Примерное время чтения: 10 Minuti
Для экспертов в области ИИ растущие инвестиции в приложения ИИ и растущее использование ИИ в корпоративной сфере свидетельствуют о том, как развивается рынок труда.
Искусственный интеллект, вероятно, является одним из самых захватывающих достижений, которые мы переживаем как люди. Это раздел информатики, посвященный созданию интеллектуальных машин, которые работают и реагируют как люди.
Существует четыре основных типа ИИ. Я:
Этот тип ИИ является чисто реактивным и не обладает способностью формировать «воспоминания» или использовать «прошлый опыт» для принятия решений. Эти машины предназначены для выполнения конкретных задач. Например, программируемые кофеварки или стиральные машины предназначены для выполнения определенных функций, но у них нет памяти.
Этот тип ИИ использует прошлый опыт и текущие данные для принятия решений. Ограниченная память означает, что машины не производят новых идей. В них есть встроенная программа, которая управляет памятью. Перепрограммирование делается для внесения изменений в такие машины. Беспилотные автомобили — это примеры искусственного интеллекта с ограниченной памятью.
Эти машины искусственного интеллекта могут общаться и понимать человеческие эмоции, а также будут способны когнитивно понимать человека на основе его окружения, черт лица и т. д. Машины с такими возможностями пока не созданы. В настоящее время проводится множество исследований этого типа искусственного интеллекта.
Это будущее искусственного интеллекта. Эти машины будут сверхразумными, разумными и сознательными. Они способны реагировать очень похоже на человека, хотя, вероятно, имеют свои собственные характеристики.
Давайте рассмотрим следующие способы, объясняющие, как мы можем реализовать искусственный интеллект:
этоавтоматическое обучение что дает ИИ способность учиться. Это делается с помощью алгоритмов для обнаружения закономерностей и получения информации на основе данных, которым они подвергаются.
L 'глубокое обучение, который является подкатегорией машинного обучения, предоставляет искусственному интеллекту возможность имитировать нейронную сеть человеческого мозга. Он может разобраться в закономерностях, шуме и источниках путаницы в ваших данных.
Давайте попробуем понять, как это работает deep learning.
Рассмотрим изображение, показанное ниже:
На изображении выше показаны три основных слоя нейронная сеть:
Изображения, которые мы хотим разделить, попадают во входной слой. Стрелки рисуются с изображения на отдельные точки входного слоя. Каждая из белых точек желтого слоя (входного слоя) представляет собой пиксель изображения. Эти изображения заполняют белые пятна во входном слое.
Следуя этому руководству по искусственному интеллекту, мы должны иметь четкое представление об этих трех уровнях.
Скрытые слои отвечают за любые математические вычисления или извлечение признаков из наших входных данных. На изображении выше слои, показанные оранжевым цветом, представляют собой скрытые слои. Видимые линии между этими слоями называются «весами». Каждый из них обычно представляет собой число с плавающей запятой или десятичное число, которое умножается на значение во входном слое. Все веса суммируются в скрытом слое. Точки скрытого слоя представляют собой значение, основанное на сумме весов. Эти значения затем передаются на следующий скрытый слой.
Вам может быть интересно, почему существует несколько уровней. Скрытые слои в некоторой степени функционируют как альтернатива. Чем больше скрытых слоев, тем сложнее поступающие данные и то, что можно получить. Точность ожидаемого результата обычно зависит от количества присутствующих скрытых слоев и сложности входных данных.
Выходной слой дает нам отдельные фотографии. Как только слой добавит все введенные веса, он определит, является ли изображение портретом или пейзажем.
Пример: прогнозирование стоимости авиабилетов
Этот прогноз основан на различных факторах, в том числе:
Начнем с некоторых исторических данных о ценах на билеты, чтобы обучить машину. После обучения нашей машины мы делимся новыми данными, которые помогут спрогнозировать затраты. Ранее, когда мы узнали о четырех типах машин, мы обсуждали машины с памятью. Здесь мы просто говорим о памяти и о том, как она понимает закономерности в данных и использует их для прогнозирования новых цен.
Далее в этом уроке давайте посмотрим, как работает ИИ и некоторые его применения.
Распространенным применением искусственного интеллекта, которое мы видим сегодня, является автоматическое включение бытовой техники.
Когда вы входите в темную комнату, датчики в комнате обнаруживают ваше присутствие и включают свет. Это пример машин без памяти. Некоторые из более продвинутых программ искусственного интеллекта даже способны предсказывать модели использования и включать устройства до того, как вы дадите четкие инструкции.
Некоторые программы и приложения искусственного интеллекта они могут распознать ваш голос и выполнить соответствующее действие. Если вы скажете «включи телевизор», аудиодатчики телевизора распознают ваш голос и включат его.
