Beregnet lesetid: 10 minutter
Økende investeringer i AI-applikasjoner og den økende bruken av AI i bedriftsområdet er en indikasjon på hvordan arbeidsmarkedet utvikler seg, for AI-eksperter.
Kunstig intelligens er sannsynligvis en av de mest spennende fremskrittene vi opplever som mennesker. Det er en gren av informatikk dedikert til å lage intelligente maskiner som fungerer og reagerer som mennesker.
Det er fire hovedtyper av AI. Jeg er:
Denne typen AI er rent reaktiv og har ikke evnen til å danne "minner" eller bruke "tidligere erfaringer" for å ta avgjørelser. Disse maskinene er designet for å utføre spesifikke oppgaver. For eksempel er programmerbare kaffetraktere eller vaskemaskiner designet for å utføre spesifikke funksjoner, men de har ikke minne.
Denne typen AI bruker tidligere erfaringer og nåværende data for å ta en beslutning. Begrenset minne gjør at maskiner ikke produserer nye ideer. De har et innebygd program som styrer minnet. Omprogrammering gjøres for å gjøre endringer på slike maskiner. Selvkjørende biler er eksempler på kunstig intelligens med begrenset hukommelse.
Disse AI-maskinene kan sosialisere og forstå menneskelige følelser og vil ha evnen til å kognitivt forstå noen basert på deres miljø, ansiktstrekk osv. Maskiner med slike evner er ennå ikke utviklet. Det foregår mye forskning på denne typen kunstig intelligens.
Dette er fremtiden for kunstig intelligens. Disse maskinene vil være superintelligente, sansende og bevisste. De er i stand til å reagere veldig likt et menneske, selv om de sannsynligvis har sine egne egenskaper.
La oss utforske følgende måter som forklarer hvordan vi kan implementere kunstig intelligens:
Det er denautomatisk læring som gir AI muligheten til å lære. Dette gjøres ved å bruke algoritmer for å oppdage mønstre og generere innsikt fra dataene de eksponeres for.
L 'dyp læring, som er en underkategori av maskinlæring, gir kunstig intelligens evnen til å etterligne det nevrale nettverket til den menneskelige hjernen. Det kan gi mening om mønstre, støy og kilder til forvirring i dataene dine.
La oss prøve å forstå hvordan det fungerer deep learning.
Tenk på et bilde vist nedenfor:
Bildet ovenfor viser de tre hovedlagene i en nevrale nettverket:
Bildene vi ønsker å skille går inn i input-laget. Piler tegnes fra bildet til individuelle punkter på inputlaget. Hver av de hvite prikkene i det gule laget (inndatalaget) representerer en piksel i bildet. Disse bildene fyller de hvite flekkene i inputlaget.
Vi bør ha en klar idé om disse tre nivåene mens vi følger denne AI-opplæringen.
De skjulte lagene er ansvarlige for eventuelle matematiske beregninger eller funksjonsutvinning på våre innganger. I bildet ovenfor representerer lagene vist i oransje de skjulte lagene. De synlige linjene mellom disse lagene kalles "vekter". Hver av dem representerer vanligvis et flyttall, eller desimaltall, som multipliseres med verdien i inputlaget. Alle vekter summeres i det skjulte laget. Punktene i det skjulte laget representerer en verdi basert på summen av vektene. Disse verdiene sendes deretter til neste skjulte lag.
Du lurer kanskje på hvorfor det er flere nivåer. Skjulte lag fungerer til en viss grad som alternativer. Jo flere skjulte lag, jo mer komplekse data kommer inn og hva som kan produseres. Nøyaktigheten til den forventede utgangen avhenger generelt av antall skjulte lag som er tilstede og kompleksiteten til inngangsdataene.
Utdatalaget gir oss separate bilder. Når laget legger til alle disse vektene som er lagt inn, vil det avgjøre om bildet er et portrett eller et landskap.
Eksempel: å forutsi flybillettkostnader
Denne spådommen er basert på ulike faktorer, inkludert:
La oss starte med noen historiske billettprisdata for å trene maskinen. Når maskinen vår er opplært, deler vi nye data som vil hjelpe å forutsi kostnadene. Tidligere, da vi lærte om de fire typene maskiner, diskuterte vi maskiner med minne. Her snakker vi bare om minne og hvordan det forstår et mønster i dataene og bruker det til å lage spådommer for nye priser.
Neste i denne opplæringen, la oss ta en titt på hvordan AI fungerer og noen applikasjoner av AI.
En vanlig anvendelse av kunstig intelligens som vi ser i dag er automatisk bytte av apparater i hjemmet.
Når du går inn i et mørkt rom, registrerer sensorer i rommet din tilstedeværelse og slår på lysene. Dette er et eksempel på maskiner uten minne. Noen av de mer avanserte AI-programmene er til og med i stand til å forutsi bruksmønstre og slå på apparater før du gir eksplisitte instruksjoner.
