Menu

Co to jest sztuczna inteligencja: definicja i podpola sztucznej inteligencji

  • Główny
  • Inny
  • Co to jest sztuczna inteligencja: definicja i podpola sztucznej inteligencji

what is artificial intelligence

Wypróbuj Nasz Instrument Do Eliminowania Problemów

Dowiedz się, czym jest sztuczna inteligencja (AI), elementy inteligencji i poddziedziny sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie, NLP itp .:

System sieci komputerowych poprawił ludzki styl życia, dostarczając różnego rodzaju gadżety i urządzenia, które zmniejszają wysiłek fizyczny i umysłowy człowieka w wykonywaniu różnych zadań. Sztuczna inteligencja jest kolejnym krokiem w tym procesie, aby uczynić go bardziej efektywnym poprzez zastosowanie logicznych, analitycznych i bardziej produktywnych technologii.

W tym samouczku wyjaśnimy, czym jest sztuczna inteligencja, jej definicję i składniki za pomocą różnych przykładów. Zbadamy również różnicę między inteligencją ludzką a maszynową.

Co to jest sztuczna inteligencja

Czego się nauczysz:

Co to jest sztuczna inteligencja (AI)?

Istnieje wiele definicji technicznych opisujących sztuczną inteligencję, ale wszystkie są bardzo złożone i zagmatwane. Opiszemy definicję prostymi słowami dla lepszego zrozumienia.

Ludzie są uważani za najbardziej inteligentne gatunki na Ziemi, ponieważ mogą rozwiązać każdy problem i analizować duże zbiory danych dzięki swoim umiejętnościom, takim jak myślenie analityczne, logiczne rozumowanie, wiedza statystyczna oraz inteligencja matematyczna lub obliczeniowa.

Mając na uwadze wszystkie te kombinacje umiejętności, sztuczna inteligencja jest rozwijana dla maszyn i robotów, które narzucają zdolność rozwiązywania złożonych problemów w maszynach, podobnie jak te, które mogą być wykonywane przez człowieka.

Sztuczna inteligencja ma zastosowanie we wszystkich dziedzinach, w tym medycynie, samochodach, codziennych zastosowaniach, elektronice, komunikacji, a także systemach sieci komputerowych.

Więc technicznie Sztuczną inteligencję w kontekście sieci komputerowych można zdefiniować jako urządzenia komputerowe i system sieciowy, który może dokładnie zrozumieć surowe dane, zebrać użyteczne informacje z tych danych, a następnie wykorzystać te ustalenia do osiągnięcia ostatecznego rozwiązania i przypisanie problemu elastycznym podejściu i łatwym do dostosowania rozwiązaniom.

Elementy inteligencji

# 1) Uzasadnienie: Jest to procedura, która ułatwia nam zapewnienie podstawowych kryteriów i wskazówek dotyczących dokonywania oceny, przewidywania i podejmowania decyzji w każdym problemie.

Rozumowanie może być dwojakiego rodzaju, jednym z nich jest rozumowanie uogólnione, które opiera się na ogólnie zaobserwowanych przypadkach i stwierdzeniach. W tym przypadku wniosek może być czasami fałszywy. Drugi to logiczne rozumowanie, które opiera się na faktach, liczbach i konkretnych stwierdzeniach oraz konkretnych, wspomnianych i zaobserwowanych przypadkach. Zatem wniosek jest w tym przypadku poprawny i logiczny.

# 2) Nauka: Jest to działanie polegające na zdobywaniu wiedzy i rozwijaniu umiejętności z różnych źródeł, takich jak książki, prawdziwe wydarzenia życiowe, doświadczenia, nauczanie przez niektórych ekspertów itp. Nauka zwiększa wiedzę osoby w dziedzinach, których nie jest świadoma.

Zdolność uczenia się przejawiają nie tylko ludzie, ale także niektóre zwierzęta, a sztuczne systemy inteligentne posiadają tę umiejętność.

