Timp de citire estimat: 10 minute
Investițiile tot mai mari în aplicațiile AI și utilizarea tot mai mare a AI în spațiul întreprinderii indică modul în care piața muncii evoluează, pentru experții AI.
Inteligența artificială este probabil una dintre cele mai interesante progrese pe care le experimentăm ca oameni. Este o ramură a informaticii dedicată creării de mașini inteligente care funcționează și reacționează ca oamenii.
Există patru tipuri principale de IA. Eu sunt:
Acest tip de IA este pur reactiv și nu are capacitatea de a-și forma „amintiri” sau de a folosi „experiențe trecute” pentru a lua decizii. Aceste mașini sunt proiectate pentru a îndeplini sarcini specifice. De exemplu, aparatele de cafea programabile sau mașinile de spălat sunt concepute pentru a îndeplini funcții specifice, dar nu au memorie.
Acest tip de IA folosește experiențele trecute și datele prezente pentru a lua o decizie. Memoria limitată înseamnă că mașinile nu produc idei noi. Au un program încorporat care gestionează memoria. Reprogramarea se face pentru a face modificări la astfel de mașini. Mașinile care se conduc singure sunt exemple de inteligență artificială cu memorie limitată.
Aceste mașini AI pot socializa și înțelege emoțiile umane și vor avea capacitatea de a înțelege cognitiv pe cineva în funcție de mediul înconjurător, trăsăturile feței etc. Mașinile cu astfel de capacități nu au fost încă dezvoltate. Există multe cercetări în desfășurare cu privire la acest tip de inteligență artificială.
Acesta este viitorul inteligenței artificiale. Aceste mașini vor fi super-inteligente, sensibile și conștiente. Sunt capabili să reacționeze foarte asemănător cu un om, deși este probabil să aibă caracteristici proprii.
Să explorăm următoarele moduri care explică cum putem implementa inteligența artificială:
esteînvățarea automată care oferă AI capacitatea de a învăța. Acest lucru se realizează prin utilizarea algoritmilor pentru a descoperi modele și a genera perspective din datele la care sunt expuși.
L "invatare profunda, care este o subcategorie a învățării automate, oferă inteligenței artificiale capacitatea de a imita rețeaua neuronală a creierului uman. Poate înțelege modelele, zgomotul și sursele de confuzie din datele dvs.
Să încercăm să înțelegem cum funcționează deep learning.
Luați în considerare o imagine prezentată mai jos:
Imaginea de mai sus prezintă cele trei straturi principale ale a Retea neurala:
Imaginile pe care vrem să le separăm intră în stratul de intrare. Săgețile sunt desenate din imagine pe puncte individuale de pe stratul de intrare. Fiecare dintre punctele albe din stratul galben (stratul de intrare) reprezintă un pixel din imagine. Aceste imagini umplu punctele albe din stratul de intrare.
Ar trebui să avem o idee clară despre aceste trei niveluri pe măsură ce urmăm acest tutorial AI.
Straturile ascunse sunt responsabile pentru orice calcule matematice sau extragerea caracteristicilor din intrările noastre. În imaginea de mai sus, straturile afișate în portocaliu reprezintă straturile ascunse. Liniile vizibile dintre aceste straturi se numesc „greutăți”. Fiecare dintre ele reprezintă de obicei un număr flotant, sau un număr zecimal, care este înmulțit cu valoarea din stratul de intrare. Toate greutățile se însumează în stratul ascuns. Punctele din stratul ascuns reprezintă o valoare bazată pe suma greutăților. Aceste valori sunt apoi trecute la următorul strat ascuns.
S-ar putea să vă întrebați de ce există mai multe niveluri. Straturile ascunse funcționează ca alternative într-o oarecare măsură. Cu cât sunt mai multe straturi ascunse, cu atât sunt mai complexe datele care intră și ceea ce poate fi produs. Precizia rezultatului așteptat depinde în general de numărul de straturi ascunse prezente și de complexitatea datelor de intrare.
Stratul de ieșire ne oferă fotografii separate. Odată ce stratul adaugă toate aceste greutăți introduse, va determina dacă imaginea este un portret sau un peisaj.
Exemplu: estimarea costurilor biletelor de avion
Această predicție se bazează pe diverși factori, printre care:
Să începem cu câteva date istorice despre prețul biletelor pentru a antrena mașina. Odată ce mașina noastră este antrenată, împărtășim date noi care ne vor ajuta să anticipăm costurile. Anterior, când am aflat despre cele patru tipuri de mașini, am discutat despre mașini cu memorie. Aici vorbim doar despre memorie și despre modul în care înțelege un model în date și îl folosește pentru a face predicții pentru prețuri noi.
În continuare, în acest tutorial, aruncăm o privire asupra modului în care funcționează AI și a unor aplicații ale AI.
O aplicație comună a inteligenței artificiale pe care o vedem astăzi este comutarea automată a electrocasnicelor din casă.
Când intri într-o cameră întunecată, senzorii din cameră îți detectează prezența și aprind luminile. Acesta este un exemplu de mașini fără memorie. Unele dintre programele AI mai avansate sunt chiar capabile să prezică modele de utilizare și să pornească aparatele înainte de a da instrucțiuni explicite.
