అంచనా పఠన సమయం: 10 నిమిషాల
AI అప్లికేషన్‌లలో పెరుగుతున్న పెట్టుబడులు మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్ ప్రదేశంలో AI యొక్క పెరుగుతున్న వినియోగం AI నిపుణుల కోసం జాబ్ మార్కెట్ ఎలా అభివృద్ధి చెందుతోందో సూచిస్తున్నాయి.
కృత్రిమ మేధస్సు బహుశా మనం మానవులుగా అనుభవిస్తున్న అత్యంత ఉత్తేజకరమైన పురోగతిలో ఒకటి. ఇది మానవుల వలె పని చేసే మరియు ప్రతిస్పందించే తెలివైన యంత్రాలను రూపొందించడానికి అంకితమైన కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క శాఖ.
AIలో నాలుగు ప్రధాన రకాలు ఉన్నాయి. నేను:
ఈ రకమైన AI పూర్తిగా రియాక్టివ్‌గా ఉంటుంది మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి "జ్ఞాపకాలు" లేదా "గత అనుభవాలను" ఉపయోగించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండదు. ఈ యంత్రాలు నిర్దిష్ట పనులను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఉదాహరణకు, ప్రోగ్రామబుల్ కాఫీ తయారీదారులు లేదా వాషింగ్ మెషీన్లు నిర్దిష్ట విధులను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి, కానీ వాటికి మెమరీ లేదు.
ఈ రకమైన AI నిర్ణయం తీసుకోవడానికి గత అనుభవాలు మరియు ప్రస్తుత డేటాను ఉపయోగిస్తుంది. పరిమిత మెమరీ అంటే యంత్రాలు కొత్త ఆలోచనలను ఉత్పత్తి చేయవు. వారు మెమరీని నిర్వహించే అంతర్నిర్మిత ప్రోగ్రామ్‌ను కలిగి ఉన్నారు. అటువంటి యంత్రాలకు మార్పులు చేయడానికి రీప్రోగ్రామింగ్ చేయబడుతుంది. స్వీయ డ్రైవింగ్ కార్లు పరిమిత మెమరీతో కృత్రిమ మేధస్సుకు ఉదాహరణలు.
ఈ AI యంత్రాలు మానవ భావోద్వేగాలను సాంఘికీకరించగలవు మరియు అర్థం చేసుకోగలవు మరియు వారి పర్యావరణం, ముఖ లక్షణాలు మొదలైన వాటి ఆధారంగా ఒకరిని అభిజ్ఞాత్మకంగా అర్థం చేసుకోగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. అటువంటి సామర్థ్యాలు కలిగిన యంత్రాలు ఇంకా అభివృద్ధి చేయబడలేదు. ఈ రకమైన కృత్రిమ మేధస్సుపై చాలా పరిశోధనలు జరుగుతున్నాయి.
ఇది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క భవిష్యత్తు. ఈ యంత్రాలు సూపర్-ఇంటెలిజెంట్, సెంటియెంట్ మరియు కాన్షియెంట్‌గా ఉంటాయి. వారు తమ స్వంత లక్షణాలను కలిగి ఉండే అవకాశం ఉన్నప్పటికీ, వారు మానవునితో సమానంగా ప్రతిస్పందించగలరు.
మనం కృత్రిమ మేధస్సును ఎలా అమలు చేయవచ్చో వివరించే క్రింది మార్గాలను అన్వేషిద్దాం:
ఇదిఆటోమేటిక్ లెర్నింగ్ ఇది AIకి నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని ఇస్తుంది. నమూనాలను కనుగొనడానికి మరియు అవి బహిర్గతమయ్యే డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను రూపొందించడానికి అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా ఇది జరుగుతుంది.
దిలోతైన అభ్యాసం, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపవర్గం, మానవ మెదడు యొక్క న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను అనుకరించే సామర్థ్యంతో కృత్రిమ మేధస్సును అందిస్తుంది. ఇది మీ డేటాలోని నమూనాలు, శబ్దం మరియు గందరగోళానికి సంబంధించిన మూలాలను అర్థం చేసుకోవచ్చు.
ఇది ఎలా పని చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిద్దాం deep learning.
క్రింద చూపిన చిత్రాన్ని పరిగణించండి:
పై చిత్రం a యొక్క మూడు ప్రధాన పొరలను చూపుతుంది నాడీ నెట్వర్క్:
మనం వేరు చేయాలనుకుంటున్న చిత్రాలు ఇన్‌పుట్ లేయర్‌లోకి వెళ్తాయి. బాణాలు చిత్రం నుండి ఇన్‌పుట్ లేయర్‌లోని వ్యక్తిగత పాయింట్‌లపైకి డ్రా చేయబడతాయి. పసుపు పొర (ఇన్‌పుట్ లేయర్)లోని ప్రతి తెల్లని చుక్కలు చిత్రంలో ఒక పిక్సెల్‌ను సూచిస్తాయి. ఈ చిత్రాలు ఇన్‌పుట్ లేయర్‌లో తెల్లని మచ్చలను నింపుతాయి.