Nauka jest różnego rodzaju, jak wymieniono poniżej:

  • Nauka mowy głosowej opiera się na procesie, w którym jakiś nauczyciel wygłasza wykład, a następnie słyszący uczniowie go słyszą, zapamiętują, a następnie wykorzystują do zdobywania wiedzy.
  • Uczenie się liniowe opiera się na zapamiętywaniu szeregu zdarzeń, które dana osoba napotkała i których się z tego nauczyła.
  • Uczenie się przez obserwację oznacza uczenie się poprzez obserwowanie zachowania i wyrazu twarzy innych osób lub stworzeń, takich jak zwierzęta. Na przykład, małe dziecko uczy się mówić, naśladując swoich rodziców.
  • Uczenie się percepcyjne opiera się na uczeniu się poprzez identyfikację i klasyfikację wizualizacji i obiektów oraz zapamiętanie ich.
  • Uczenie się oparte na relacjach polega na uczeniu się na podstawie zdarzeń i błędów z przeszłości oraz podejmowaniu prób ich improwizacji.
  • Uczenie się przestrzenne oznacza uczenie się na podstawie wizualizacji, takich jak obrazy, nagrania wideo, kolory, mapy, filmy itp., Które pomogą ludziom stworzyć wyobrażenie o tych osobach, które będą potrzebne w przyszłości.

# 3) Rozwiązywanie problemów: Jest to proces identyfikacji przyczyny problemu i znalezienia możliwego sposobu rozwiązania problemu. Odbywa się to poprzez analizę problemu, podejmowanie decyzji, a następnie znajdowanie więcej niż jednego rozwiązania, aby osiągnąć ostateczne i najlepiej dopasowane rozwiązanie problemu.

Ostatnim mottem jest znalezienie najlepszego rozwiązania spośród dostępnych, aby osiągnąć najlepsze wyniki rozwiązywania problemów w jak najkrótszym czasie.

# 4) Percepcja: Jest to zjawisko uzyskiwania, wnioskowania, wybierania i systematyzowania użytecznych danych z surowych danych wejściowych.

U ludzi percepcja wywodzi się z doświadczeń, narządów zmysłów i warunków sytuacyjnych środowiska. Ale jeśli chodzi o postrzeganie sztucznej inteligencji, jest pozyskiwany przez mechanizm sztucznego czujnika w połączeniu z danymi w sposób logiczny.

# 5) Inteligencja językowa: Jest to zjawisko polegające na zdolności do wdrażania, wymyślania, czytania i pisania ustnych rzeczy w różnych językach. Jest to podstawowy składnik sposobu komunikacji między dwoma lub więcej osobami i niezbędny również do analitycznego i logicznego zrozumienia.

elementy inteligencji

Różnica między inteligencją ludzką a maszynową

Poniższe punkty wyjaśniają różnice:

# 1) Wyjaśniliśmy powyżej składniki inteligencji ludzkiej, na podstawie których człowiek wykonuje różnego rodzaju złożone zadania i rozwiązuje różnego rodzaju charakterystyczne problemy w różnych sytuacjach.

jak otworzyć plik xml w programie Word

#dwa) Człowiek rozwija maszyny z inteligencją, tak jak ludzie, a także dają wyniki złożonego problemu w bardzo zbliżonym stopniu, tak jak ludzie.

# 3) Ludzie rozróżniają dane na podstawie wzorców wizualnych i dźwiękowych, przeszłych sytuacji i okoliczności, zdarzeń, podczas gdy sztucznie inteligentne maszyny rozpoznają problem i rozwiązują go w oparciu o predefiniowane reguły i dane dotyczące zaległości.

# 4) Ludzie zapamiętują dane z przeszłości i przywołują je, gdy się ich nauczyli i trzymali w mózgu, ale maszyny znajdą dane z przeszłości, przeszukując algorytmy.

