (IoT). Internet of Things (utawa Internet of Things) adhedhasar gagasan obyek "cerdas" ing urip saben dina sing saling gegandhengan (berkat internet) lan bisa ngganti informasi sing diduweni, diklumpukake lan / utawa diproses. .
Thanks kanggo integrasi iki, Artificial Intelligence bakal bisa nyambung menyang jaringan kanggo ngolah data lan ngganti informasi karo obyek liyane, nambah manajemen lan analisis data sing akeh banget. Aplikasi sing bisa nggabungake IoT lan AI bakal duwe a impact radikal ing perusahaan lan konsumen. Sawetara conto akeh? Kendaraan otonom, perawatan kesehatan remot, bangunan kantor cerdas, pangopènan prediktif.
Nalika ngomong babagan Processing Language Natural kita ngrujuk marang algoritma Artificial Intelligence (AI) sing bisa nganalisa lan ngerti basa alami, yaiku basa sing digunakake saben dina.
NLP ngidini komunikasi antarane manungsa lan mesin lan menehi hasil karo teks utawa urutan tembung (kaca web, kiriman ing media sosial ...), nanging uga kanthi pangerten basa lisan uga teks (pangenalan swara). Tujuane bisa beda-beda saka pemahaman prasaja babagan isi, terjemahan, nganti produksi teks kanthi mandiri wiwit saka data utawa dokumen sing diwenehake minangka input.
Sanajan basa terus ganti lan ditondoi dening idiom utawa ekspresi sing angel diterjemahake, NLP nemokake akeh area aplikasi kayata pamriksa ejaan utawa sistem terjemahan otomatis kanggo teks ditulis, chatbots lan asisten swara kanggo basa lisan.
Lo Pangenalan Speech minangka kemampuan sing ngidini komputer ngerti lan ngolah basa manungsa ing format data sing ditulis utawa liyane. Amarga nggunakake Kecerdasan Buatan, teknologi iki saiki bisa ngenali ora mung basa alam, nanging uga nuansa liyane kayata logat, dialek utawa basa.
Pangenalan swara jinis iki ngidini sampeyan nindakake tugas manual sing biasane mbutuhake prentah sing bola-bali, contone ing chatbots kanthi otomatisasi swara, kanggo ngarahake telpon ing pusat kontak, ing solusi dikte lan transkripsi swara, utawa ing kontrol antarmuka pangguna PC, seluler lan on- sistem papan.
TheUmum Artificial Intelligence (ing Inggris Artificial General Intelligence, utawa AGI) minangka jinis AI sing nduweni kemampuan kanggo mangerteni, sinau lan ngatasi tugas rumit. padha karo manungsa.
Dibandhingake karo Sistem Kecerdasan Buatan khusus ing tugas tartamtu (Kecerdasan Buatan Sempit utawa ASI - AI Sempit), AGI nduduhake versatility kognitif, sinau saka pengalaman beda, pangerten lan adaptasi kanggo sawetara saka sudhut kahanan tanpa mbutuhake program tartamtu kanggo saben tugas individu.
Sanajan jarak saiki, tujuan pungkasan saka AGI yaiku - sanajan tugas sing rumit - sing kudu ditindakake niru pikiran lan kabisan kognitif manungsa sabisa-bisa.
BlogInnovazione.it
Operasi ophthalmoplasty nggunakake penampil komersial Apple Vision Pro ditindakake ing Poliklinik Catania…
Ngembangake katrampilan motorik sing apik liwat pewarnaan nyiapake bocah kanggo katrampilan sing luwih rumit kaya nulis. Kanggo mewarnai…
Sektor angkatan laut minangka kekuwatan ekonomi global sing sejatine, sing wis ngarahake pasar 150 milyar ...
Senin kepungkur, Financial Times ngumumake kesepakatan karo OpenAI. FT menehi lisensi jurnalisme kelas donya…