ఈ AI ట్యుటోరియల్‌ని అనుసరించేటప్పుడు మనకు ఈ మూడు స్థాయిల గురించి స్పష్టమైన ఆలోచన ఉండాలి.
మా ఇన్‌పుట్‌లలో ఏదైనా గణిత గణనలు లేదా ఫీచర్ వెలికితీత కోసం దాచిన లేయర్‌లు బాధ్యత వహిస్తాయి. పై చిత్రంలో, నారింజ రంగులో చూపిన లేయర్‌లు దాచిన లేయర్‌లను సూచిస్తాయి. ఈ పొరల మధ్య కనిపించే పంక్తులను "బరువులు" అంటారు. వాటిలో ప్రతి ఒక్కటి సాధారణంగా ఫ్లోట్ సంఖ్య లేదా దశాంశ సంఖ్యను సూచిస్తుంది, ఇది ఇన్‌పుట్ లేయర్‌లోని విలువతో గుణించబడుతుంది. అన్ని బరువులు దాచిన పొరలో మొత్తం. దాచిన లేయర్‌లోని పాయింట్లు బరువుల మొత్తం ఆధారంగా విలువను సూచిస్తాయి. ఈ విలువలు తదుపరి దాచిన పొరకు పంపబడతాయి.
బహుళ స్థాయిలు ఎందుకు ఉన్నాయని మీరు ఆశ్చర్యపోవచ్చు. దాచిన పొరలు కొంత వరకు ప్రత్యామ్నాయాలుగా పనిచేస్తాయి. మరింత దాచిన లేయర్‌లు, మరింత క్లిష్టంగా వచ్చే డేటా మరియు ఏమి ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. ఊహించిన అవుట్పుట్ యొక్క ఖచ్చితత్వం సాధారణంగా దాచిన లేయర్‌ల సంఖ్య మరియు ఇన్‌పుట్ డేటా సంక్లిష్టతపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
అవుట్పుట్ లేయర్ మాకు ప్రత్యేక ఫోటోలను ఇస్తుంది. లేయర్ నమోదు చేసిన ఈ బరువులన్నింటినీ జోడించిన తర్వాత, చిత్రం పోర్ట్రెయిట్ లేదా ల్యాండ్‌స్కేప్ కాదా అని నిర్ణయిస్తుంది.
ఉదాహరణ: ఎయిర్‌లైన్ టిక్కెట్ ధరలను అంచనా వేయడం
ఈ అంచనా వివిధ కారకాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, వీటిలో:
యంత్రానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి కొన్ని చారిత్రక టిక్కెట్ ధర డేటాతో ప్రారంభిద్దాం. మా యంత్రం శిక్షణ పొందిన తర్వాత, మేము ఖర్చులను అంచనా వేయడంలో సహాయపడే కొత్త డేటాను పంచుకుంటాము. ఇంతకు ముందు మనం నాలుగు రకాల యంత్రాల గురించి తెలుసుకున్నప్పుడు, మెమరీ ఉన్న యంత్రాల గురించి చర్చించాము. ఇక్కడ మనం మెమరీ గురించి మరియు అది డేటాలోని నమూనాను ఎలా అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు కొత్త ధరల కోసం అంచనాలను రూపొందించడానికి ఎలా ఉపయోగిస్తుంది అనే దాని గురించి మాట్లాడుతాము.
ఈ ట్యుటోరియల్‌లో AI ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు AI యొక్క కొన్ని అప్లికేషన్‌లను చూద్దాం.
ఈ రోజు మనం చూస్తున్న కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సాధారణ అనువర్తనం ఇంట్లో ఉపకరణాలను స్వయంచాలకంగా మార్చడం.
మీరు చీకటి గదిలోకి ప్రవేశించినప్పుడు, గదిలోని సెన్సార్లు మీ ఉనికిని గుర్తించి, లైట్లను ఆన్ చేస్తాయి. మెమరీ లేని యంత్రాలకు ఇది ఒక ఉదాహరణ. కొన్ని అధునాతన AI ప్రోగ్రామ్‌లు మీరు స్పష్టమైన సూచనలను ఇచ్చే ముందు వినియోగ నమూనాలను అంచనా వేయగలవు మరియు ఉపకరణాలను ఆన్ చేయగలవు.