# 5) Dzięki inteligencji językowej ludzie mogą nawet rozpoznać zniekształcony obraz i kształty oraz brakujące wzorce głosu, danych i obrazów. Ale maszyny nie mają tej inteligencji i używają metodologii komputerowego uczenia się i procesu głębokiego uczenia, który ponownie obejmuje różne algorytmy, aby uzyskać pożądane wyniki.

# 6) Ludzie zawsze kierują się swoim instynktem, wizją, doświadczeniem, okolicznościami, sytuacjami, informacjami z otoczenia, dostępnymi danymi wizualnymi i surowymi, a także rzeczami, których nauczyli ich niektórzy nauczyciele lub starsi, aby analizować, rozwiązywać każdy problem i uzyskiwać skuteczne i znaczące wyniki jakiegokolwiek problemu.

Z drugiej strony, sztucznie inteligentne maszyny na każdym poziomie wdrażają różne algorytmy, predefiniowane kroki, dane o zaległościach i uczenie maszynowe, aby uzyskać przydatne wyniki.

# 7) Chociaż proces, w jakim są realizowane maszyny, jest złożony i wymaga wielu procedur, to jednak dają najlepsze rezultaty w przypadku analizy dużego źródła złożonych danych i tam, gdzie konieczne jest precyzyjne i precyzyjne wykonanie odrębnych zadań z różnych dziedzin w tym samym czasie. dokładnie iw określonym czasie.

Wskaźnik błędów w tych przypadkach maszyn jest znacznie niższy niż ludzi.

Podobszary sztucznej inteligencji

Poddziedziny sztucznej inteligencji

1) Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to cecha sztucznej inteligencji, która zapewnia komputerowi możliwość automatycznego gromadzenia danych i uczenia się na podstawie doświadczeń z napotkanymi problemami lub przypadkami, a nie specjalnie zaprogramowanych do wykonania danego zadania lub pracy.

Uczenie maszynowe kładzie nacisk na rozwój algorytmów, które mogą analizować dane i przewidywać je. Główne zastosowanie tego jest w branży medycznej, gdzie jest wykorzystywane do diagnozy choroby, interpretacji skanów medycznych itp.

Rozpoznawanie wzorców to podkategoria uczenia maszynowego. Można to opisać jako automatyczne rozpoznawanie planu z surowych danych za pomocą algorytmów komputerowych.

Wzorzec może być trwałą serią danych w czasie, który służy do przewidywania sekwencji zdarzeń i trendów, szczególnych cech charakterystycznych obrazów w celu identyfikacji obiektów, powtarzających się kombinacji słów i zdań w celu pomocy językowej i może być specyficznym zbiór działań ludzi w dowolnej sieci, które mogą wskazywać na jakąś aktywność społeczną i wiele innych rzeczy.

Proces rozpoznawania wzorców obejmuje kilka kroków. Są one wyjaśnione w następujący sposób:

(i) Gromadzenie i wykrywanie danych: Obejmuje to gromadzenie nieprzetworzonych danych, takich jak zmienne fizyczne itp. Oraz pomiar częstotliwości, szerokości pasma, rozdzielczości itp. Dane są dwojakiego rodzaju: dane szkoleniowe i dane dotyczące uczenia się.

Dane szkoleniowe to takie, w których nie ma etykietowania zestawu danych, a system stosuje klastry do ich kategoryzacji. Podczas gdy dane uczące mają dobrze oznaczony zestaw danych, dzięki czemu można ich bezpośrednio używać z klasyfikatorem.

(ii) Wstępne przetwarzanie danych wejściowych :Obejmuje to odfiltrowywanie niepożądanych danych, takich jak szum ze źródła wejściowego, i odbywa się to poprzez przetwarzanie sygnału. Na tym etapie filtruje się również istniejące wcześniej wzorce w danych wejściowych w celu uzyskania dalszych odniesień.

(iii) Ekstrakcja cech :Różne algorytmy są przeprowadzane, podobnie jak algorytm dopasowywania wzorców, w celu znalezienia pasującego wzorca zgodnie z wymaganiami pod względem funkcji.

