Koha e parashikuar e leximit: 10 minuti
Rritja e investimeve në aplikacionet e AI dhe përdorimi në rritje i AI në hapësirën e ndërmarrjeve janë tregues se si po evoluon tregu i punës, për ekspertët e AI.
Inteligjenca artificiale është ndoshta një nga përparimet më emocionuese që po përjetojmë si njerëz. Është një degë e shkencës kompjuterike e dedikuar për krijimin e makinave inteligjente që punojnë dhe reagojnë si njerëzit.
Ekzistojnë katër lloje kryesore të AI. Unë jam:
Ky lloj i AI është thjesht reaktiv dhe nuk ka aftësinë të formojë "kujtime" ose të përdorë "përvojat e kaluara" për të marrë vendime. Këto makina janë krijuar për të kryer detyra specifike. Për shembull, aparatet e programueshëm të kafesë ose makinat larëse janë krijuar për të kryer funksione specifike, por ato nuk kanë memorie.
Ky lloj AI përdor përvojat e kaluara dhe të dhënat e tanishme për të marrë një vendim. Kujtesa e kufizuar do të thotë që makinat nuk prodhojnë ide të reja. Ata kanë një program të integruar që menaxhon kujtesën. Riprogramimi bëhet për të bërë ndryshime në makina të tilla. Makinat që drejtojnë vetë janë shembuj të inteligjencës artificiale me memorie të kufizuar.
Këto makina të AI mund të socializojnë dhe kuptojnë emocionet njerëzore dhe do të kenë aftësinë për të kuptuar dikë në mënyrë konjitive bazuar në mjedisin e tij, tiparet e fytyrës, etj. Makinat me aftësi të tilla nuk janë zhvilluar ende. Ka shumë kërkime që po bëhen për këtë lloj inteligjence artificiale.
Kjo është e ardhmja e inteligjencës artificiale. Këto makina do të jenë super-inteligjente, të ndjeshme dhe të ndërgjegjshme. Ata janë në gjendje të reagojnë në mënyrë shumë të ngjashme me një njeri, megjithëse ka të ngjarë të kenë karakteristikat e tyre.
Le të shqyrtojmë mënyrat e mëposhtme që shpjegojnë se si mund të zbatojmë inteligjencën artificiale:
Ështëmësimi automatik që i jep AI aftësinë për të mësuar. Kjo bëhet duke përdorur algoritme për të zbuluar modele dhe për të gjeneruar njohuri nga të dhënat ndaj të cilave ata ekspozohen.
L 'të mësuarit e thellë, e cila është një nënkategori e mësimit të makinerive, siguron inteligjencën artificiale me aftësinë për të imituar rrjetin nervor të trurit të njeriut. Mund të ketë kuptim të modeleve, zhurmës dhe burimeve të konfuzionit në të dhënat tuaja.
Le të përpiqemi të kuptojmë se si funksionon deep learning.
Konsideroni një imazh të paraqitur më poshtë:
Imazhi i mësipërm tregon tre shtresat kryesore të a rrjet nervor:
Imazhet që duam të ndajmë hyjnë në shtresën hyrëse. Shigjetat tërhiqen nga imazhi në pika individuale në shtresën hyrëse. Secila nga pikat e bardha në shtresën e verdhë (shtresa hyrëse) përfaqëson një piksel në imazh. Këto imazhe mbushin pikat e bardha në shtresën hyrëse.
Ne duhet të kemi një ide të qartë për këto tre nivele ndërsa ndjekim këtë tutorial të AI.
Shtresat e fshehura janë përgjegjëse për çdo llogaritje matematikore ose nxjerrje të veçorive në hyrjet tona. Në imazhin e mësipërm, shtresat e paraqitura në portokalli përfaqësojnë shtresat e fshehura. Linjat e dukshme midis këtyre shtresave quhen "pesha". Secili prej tyre zakonisht përfaqëson një numër float, ose numër dhjetor, i cili shumëzohet me vlerën në shtresën hyrëse. Të gjitha peshat mblidhen në shtresën e fshehur. Pikat në shtresën e fshehur përfaqësojnë një vlerë të bazuar në shumën e peshave. Këto vlera kalohen më pas në shtresën tjetër të fshehur.