కొన్ని కార్యక్రమాలు మరియు కృత్రిమ మేధస్సు అప్లికేషన్లు వారు మీ వాయిస్‌ని గుర్తించగలరు మరియు తదనుగుణంగా ఒక చర్యను చేయగలరు. మీరు “టీవీని ఆన్ చేయండి” అని చెబితే, టీవీలోని ఆడియో సెన్సార్లు మీ వాయిస్‌ని గుర్తించి, దాన్ని ఆన్ చేస్తాయి.
తో Google హోమ్ మినీ మీరు ప్రతిరోజూ చేయవచ్చు.
ఈ AI ట్యుటోరియల్ యొక్క చివరి విభాగం ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క వినియోగ సందర్భాన్ని వివరిస్తుంది.
దికృత్రిమ మేధస్సు అనేక గొప్ప ఉపయోగ సందర్భాలను కలిగి ఉంది మరియు ట్యుటోరియల్ యొక్క ఈ విభాగం ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క అనువర్తనాలతో ప్రారంభించి, వాటిని బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు సహాయం చేస్తుంది. ఒక వ్యక్తికి మధుమేహం ఉందో లేదో అంచనా వేయడమే సమస్య ప్రకటన. ఈ కేసు కోసం నిర్దిష్ట రోగి సమాచారం ఇన్‌పుట్‌గా ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ సమాచారం వీటిని కలిగి ఉంటుంది:
ఈ సమస్య ప్రకటన కోసం మోడల్ ఎలా సృష్టించబడుతుందో చూడటానికి Simplelarn యొక్క “ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ట్యుటోరియల్” వీడియోని చూడండి. మోడల్ అమలు చేయబడుతుంది పైథాన్ ఉపయోగించి TensorFlow.
కృత్రిమ మేధస్సు అప్లికేషన్లు రీdefiమార్కెటింగ్, హెల్త్‌కేర్, ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్ మరియు మరిన్ని వంటి వివిధ రంగాలలో వ్యాపార ప్రక్రియలు ఎలా నిర్వహించబడుతున్నాయి. కంపెనీలు ఈ సాంకేతికత నుండి ప్రయోజనం పొందగల మార్గాలను నిరంతరం అన్వేషిస్తున్నాయి. ప్రస్తుత ప్రక్రియలను మెరుగుపరచాలనే తపన పెరుగుతూనే ఉన్నందున, నిపుణులు AIలో నైపుణ్యాన్ని పొందడం అర్ధమే.
దిఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఆఫ్ థింగ్స్ (AIoT) ఇది ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) సొల్యూషన్స్‌లోని ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) కలయిక. ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (లేదా ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్) అనేది రోజువారీ జీవితంలో ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన (ఇంటర్నెట్‌కు ధన్యవాదాలు) మరియు కలిగి ఉన్న, సేకరించిన మరియు/లేదా ప్రాసెస్ చేయబడిన సమాచారాన్ని మార్పిడి చేయగల "తెలివైన" వస్తువుల ఆలోచనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. .
ఈ ఏకీకరణకు ధన్యవాదాలు, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు ఇతర వస్తువులతో సమాచారాన్ని మార్పిడి చేయడానికి నెట్‌వర్క్‌కు కనెక్ట్ చేయగలదు, అపారమైన డేటా యొక్క నిర్వహణ మరియు విశ్లేషణను మెరుగుపరుస్తుంది. IoT మరియు AIలను ఏకీకృతం చేయగల అప్లికేషన్లు a కంపెనీలు మరియు వినియోగదారులపై తీవ్ర ప్రభావం. అనేక ఉదాహరణలలో కొన్ని? స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు, రిమోట్ హెల్త్‌కేర్, స్మార్ట్ ఆఫీస్ భవనాలు, ముందస్తు నిర్వహణ.
క్వాండో పార్లిమో డి సహజ భాషా ప్రోసెసింగ్ మేము ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అల్గారిథమ్‌లను సూచిస్తున్నాము, ఇది సహజమైన భాషను, అంటే మనం ప్రతిరోజూ ఉపయోగించే భాషని విశ్లేషించి, అర్థం చేసుకోగలదు.
NLP మనిషి మరియు యంత్రాల మధ్య కమ్యూనికేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది మరియు టెక్స్ట్‌లు లేదా పదాల శ్రేణులతో (వెబ్ పేజీలు, సోషల్ మీడియాలో పోస్ట్‌లు...) డీల్ చేస్తుంది, కానీ మాట్లాడే భాషతో పాటు టెక్స్ట్‌లను (వాయిస్ రికగ్నిషన్) అర్థం చేసుకోవడంతో కూడా అనుమతిస్తుంది. ఇన్‌పుట్‌గా అందించబడిన డేటా లేదా డాక్యుమెంట్‌ల నుండి స్వతంత్రంగా టెక్స్ట్‌ని ఉత్పత్తి చేయడం వరకు కంటెంట్‌ని సరళంగా అర్థం చేసుకోవడం నుండి, అనువాదం వరకు ప్రయోజనాలను మార్చవచ్చు.