(iv) Klasyfikacja :Na podstawie wyników wykonanych algorytmów i różnych modeli poznanych w celu uzyskania pasującego wzorca, klasa jest przypisywana do wzorca.

(v) Przetwarzanie końcowe :W tym miejscu przedstawiono ostateczne wyniki i można mieć pewność, że osiągnięty wynik będzie prawie tak samo potrzebny.

Model rozpoznawania wzorców:

Model rozpoznawania wzorców

(wizerunek źródło )

Jak pokazano na powyższym rysunku, ekstraktor cech pobierze cechy z surowych danych wejściowych, takich jak dźwięk, obraz, wideo, dźwięk itp.

Teraz klasyfikator otrzyma x jako wartość wejściową i przydzieli różne kategorie wartości wejściowej, np. Klasa 1, klasa 2…. klasa C. na podstawie klasy danych, dokonuje się dalszego rozpoznawania i analizy wzorca.

Przykład rozpoznawania kształtu trójkąta za pomocą tego modelu:

przykład PR

Rozpoznawanie wzorców jest wykorzystywane w procesorach identyfikacji i uwierzytelniania, takich jak rozpoznawanie głosowe i uwierzytelnianie twarzy, w systemach obronnych do rozpoznawania celów i wskazówek nawigacyjnych oraz w przemyśle samochodowym.

# 2) Uczenie głębokie

Jest to proces uczenia się polegający na przetwarzaniu i analizowaniu danych wejściowych kilkoma metodami, aż maszyna odkryje jeden pożądany wynik. Znany jest również jako samouczenie się maszyn.

Maszyna uruchamia różne losowe programy i algorytmy w celu odwzorowania wejściowej nieprzetworzonej sekwencji danych wejściowych na wyjście. Wdrażając różne algorytmy, takie jak neuroewolucja i inne podejścia, takie jak zstępowanie gradientu w topologii neuronowej, wyjście y jest ostatecznie generowane z nieznanej funkcji wejściowej f (x), zakładając, że x i y są skorelowane.

Co ciekawe, zadaniem sieci neuronowych jest znalezienie prawidłowej funkcji f.

Głębokie uczenie będzie świadkiem wszystkich możliwych cech ludzkich i behawioralnych baz danych oraz będzie przeprowadzać nadzorowane uczenie się. Ten proces obejmuje:

  • Wykrywanie różnego rodzaju ludzkich emocji i znaków.
  • Identyfikuj ludzi i zwierzęta za pomocą obrazów, takich jak określone znaki, znaki lub cechy.
  • Rozpoznawanie głosu różnych mówców i zapamiętywanie ich.
  • Konwersja wideo i głosu na dane tekstowe.
  • Identyfikacja dobrych lub złych gestów, klasyfikacja rzeczy będących spamem i przypadków oszustw (takich jak roszczenia o oszustwo).

Wszystkie inne cechy, w tym wymienione powyżej, są wykorzystywane do przygotowania sztucznych sieci neuronowych metodą głębokiego uczenia.

Analiza predykcyjna: Po zebraniu i nauczeniu się ogromnych zbiorów danych, grupowanie podobnych rodzajów zbiorów danych odbywa się poprzez podejście do dostępnych zestawów modeli, na przykład porównanie podobnych zestawów mowy, obrazów lub dokumentów.

Ponieważ dokonaliśmy klasyfikacji i grupowania zbiorów danych, podejdziemy do przewidywania przyszłych zdarzeń, które są oparte na podstawach obecnych przypadków zdarzeń, ustalając korelację między nimi. Pamiętaj, że predykcyjna decyzja i podejście nie są ograniczone czasowo.