Unele programe și aplicații de inteligență artificială sunt capabili să vă identifice vocea și să efectueze o acțiune în consecință. Dacă spuneți „porniți televizorul”, senzorii audio de pe televizor vă detectează vocea și o pornesc.
Cu Google Home Mini o poți face în fiecare zi.
Ultima secțiune a acestui tutorial AI ilustrează cazul de utilizare a AI în asistența medicală.
L "inteligenta artificiala prezintă câteva cazuri excelente de utilizare, iar această secțiune a tutorialului vă va ajuta să le înțelegeți mai bine, începând cu aplicațiile AI în asistența medicală. Declarația problemei este de a prezice dacă o persoană are sau nu diabet. Pentru acest caz, sunt folosite informații specifice despre pacient. Aceste informații vor include:
Urmărește videoclipul „Tutorial de inteligență artificială” de la Simplilearn pentru a vedea cum este creat un model pentru această declarație de problemă. Modelul este implementat cu Piton utilizând TensorFlow.
Aplicațiile de inteligență artificială sunt redefiÎnțeleg modul în care procesele de afaceri sunt realizate în diverse domenii, cum ar fi marketing, asistență medicală, servicii financiare și multe altele. Companiile explorează continuu modalități în care pot beneficia de această tehnologie. Pe măsură ce încercarea de a îmbunătăți procesele actuale continuă să crească, este logic ca profesioniștii să obțină experiență în AI.
L "Inteligența artificială a lucrurilor (AIoT) este combinația de inteligență artificială (AI) în soluțiile Internet of Things (IoT). Internetul Lucrurilor (sau Internetul Lucrurilor) se bazează pe ideea de obiecte „inteligente” din viața de zi cu zi care sunt interconectate între ele (mulțumită internetului) și sunt capabile să facă schimb de informații deținute, colectate și/sau prelucrate. .
Datorită acestei integrări, Inteligența Artificială se va putea conecta la rețea pentru a procesa date și a face schimb de informații cu alte obiecte, îmbunătățind gestionarea și analiza unor cantități enorme de date. Aplicațiile capabile să integreze IoT și AI vor avea un impact radical asupra companiilor și consumatorilor. Câteva dintre numeroasele exemple? Vehicule autonome, asistență medicală la distanță, clădiri inteligente de birouri, întreținere predictivă.
Atunci când vorbim despre Procesarea limbajului natural ne referim la algoritmi de Inteligență Artificială (AI) capabili să analizeze și să înțeleagă limbajul natural, adică limbajul pe care îl folosim în fiecare zi.
NLP permite comunicarea între om și mașină și se ocupă de texte sau secvențe de cuvinte (pagini web, postări pe rețelele de socializare...), dar și de înțelegerea limbajului vorbit precum și a textelor (recunoașterea vocii). Scopurile pot varia de la simpla înțelegere a conținutului, la traducere, până la producerea de text în mod independent, pornind de la datele sau documentele furnizate ca intrare.
Deși limbile se schimbă constant și se caracterizează prin idiomuri sau expresii greu de tradus, NLP găsește numeroase domenii de aplicare precum verificatoare ortografice sau sisteme de traducere automată pentru texte scrise, chatbot și asistenți vocali pentru limba vorbită.
Lo Recunoaștere a vorbirii este o capacitate care permite unui computer să înțeleagă și să proceseze limbajul uman în scris sau în alte formate de date. Datorită utilizării inteligenței artificiale, această tehnologie este acum capabilă să identifice nu numai limbajul natural, ci și alte nuanțe, cum ar fi accente, dialecte sau limbi.
Acest tip de recunoaștere a vocii vă permite să efectuați sarcini manuale care necesită, de obicei, comenzi repetitive, de exemplu în chatbot-uri cu automatizare vocală, pentru a direcționa apelurile în centre de contact, în soluții de dictare și transcriere vocală sau în comenzile interfeței cu utilizatorul de pe computer, mobil și on- sisteme de bord.
L "Inteligența artificială generală (în engleză Artificial General Intelligence, sau AGI) este un tip de IA care are capacitatea de a înțelege, de a învăța și de a aborda sarcini complexe asemănător cu oamenii.
În comparație cu sistemele de inteligență artificială specializate în sarcini specifice (Narrow Artificial Intelligence sau ASI – Narrow AI), un AGI demonstrează versatilitate cognitivă, învățare din experiențe diferite, înțelegere și adaptabilitate la o gamă largă de situații fără a necesita programare specifică pentru fiecare sarcină individuală.
În ciuda distanței actuale, obiectivul final al unui AGI este – deși cu siguranță o sarcină complexă – spre care să mergi reproduce mintea umană și abilitățile cognitive cât mai aproape posibil.
BlogInnovazione.it
Luni trecută, Financial Times a anunțat un acord cu OpenAI. FT își licențiază jurnalismul de clasă mondială...
Milioane de oameni plătesc pentru serviciile de streaming, plătind taxe lunare de abonament. Este o părere comună că tu...
Coveware de la Veeam va continua să ofere servicii de răspuns la incidente de extorcare cibernetică. Coveware va oferi capacități criminalistice și de remediere...
Întreținerea predictivă revoluționează sectorul petrolului și gazelor, cu o abordare inovatoare și proactivă a managementului uzinelor...