С Google Home Mini вы можете делать это каждый день.
Последний раздел этого руководства по ИИ иллюстрирует вариант использования ИИ в здравоохранении.
L 'искусственный интеллект содержит несколько отличных вариантов использования, и этот раздел руководства поможет вам лучше их понять, начиная с применения ИИ в здравоохранении. Постановка задачи состоит в том, чтобы предсказать, есть ли у человека диабет или нет. В этом случае в качестве входных данных используется конкретная информация о пациенте. Эта информация будет включать в себя:
Посмотрите видео Simplilearn «Учебное пособие по искусственному интеллекту», чтобы узнать, как создается модель для этой постановки задачи. Модель реализована с Питон использование TensorFlow.
Приложения искусственного интеллекта перезапускаютсяdefiкак выполняются бизнес-процессы в различных областях, таких как маркетинг, здравоохранение, финансовые услуги и многое другое. Компании постоянно изучают способы получения выгоды от этой технологии. Поскольку стремление улучшить текущие процессы продолжает расти, профессионалам имеет смысл приобретать опыт в области искусственного интеллекта.
L 'Искусственный интеллект вещей (AIoT) это сочетание искусственного интеллекта (ИИ) с решениями Интернета вещей (IoT). Интернет вещей (или Интернет вещей) основан на идее «разумных» объектов повседневной жизни, которые связаны друг с другом (благодаря Интернету) и способны обмениваться информацией, которой владеют, собирают и/или обрабатывают. .
Благодаря этой интеграции искусственный интеллект сможет подключаться к сети для обработки данных и обмена информацией с другими объектами, улучшая управление и анализ огромных объемов данных. Приложения, способные интегрировать Интернет вещей и искусственный интеллект, будут иметь радикальное воздействие на компании и потребителей. Некоторые из многих примеров? Автономные транспортные средства, удаленное здравоохранение, умные офисные здания, профилактическое обслуживание.
Когда мы говорим о Обработка естественного языка мы имеем в виду алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), способные анализировать и понимать естественный язык, то есть язык, который мы используем каждый день.
НЛП позволяет общаться между человеком и машиной и имеет дело с текстами или последовательностями слов (веб-страницы, сообщения в социальных сетях...), а также с пониманием разговорной речи и текстов (распознавание голоса). Цели могут варьироваться от простого понимания содержания до перевода и вплоть до независимого создания текста на основе данных или документов, предоставленных в качестве входных данных.
Хотя языки постоянно меняются и характеризуются идиомами или выражениями, которые трудно перевести, НЛП находит многочисленные области применения, такие как средства проверки орфографии или системы автоматического перевода письменных текстов, чат-боты и голосовые помощники для разговорной речи.
Lo Распознавание речи это способность, которая позволяет компьютеру понимать и обрабатывать человеческий язык в письменной форме или других форматах данных. Благодаря использованию искусственного интеллекта эта технология теперь способна распознавать не только естественный язык, но и другие нюансы, такие как акценты, диалекты или языки.
Этот тип распознавания голоса позволяет выполнять ручные задачи, которые обычно требуют повторяющихся команд, например, в чат-ботах с голосовой автоматизацией, для маршрутизации вызовов в контакт-центрах, в решениях для диктовки и транскрипции голоса или в элементах управления пользовательским интерфейсом ПК, мобильных и онлайн-системах. бортовые системы.
L 'Общий искусственный интеллект (на английском языке Artificial General Intelligence, или AGI) — это тип ИИ, способный понимать, учиться и решать сложные задачи. аналогично людям.
По сравнению с системами искусственного интеллекта, специализирующимися на конкретных задачах (узкий искусственный интеллект или ASI – узкий искусственный интеллект), AGI демонстрирует когнитивная универсальность, обучение на различном опыте, понимание и адаптируемость к широкому спектру ситуаций. без необходимости специального программирования для каждой отдельной задачи.
Несмотря на нынешнее расстояние, конечной целью AGI является – хотя это, безусловно, сложная задача – добраться до максимально точно копировать человеческий разум и когнитивные способности.
BlogInnovazione.it
Военно-морской сектор является настоящей глобальной экономической державой, которая достигла 150-миллиардного рынка...
В прошлый понедельник Financial Times объявила о сделке с OpenAI. FT лицензирует свою журналистику мирового уровня…
Миллионы людей платят за стриминговые сервисы, выплачивая ежемесячную абонентскую плату. Распространено мнение, что вы…
Coveware от Veeam продолжит предоставлять услуги по реагированию на инциденты, связанные с кибер-вымогательством. Coveware предложит возможности криминалистики и исправления…
