Wprowadzenie do pracy sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja działa głównie na trzech technikach. Są symbolicznym AI, opartym na danych i przyszłym rozwojem. Symboliczne sztuczne inteligentne osłony Systemy eksperckie, logika rozmyta i wczesna zasada sztucznej inteligencji. System ekspert, komputer ma problem i przeprowadzono kilka praktyk, aby sprawdzić jego logiczne umiejętności rozwiązywania problemów. Podali zestaw zasad i będą ściśle przestrzegać najlepszych w ograniczonym środowisku. W logice rozmytej jest to najczęściej metoda prawda lub fałsz i stosowana w systemach sterowania. W uczeniu maszynowym opartym na danych, sieci neuronowe i algorytm głębokiego uczenia są przetwarzane w puli danych przez eksplorację danych i duże zbiory danych i są stosowane w NLP. Ważne jest, aby rozróżniać różne metody i stosować właściwą do ich poziomu dojrzałości. W tym temacie dowiemy się, jak działa sztuczna inteligencja.
Jak stosuje się sztuczną inteligencję?
Sztuczna inteligencja w edukacji stanowi wartościowy wkład w życie ludzi. Tutaj rozwiązuje się złożony problem, dzieląc problem na podjednostki i znajdując rozwiązanie dla każdej podjednostki. Podjednostką może być system lub człowiek próbujący znaleźć rozwiązanie problemu. Proponowana teoria pokazuje, że kognitywistyka w edukacji rozwinęła nauczyciela, programując komputer, i że opiekun obserwowałby umiejętności rozwiązywania problemów przez uczniów. Teraz opiekun poprowadzi ucznia i doradzi mu na każdym etapie jego rozwiązania, zapobiegając im, zanim wpadną w pułapkę. Ta metoda sprawia, że uczeń uczy się lekcji na temat problemu i ma zdolności poznawcze w przyszłości.
System Expert jest szeroko stosowany w technologii sztucznej. Popularny jest korektor pisowni i moduł sprawdzania pisowni. Działają jako korektor, sprawdzając pisownię i błędy gramatyczne oraz podają wszelkie możliwe sugestie, aby uzyskać najlepszy artykuł. System ekspercki w branży automatyki jest szeroko stosowany w 80 procentach procesu produkcyjnego. Oszczędza to koszty pracy, zmniejsza błąd i zapewnia maksymalną wydajność w minimalnym czasie, ponieważ robot nie potrzebuje przerwy na lunch ani przerwy. Mężczyzna potrzebuje godzin, aby ukończyć ból, biorąc zadanie, w którym robot wykonuje w ułamku minut.
Robotyka z zastosowaną sztuczną inteligencją jest najbardziej atrakcyjna i korzystna dla zasobów ludzkich. Roboty są zaprogramowane do wykonywania powtarzalnego zadania, które zwiększa wydajność i jest efektywnie wykorzystywane. Unikalną cechą robotów jest rozbieranie bomb, eksploracja kosmosu i zaprogramowane wykonywanie wszystkich zadań, które są niebezpieczne dla ludzi. Zaawansowane badania robotów polegają na tym, aby widziały, słyszały i dotykały, wdrażając je za pomocą czujników kolizji, kamer i czujników ultradźwiękowych. Robot wykorzystywany jest w eksploracji kosmosu i można go dostosować do środowiska i warunków fizycznych.
Emocje przechwytują intelektualne myślenie człowieka, które jest ingerencją dla sztucznych myślicieli. Oprócz obsługi emocjonalnej robot jest również zaprogramowany do logicznego myślenia i podejmowania skutecznych decyzji.
W życiu codziennym sztuczna inteligencja jest wdrażana i z powodzeniem rozwija się wokół nas w aspektach komunikacji, zarządzania czasem, edukacji, poznania, zdrowia, bezpieczeństwa, kontroli ruchu, zakupów, marketingu, zakupów i planowania.