Ju mund të pyesni veten pse ka nivele të shumta. Shtresat e fshehura funksionojnë si alternativa në një farë mase. Sa më shumë shtresa të fshehura, aq më komplekse janë të dhënat që vijnë dhe çfarë mund të prodhohet. Saktësia e daljes së pritur në përgjithësi varet nga numri i shtresave të fshehura të pranishme dhe kompleksiteti i të dhënave hyrëse.
Shtresa e daljes na jep foto të veçanta. Pasi shtresa të shtojë të gjitha këto pesha të futura, do të përcaktojë nëse imazhi është një portret apo një peizazh.
Shembull: parashikimi i kostove të biletave ajrore
Ky parashikim bazohet në faktorë të ndryshëm, duke përfshirë:
Le të fillojmë me disa të dhëna historike të çmimit të biletave për të trajnuar makinën. Pasi makina jonë të trajnohet, ne ndajmë të dhëna të reja që do të ndihmojnë në parashikimin e kostove. Më parë, kur mësuam për katër llojet e makinave, diskutuam për makinat me memorie. Këtu flasim vetëm për kujtesën dhe se si ajo kupton një model në të dhëna dhe e përdor atë për të bërë parashikime për çmimet e reja.
Më tej në këtë tutorial, le të hedhim një vështrim se si funksionon AI dhe disa aplikacione të AI.
Një aplikim i zakonshëm i inteligjencës artificiale që shohim sot është ndërrimi automatik i pajisjeve në shtëpi.
Kur hyni në një dhomë të errët, sensorët në dhomë zbulojnë praninë tuaj dhe ndezin dritat. Ky është një shembull i makinave pa memorie. Disa nga programet më të avancuara të AI janë madje në gjendje të parashikojnë modelet e përdorimit dhe të ndezin pajisjet përpara se të jepni udhëzime të qarta.
Disa programe dhe aplikacionet e inteligjencës artificiale ata janë në gjendje të identifikojnë zërin tuaj dhe të kryejnë një veprim në përputhje me rrethanat. Nëse thoni "ndize televizorin", sensorët e audios në televizor zbulojnë zërin tuaj dhe e ndezin atë.
Me Google Home Mini ju mund ta bëni atë çdo ditë.
Seksioni i fundit i këtij tutoriali të AI ilustron rastin e përdorimit të AI në kujdesin shëndetësor.
L 'inteligjencës artificiale përmban disa raste të shkëlqyera përdorimi dhe ky seksion i tutorialit do t'ju ndihmojë t'i kuptoni më mirë ato, duke filluar me aplikimet e AI në kujdesin shëndetësor. Deklarata e problemit është të parashikohet nëse një person ka diabet apo jo. Informacioni specifik i pacientit përdoret si hyrje për këtë rast. Ky informacion do të përfshijë:
Shikoni videon e Simplilearn "Tutorial për inteligjencën artificiale" për të parë se si është krijuar një model për këtë deklaratë problemi. Modeli zbatohet me Piton duke përdorur TensorFlow.
Aplikacionet e inteligjencës artificiale janë redefise si kryhen proceset e biznesit në fusha të ndryshme, si marketingu, kujdesi shëndetësor, shërbimet financiare etj. Kompanitë po eksplorojnë vazhdimisht mënyra se si mund të përfitojnë nga kjo teknologji. Ndërsa kërkimi për të përmirësuar proceset aktuale vazhdon të rritet, ka kuptim që profesionistët të fitojnë ekspertizë në AI.
L 'Inteligjenca Artificiale e Gjërave (AIoT) është kombinimi i Inteligjencës Artificiale (AI) brenda zgjidhjeve të Internetit të gjërave (IoT). Interneti i Gjërave (ose Interneti i Gjërave) bazohet në idenë e objekteve "inteligjente" të jetës së përditshme që janë të ndërlidhura me njëra-tjetrën (falë internetit) dhe janë në gjendje të shkëmbejnë informacionin e zotëruar, mbledhur dhe/ose përpunuar. .