Noen programmer og applikasjoner for kunstig intelligens de er i stand til å identifisere stemmen din og utføre en handling deretter. Hvis du sier «slå på TVen», registrerer lydsensorene på TV-en stemmen din og slår den på.
Med Google Home Mini du kan gjøre det hver dag.
Den siste delen av denne AI-opplæringen illustrerer bruken av AI i helsevesenet.
L 'kunstig intelligens har flere gode brukstilfeller, og denne delen av opplæringen vil hjelpe deg å forstå dem bedre, og starter med bruken av AI i helsevesenet. Problemstillingen er å forutsi om en person har diabetes eller ikke. Spesifikk pasientinformasjon brukes som input for denne saken. Denne informasjonen vil inkludere:
Se Simplilearns «Opplæringsvideo for kunstig intelligens» for å se hvordan en modell lages for denne problemformuleringen. Modellen er implementert med Python ved hjelp av tensorflow.
Kunstig intelligens-applikasjoner er vedrdefihvordan forretningsprosesser utføres på ulike felt, som markedsføring, helsevesen, finansielle tjenester med mer. Bedrifter undersøker kontinuerlig hvordan de kan dra nytte av denne teknologien. Ettersom søken etter å forbedre nåværende prosesser fortsetter å vokse, er det fornuftig for fagfolk å få ekspertise innen AI.
L 'Artificial Intelligence of Things (AIoT) det er kombinasjonen av kunstig intelligens (AI) innenfor tingenes internett (IoT) løsninger. Internet of Things (eller Internet of Things) er basert på ideen om "intelligente" gjenstander i hverdagen som er sammenkoblet med hverandre (takket være internett) og er i stand til å utveksle informasjon som besittes, samles inn og/eller behandles .
Takket være denne integrasjonen vil kunstig intelligens være i stand til å koble seg til nettverket for å behandle data og utveksle informasjon med andre objekter, og forbedre styringen og analysen av enorme datamengder. Applikasjoner som er i stand til å integrere IoT og AI vil ha en radikal innvirkning på bedrifter og forbrukere. Noen av de mange eksemplene? Autonome kjøretøy, ekstern helsetjeneste, smarte kontorbygg, prediktivt vedlikehold.
Når vi snakker om Natural Language Processing vi refererer til kunstig intelligens (AI) algoritmer som er i stand til å analysere og forstå naturlig språk, det vil si språket vi bruker hver dag.
NLP tillater kommunikasjon mellom menneske og maskin og omhandler tekster eller sekvenser av ord (nettsider, innlegg på sosiale medier...), men også med forståelse av talespråk så vel som tekster (stemmegjenkjenning). Hensiktene kan variere fra enkel forståelse av innholdet, til oversettelse, opp til produksjon av tekst uavhengig av data eller dokumenter gitt som input.
Selv om språk er i stadig endring og preget av idiomer eller uttrykk som er vanskelige å oversette, finner NLP utallige bruksområder som stavekontroller eller automatiske oversettelsessystemer for skriftlige tekster, chatbots og taleassistenter for talespråk.
Lo Talegjenkjenning er en funksjon som lar en datamaskin forstå og behandle menneskelig språk i skriftlige eller andre dataformater. Takket være bruken av kunstig intelligens er denne teknologien nå i stand til å identifisere ikke bare naturlig språk, men også andre nyanser som aksenter, dialekter eller språk.
Denne typen stemmegjenkjenning lar deg utføre manuelle oppgaver som vanligvis krever repeterende kommandoer, for eksempel i chatboter med stemmeautomatisering, for å rute anrop i kontaktsentre, i dikterings- og taletranskripsjonsløsninger, eller i PC-brukergrensesnittkontroller, mobil og on- tavlesystemer.
L 'Generell kunstig intelligens (på engelsk Artificial General Intelligence, eller AGI) er en type AI som har evnen til å forstå, lære og takle komplekse oppgaver på samme måte som mennesker.
Sammenlignet med Artificial Intelligence Systems spesialisert på spesifikke oppgaver (Narrow Artificial Intelligence eller ASI – Narrow AI), demonstrerer en AGI kognitiv allsidighet, læring av ulike erfaringer, forståelse og tilpasningsevne til et bredt spekter av situasjoner uten å kreve spesifikk programmering for hver enkelt oppgave.
Til tross for den nåværende avstanden, er det endelige målet for en AGI - selv om det absolutt er en kompleks oppgave - å gå til replikere menneskesinnet og kognitive evner så nært som mulig.
BlogInnovazione.it
Sist mandag kunngjorde Financial Times en avtale med OpenAI. FT lisensierer sin journalistikk i verdensklasse...
Millioner av mennesker betaler for strømmetjenester og betaler månedlige abonnementsavgifter. Det er vanlig oppfatning at du...
Coveware by Veeam vil fortsette å tilby responstjenester for cyberutpressing. Coveware vil tilby kriminaltekniske og utbedringsmuligheter...
Prediktivt vedlikehold revolusjonerer olje- og gasssektoren, med en innovativ og proaktiv tilnærming til anleggsledelse...