Jedynym punktem, o którym należy pamiętać podczas prognozowania, jest to, że wynik powinien mieć jakiś sens i powinien być logiczny.

testy oprogramowania oparte na scenariuszach pytania i odpowiedzi na rozmowę kwalifikacyjną dla doświadczonych

Zapewniając powtarzalne ujęcia i samoanalizę, rozwiązanie problemów zostanie osiągnięte w przypadku maszyn. Przykładem uczenia głębokiego jest rozpoznawanie mowy w telefonach, które pozwala smartfonom zrozumieć inny rodzaj akcentu mówiącego i przekształcić go w znaczącą mowę.

# 3) Sieci neuronowe

Sieci neuronowe to mózg sztucznej inteligencji. Są to systemy komputerowe, które są repliką połączeń neuronowych w ludzkim mózgu. Sztuczne odpowiadające im neurony w mózgu są znane jako perceptron.

Stos połączonych ze sobą różnych perceptronów tworzy sztuczne sieci neuronowe w maszynach. Przed uzyskaniem pożądanego wyniku sieci neuronowe zdobywają wiedzę poprzez przetwarzanie różnych przykładów szkoleniowych.

Dzięki zastosowaniu różnych modeli uczenia się ten proces analizy danych będzie również rozwiązaniem dla wielu powiązanych zapytań, na które wcześniej nie udzielono odpowiedzi.

Głębokie uczenie się w połączeniu z sieciami neuronowymi może rozwinąć wiele warstw ukrytych danych, w tym warstwę wyjściową złożonych problemów, i jest pomocnikiem w obszarach podrzędnych, takich jak rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe itp.

Schemat wejścia-wyjścia sieci neuronowej

(wizerunek źródło )

Wcześniejsze rodzaje sieci neuronowych składały się z jednego wejścia i jednego wyjścia, a najwyżej tylko jednej warstwy ukrytej lub tylko jednej warstwy perceptronu.

Głębokie sieci neuronowe składają się z więcej niż jednej ukrytej warstwy między warstwą wejściową i wyjściową. Dlatego do rozwinięcia ukrytych warstw jednostki danych wymagany jest proces głębokiego uczenia.

W uczeniu głębokim sieci neuronowych każda warstwa posiada umiejętności w zakresie unikalnego zestawu atrybutów, w oparciu o cechy wyjściowe poprzednich warstw. Im bardziej wchodzisz do sieci neuronowej, tym węzeł zyskuje zdolność rozpoznawania bardziej złożonych atrybutów, ponieważ przewidują i ponownie łączą dane wyjściowe wszystkich poprzednich warstw, aby uzyskać bardziej wyraźny wynik końcowy.

Cały ten proces nazywa się hierarchią funkcji a także nazywana hierarchią złożonych i niematerialnych zbiorów danych. Zwiększa to zdolność głębokich sieci neuronowych do obsługi bardzo dużych i wielowymiarowych jednostek danych, w których miliardy ograniczeń przechodzą przez funkcje liniowe i nieliniowe.

wielowarstwowe sieci neuronowe

Głównym problemem, z którym boryka się inteligencja maszyn, jest obsługa i zarządzanie nieoznaczonymi i nieustrukturyzowanymi danymi na świecie, które są rozproszone we wszystkich dziedzinach i krajach. Teraz sieci neuronowe mają zdolność radzenia sobie z opóźnieniami i złożonymi cechami tych podzbiorów danych.

Głębokie uczenie w połączeniu ze sztucznymi sieciami neuronowymi sklasyfikowało i scharakteryzowało nienazwane i surowe dane, które były w postaci obrazów, tekstu, dźwięku itp., W zorganizowaną relacyjną bazę danych z odpowiednim oznaczeniem.

Na przykład, głębokie uczenie weźmie jako dane wejściowe tysiące surowych obrazów, a następnie sklasyfikuje je na podstawie ich podstawowych cech i postaci, takich jak wszystkie zwierzęta, takie jak psy po jednej stronie, rzeczy nieożywione, takie jak meble w jednym rogu i wszystkie zdjęcia twojej rodziny na trzecia strona uzupełnia w ten sposób ogólne zdjęcie, które jest również znane jako albumy ze zdjęciami inteligentnymi.