భాషలు నిరంతరం మారుతూ ఉంటాయి మరియు అనువదించడం కష్టంగా ఉండే ఇడియమ్‌లు లేదా వ్యక్తీకరణల ద్వారా వర్గీకరించబడినప్పటికీ, NLP స్పెల్ చెకర్స్ లేదా వ్రాతపూర్వక టెక్స్ట్‌ల కోసం ఆటోమేటిక్ ట్రాన్స్‌లేషన్ సిస్టమ్‌లు, మాట్లాడే భాష కోసం చాట్‌బాట్‌లు మరియు వాయిస్ అసిస్టెంట్‌లు వంటి అనేక అప్లికేషన్ ప్రాంతాలను కనుగొంటుంది.
Lo మాటలు గుర్తుపట్టుట వ్రాతపూర్వక లేదా ఇతర డేటా ఫార్మాట్‌లలో మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి కంప్యూటర్‌ను అనుమతించే సామర్ధ్యం. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఉపయోగానికి ధన్యవాదాలు, ఈ సాంకేతికత ఇప్పుడు సహజ భాషను మాత్రమే కాకుండా, స్వరాలు, మాండలికాలు లేదా భాషల వంటి ఇతర సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను కూడా గుర్తించగలదు.
ఈ రకమైన వాయిస్ రికగ్నిషన్ సాధారణంగా పునరావృతమయ్యే ఆదేశాలు అవసరమయ్యే మాన్యువల్ టాస్క్‌లను నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఉదాహరణకు వాయిస్ ఆటోమేషన్‌తో చాట్‌బాట్‌లలో, కాంటాక్ట్ సెంటర్‌లలో కాల్‌లను రూట్ చేయడానికి, డిక్టేషన్ మరియు వాయిస్ ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ సొల్యూషన్‌లలో లేదా PC వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ నియంత్రణలు, మొబైల్ మరియు ఆన్- బోర్డు వ్యవస్థలు.
దిజనరల్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (ఇంగ్లీష్ ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్, లేదా AGIలో) అనేది సంక్లిష్టమైన పనులను అర్థం చేసుకునే, నేర్చుకునే మరియు పరిష్కరించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండే ఒక రకమైన AI. అదేవిధంగా మానవులకు.
నిర్దిష్ట పనులలో ప్రత్యేకత కలిగిన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్‌లతో పోలిస్తే (నారో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లేదా ASI - నారో AI), AGI ప్రదర్శిస్తుంది అభిజ్ఞా బహుముఖ ప్రజ్ఞ, విభిన్న అనుభవాల నుండి నేర్చుకోవడం, అవగాహన మరియు అనేక రకాల పరిస్థితులకు అనుకూలత ప్రతి పనికి నిర్దిష్ట ప్రోగ్రామింగ్ అవసరం లేకుండా.
ప్రస్తుత దూరం ఉన్నప్పటికీ, AGI యొక్క చివరి లక్ష్యం - ఖచ్చితంగా సంక్లిష్టమైన పని అయినప్పటికీ - వెళ్ళడం మానవ మనస్సు మరియు అభిజ్ఞా సామర్థ్యాలను వీలైనంత దగ్గరగా ప్రతిబింబిస్తాయి.
BlogInnovazione.it
ఆపిల్ విజన్ ప్రో కమర్షియల్ వ్యూయర్‌ని ఉపయోగించి ఆప్తాల్మోప్లాస్టీ ఆపరేషన్ కాటానియా పాలిక్లినిక్‌లో నిర్వహించబడింది…
కలరింగ్ ద్వారా చక్కటి మోటారు నైపుణ్యాలను పెంపొందించుకోవడం, రాయడం వంటి క్లిష్టమైన నైపుణ్యాల కోసం పిల్లలను సిద్ధం చేస్తుంది. రంగు వేయడానికి…
నావికా రంగం నిజమైన ప్రపంచ ఆర్థిక శక్తి, ఇది 150 బిలియన్ల మార్కెట్ వైపు నావిగేట్ చేసింది...
గత సోమవారం, ఫైనాన్షియల్ టైమ్స్ OpenAIతో ఒప్పందాన్ని ప్రకటించింది. FT దాని ప్రపంచ స్థాయి జర్నలిజానికి లైసెన్స్ ఇస్తుంది…
