Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
Umelá inteligencia (AI) je široké pole zahŕňajúce rôzne koncepty a techniky. Tu sú niektoré z najzákladnejších:
1. Strojové učenie (ml):
* jadro ai :ML umožňuje počítačom učiť sa z údajov bez explicitného programovania.
* typy:
* Dohľad nad učením: Tréning model označených údajov na predpovedanie výsledkov.
* Učenie bez dozoru: Objavovanie vzorcov a vzťahov v neznačených údajoch.
* Výučba posilnenia: Učenie sa pokusom a omylom prostredníctvom odmien a pokutov.
* Príklady: Rozpoznávanie obrázkov, filtrovanie spamu, odporúčané systémy.
2. Deep Learning (DL):
* podskupina ml: Používa umelé neurónové siete s viacerými vrstvami na učenie sa zložitých vzorov.
* Kľúčové funkcie:
* Extrakcia funkcií: Automatické identifikáciu relevantných funkcií z údajov.
* Hierarchické učenie: Učenie sa z postupne zložitejších funkcií.
* Príklady: Spracovanie prirodzeného jazyka, počítačové videnie, autá s vlastným riadením.
3. Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP):
* umožňuje počítačom porozumieť a spracovať ľudský jazyk:
* úlohy: Zhrnutie textu, strojový preklad, analýza sentimentu.
* Techniky:
* Lexikálna analýza: Rozdelenie textu na slová a frázy.
* Syntaktická analýza: Pochopenie gramatickej štruktúry viet.
* Sémantická analýza: Extrahovanie významu z textu.
4. Počítačové videnie:
* umožňuje počítačom „pozri“ a interpretovať obrázky a videá:
* úlohy: Rozpoznávanie objektov, klasifikácia obrázkov, analýza videa.
* Techniky:
* Segmentácia obrázkov: Rozdelenie obrazu na rôzne regióny.
* Extrakcia funkcií: Identifikácia kľúčových funkcií na obrázkoch.
* konvolučné neurónové siete (CNNS): Špecializované neurónové siete na spracovanie obrazu.
5. Robotika:
* Budova robotov, ktoré môžu vykonávať fyzické úlohy:
* typy: Priemyselné roboty, servisné roboty, humanoidné roboty.
* Kľúčové aspekty:
* Ovládanie pohybu: Programovacie robotické pohyby.
* Sensing: Umožňujú robotom vnímať svoje okolie.
* navigácia: Vedenie robotov prostredníctvom zložitých prostredí.
6. Expertné systémy:
* napodobňovanie ľudských odborných znalostí v konkrétnych doménach:
* Znázornenie vedomostí: Ukladanie a organizovanie vedomostí domény.
* Inferenčný motor: Uplatňovanie pravidiel a logiky na riešenie problémov.
* Príklady: Lekárska diagnostika, finančné predpovedanie, hranie hry.
7. Etika AI:
* riešenie etických dôsledkov AI:
* zaujatosť a spravodlivosť: Zabezpečenie nezaujatých a spravodlivých systémov AI.
* Ochrana a zabezpečenie: Ochrana údajov používateľov a predchádzanie zneužívaniu AI.
* Transparentnosť a zodpovednosť: Zabezpečenie vysvetlenia a zodpovednosti za rozhodnutia AI.
Tieto koncepty tvoria základ AI a neustále sa vyvíjajú. Ako technológia AI pokrokuje, môžeme očakávať, že v budúcnosti sa objavia nové koncepty a aplikácie.