Inny przykład, rozważmy przypadek danych tekstowych jako danych wejściowych, gdzie mamy tysiące e-maili. W tym przypadku głębokie uczenie będzie grupować wiadomości e-mail w różne kategorie, takie jak wiadomości podstawowe, społecznościowe, promocyjne i spamowe, zgodnie z ich zawartością.

Sieci neuronowe z wyprzedzeniem: Celem wykorzystania sieci neuronowych jest osiągnięcie końcowego wyniku przy minimalnym błędzie i wysokim poziomie dokładności.

Procedura ta składa się z wielu kroków, a każdy z poziomów obejmuje prognozowanie, zarządzanie błędami i aktualizacje wagi, co stanowi niewielki wzrost współczynnika, ponieważ będzie on powoli przechodził do pożądanych funkcji.

W punkcie wyjścia sieci neuronowych nie wie, która waga i podzbiory danych sprawią, że przekształci dane wejściowe w najbardziej odpowiednie przewidywania. W ten sposób będzie traktować wszystkie rodzaje podzbiorów danych i wag jako modele do sekwencyjnego prognozowania, aby osiągnąć najlepszy wynik i za każdym razem uczy się na swoich błędach.

Na przykład, możemy odnieść się do sieci neuronowych z małymi dziećmi tak, jakby się rodziły, nie wiedzą nic o otaczającym ich świecie i nie mają inteligencji, ale gdy dorastają, uczą się na swoich życiowych doświadczeniach i błędach, aby stać się lepszym człowiekiem i intelektualistą.

Architekturę sieci sprzężenia zwrotnego przedstawiono poniżej za pomocą wyrażenia matematycznego:

Dane wejściowe * waga = prognoza
Następnie,
Podstawowa prawda - przewidywanie = błąd
Następnie,
Błąd * udział wagi w błędzie = regulacja

Można to wyjaśnić tutaj, wejściowy zestaw danych mapuje je ze współczynnikami, aby uzyskać wiele prognoz dla sieci.

Teraz prognozę porównuje się z faktami podstawowymi, które pochodzą ze scenariuszy w czasie rzeczywistym, fakty kończą się doświadczeniem, aby znaleźć poziom błędu. Korekty są dokonywane, aby poradzić sobie z błędem i powiązać udział wag w nim.

Te trzy funkcje są trzema podstawowymi elementami składowymi sieci neuronowych, które oceniają dane wejściowe, oceniają straty i wdrażają aktualizację modelu.

Jest to zatem pętla sprzężenia zwrotnego, która nagrodzi współczynniki, które wspierają prawidłowe przewidywanie i odrzuci współczynniki, które prowadzą do błędów.

Rozpoznawanie pisma odręcznego, rozpoznawanie twarzy i podpisów cyfrowych, identyfikacja brakujących wzorców to tylko niektóre z przykładów sieci neuronowych w czasie rzeczywistym.

4.Cognitive Computing

Celem tego komponentu sztucznej inteligencji jest inicjowanie i przyspieszanie interakcji w celu wykonywania złożonych zadań i rozwiązywania problemów między ludźmi a maszynami.

Pracując z ludźmi nad różnymi rodzajami zadań, maszyny uczą się i rozumieją ludzkie zachowania, uczucia w różnych odmiennych warunkach i odtwarzają proces myślenia człowieka w modelu komputerowym.

Ćwicząc to, maszyna zyskuje zdolność rozumienia ludzkiego języka i odbić obrazu. W ten sposób myślenie poznawcze wraz ze sztuczną inteligencją może stworzyć produkt, który będzie miał działania podobne do ludzkich, a także może mieć możliwości obsługi danych.

Komputery kognitywne są w stanie podejmować trafne decyzje w przypadku złożonych problemów. Dlatego jest stosowany w obszarze, który wymaga poprawy rozwiązań przy optymalnych kosztach i jest uzyskiwany poprzez analizę języka naturalnego i naukę opartą na dowodach.