Falë këtij integrimi, Inteligjenca Artificiale do të jetë në gjendje të lidhet me rrjetin për të përpunuar të dhëna dhe për të shkëmbyer informacione me objekte të tjera, duke përmirësuar menaxhimin dhe analizën e sasive të mëdha të të dhënave. Aplikacionet e afta për të integruar IoT dhe AI do të kenë një ndikim radikal tek kompanitë dhe konsumatorët. Disa nga shembujt e shumtë? Automjete autonome, kujdes shëndetësor në distancë, ndërtesa inteligjente zyrash, mirëmbajtje parashikuese.
Kur flasim Përpunimi i gjuhës natyrore po i referohemi algoritmeve të inteligjencës artificiale (AI) të aftë për të analizuar dhe kuptuar gjuhën natyrore, pra gjuhën që përdorim çdo ditë.
NLP lejon komunikimin midis njeriut dhe makinës dhe merret me tekste ose sekuenca fjalësh (faqe ueb, postime në mediat sociale...), por edhe me të kuptuarit e gjuhës së folur si dhe teksteve (njohja e zërit). Qëllimet mund të ndryshojnë nga kuptimi i thjeshtë i përmbajtjes, përkthimi, deri në prodhimin e tekstit në mënyrë të pavarur duke filluar nga të dhënat ose dokumentet e dhëna si hyrje.
Megjithëse gjuhët ndryshojnë vazhdimisht dhe karakterizohen nga idioma ose shprehje që janë të vështira për t'u përkthyer, NLP gjen fusha të shumta aplikimi si kontrolluesit e drejtshkrimit ose sistemet automatike të përkthimit për tekstet e shkruara, chatbots dhe asistentët zanorë për gjuhën e folur.
Lo Njohja e Fjalëve është një aftësi që lejon një kompjuter të kuptojë dhe të përpunojë gjuhën njerëzore në formate të shkruara ose të tjera të dhënash. Falë përdorimit të Inteligjencës Artificiale, kjo teknologji tani është në gjendje të identifikojë jo vetëm gjuhën natyrore, por edhe nuanca të tjera si thekse, dialekte apo gjuhë.
Ky lloj i njohjes së zërit ju lejon të kryeni detyra manuale që zakonisht kërkojnë komanda të përsëritura, për shembull në chatbot me automatizim zanor, për të drejtuar thirrjet në qendrat e kontaktit, në zgjidhjet e diktimit dhe të transkriptimit të zërit, ose në kontrollet e ndërfaqes së përdoruesit të kompjuterit, celular dhe aktiv. sistemet e bordit.
L 'Inteligjenca Artificiale e Përgjithshme (në anglisht Artificial General Intelligence, ose AGI) është një lloj AI që ka aftësinë për të kuptuar, mësuar dhe trajtuar detyra komplekse ngjashëm me njerëzit.
Krahasuar me Sistemet e Inteligjencës Artificiale të specializuara në detyra specifike (Inteligjenca Artificiale e ngushtë ose ASI - Narrow AI), një AGI demonstron shkathtësi njohëse, të mësuarit nga përvoja të ndryshme, të kuptuarit dhe përshtatshmërisë ndaj një game të gjerë situatash pa kërkuar programim specifik për secilën detyrë individuale.
Pavarësisht distancës aktuale, objektivi përfundimtar i një AGI është - megjithëse sigurisht një detyrë komplekse - të shkohet përsëritni mendjen e njeriut dhe aftësitë njohëse sa më afër që të jetë e mundur.
BlogInnovazione.it
Zhvillimi i aftësive të shkëlqyera motorike përmes ngjyrosjes i përgatit fëmijët për aftësi më komplekse si shkrimi. Për të ngjyrosur…
Sektori detar është një fuqi e vërtetë ekonomike globale, e cila ka lundruar drejt një tregu prej 150 miliardë...
Të hënën e kaluar, Financial Times njoftoi një marrëveshje me OpenAI. FT licencon gazetarinë e saj të klasit botëror…
Miliona njerëz paguajnë për shërbimet e transmetimit, duke paguar tarifat mujore të abonimit. Është e zakonshme që ju…