Na przykład, Asystent Google to bardzo duży przykład przetwarzania kognitywnego.

5) Przetwarzanie języka naturalnego

Dzięki tej funkcji sztucznej inteligencji komputery mogą interpretować, identyfikować, lokalizować i przetwarzać ludzki język i mowę.

Koncepcja stojąca za wprowadzeniem tego komponentu polega na zapewnieniu płynnej interakcji między maszynami a ludzkim językiem, a komputery staną się zdolne do dostarczania logicznych odpowiedzi na ludzką mowę lub zapytania.

Przetwarzanie języka naturalnego koncentruje się zarówno na werbalnej, jak i pisemnej części języków ludzkich, co oznacza zarówno aktywny, jak i pasywny sposób korzystania z algorytmów.

Generacja języka naturalnego (NLG) będzie przetwarzać i dekodować zdania i słowa, które ludzie mówili (komunikacja werbalna), podczas gdy NaturalLanguage Understanding (NLU) będzie podkreślać słownictwo pisane do tłumaczenia języka w tekście lub pikselach, które można zrozumieć maszyn.

Aplikacje maszyn oparte na graficznych interfejsach użytkownika (GUI) są najlepszym przykładem przetwarzania języka naturalnego.

Różne typy tłumaczy, którzy konwertują jeden język na inny, są przykładami systemu przetwarzania języka naturalnego. Przykładem może być również funkcja asystenta głosowego i wyszukiwarki głosowej Google.

6.Wizja komputerowa

Wizja komputerowa jest bardzo istotną częścią sztucznej inteligencji, ponieważ ułatwia komputerowi automatyczne rozpoznawanie, analizowanie i interpretowanie danych wizualnych z obrazów i wizualizacji świata rzeczywistego poprzez ich przechwytywanie i przechwytywanie.

Obejmuje umiejętności głębokiego uczenia się i rozpoznawania wzorców, aby wyodrębnić zawartość obrazów z dowolnych podanych danych, w tym obrazów lub plików wideo w dokumencie PDF, dokumencie Word, dokumencie PPT, pliku XL, wykresach i obrazach itp.

Załóżmy, że mamy złożony obraz zbioru rzeczy, a jedynie zobaczenie tego obrazu i zapamiętanie go nie jest łatwe dla wszystkich. Wizja komputerowa może obejmować serię przekształceń obrazu, aby wydobyć z niego bitowe i bajtowe szczegóły, takie jak ostre krawędzie obiektów, nietypowy projekt lub użyty kolor itp.

Odbywa się to za pomocą różnych algorytmów, stosując wyrażenia matematyczne i statystyki. Roboty wykorzystują technologię widzenia komputerowego, aby widzieć świat i działać w czasie rzeczywistym.

Zastosowanie tego komponentu jest bardzo szeroko stosowane w branży medycznej do analizy stanu zdrowia pacjenta za pomocą rezonansu magnetycznego, prześwietlenia rentgenowskiego itp. Stosowane również w przemyśle samochodowym do obsługi pojazdów i dronów sterowanych komputerowo.

Wniosek

W tym samouczku najpierw wyjaśniliśmy różne elementy inteligencji za pomocą diagramu i ich znaczenie dla zastosowania inteligencji w rzeczywistych sytuacjach, aby uzyskać pożądane rezultaty.

Następnie szczegółowo zbadaliśmy różne poddziedziny sztucznej inteligencji i ich znaczenie w inteligencji maszynowej i świecie rzeczywistym za pomocą wyrażeń matematycznych, aplikacji czasu rzeczywistego i różnych przykładów.

Dowiedzieliśmy się również szczegółowo o uczeniu maszynowym, rozpoznawaniu wzorców i koncepcjach sieci neuronowych sztucznej inteligencji, które odgrywają bardzo istotną rolę we wszystkich zastosowaniach sztucznej inteligencji.

W kolejnej części tego samouczka szczegółowo zbadamy zastosowanie sztucznej inteligencji.

rekomendowane lektury

^