Korzystając z mapy google, aby znaleźć najkrótszą możliwą odległość według algorytmu Digikstra,
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w nauce do projektowania eksperymentów, szkolenia zasobów, interpretowania danych, zmniejszania złożoności
Podstawowe elementy sztucznej inteligencji
Pięć głównych elementów, które czynią Sztuczną Inteligencję skuteczną, to:
1. Odkryj: podstawową umiejętnością inteligentnego systemu jest badanie danych z dostępnych zasobów bez interwencji człowieka. Następnie jest przetwarzany przez algorytm ETL w celu eksploracji dużej bazy danych i automatycznie znajduje związek między zawartością a potrzebnym rozwiązaniem problemu. To nie tylko rozwiązuje złożony problem, ale także identyfikuje zjawiska awaryjne
2. Przewidywanie: to podejście ma na celu identyfikację przyszłych zdarzeń według klasyfikacji, rankingu i regresji. Zastosowany tutaj algorytm to Losowy las, liniowi uczniowie i zwiększanie gradientu. Rzadko przewidywanie jest błędne w przypadku niektórych wartości liczbowych, gdy występuje błąd.
3. Uzasadnienie: Aplikacja wymaga interwencji człowieka, aby dać bardziej rozpoznawalny i wiarygodny wynik. Musi więc zrozumieć i uzasadnić to, co jest złe i właściwe, a następnie dać człowiekowi właściwe rozwiązanie problemu. Podobnie w branży automatyzacji, aby zrozumieć, dlaczego maszyna jest naprawiana i co należy zrobić dalej, musi ona rozumieć maszynę.
4. Działaj: inteligentna aplikacja musi być aktywna i znajdować się w firmie, aby odkrywać, przewidywać i uzasadniać
5. Naucz się: inteligentny system ma zwyczaj uczenia się i aktualizowania z dnia na dzień, aby konkurować z potrzebami świata.
Przykłady
Większość języków programowania używanych w AI jest następująca
Python jest wyjątkowy i najbardziej lubiany przez programistów komputerowych ze względu na prostą i wszechstronną składnię. Jest bardzo wygodny i stosowany we wszystkich systemach operacyjnych, takich jak Unix, Linux, Windows i Mac. Ponieważ Python ma systematyczne rozmieszczenie, jest stosowany w OOPS, sieci neuronowej, rozwoju NLP i różnych rodzajach programowania. Jest tak wyjątkowy i ma szeroką gamę funkcji bibliotecznych
C ++ jest stosowany głównie w zadaniach programowania AI ze względu na jego wrażliwość na czas. Ma minimalny czas reakcji i szybki proces wykonywania, co jest ważne dla rozwoju gier i wyszukiwarek. Jest wielokrotnego użytku ze względu na swoje dziedzictwo i właściwości ukrywania danych. Jest szeroko stosowany do rozwiązywania technik statystycznych AI.
Java jest kolejnym najczęściej używanym językiem programowania AI i nie wymaga specjalnej platformy do ponownej kompilacji z powodu technologii maszyn wirtualnych. Łączy w sobie funkcje C i C ++ i sprawia, że debugowanie jest prostsze i łatwiejsze. Automatyczny menedżer pamięci w Javie ogranicza pracę programisty.
LISP jest wykorzystywany w ramach rozwoju AI. LISP ma specyficzny system makro, który ułatwia wdrażanie i badanie wielu poziomów inteligencji intelektualnej. Najczęściej stosuje się go do rozwiązywania zadań logicznych i uczenia maszynowego. Daje to programistom korzyść z wolności i szybkiego prototypowania, a LISP jest bardziej standardowy i przyjazny dla użytkownika w AI.
PROLOG służy do automatycznego powrotu podstawowego algorytmu, strukturyzacji opartej na drzewach i dopasowywania wzorców, które są obowiązkowe dla sztucznej inteligencji. Jest szeroko stosowany w naukach medycznych.
Wniosek
Sztuczna inteligencja z powodzeniem ustanowiła kamienie milowe we wszystkich branżach, takich jak handel elektroniczny, biotechnologia, diagnostyka chorób, wojsko, matematyka i logistyka, przemysł ciężki, finanse, transport, telekomunikacja, lotnictwo, marketing cyfrowy, obsługa klienta przez telefon, rolnictwo i gry
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po tym, jak działa sztuczna inteligencja. Tutaj omawiamy podstawowe elementy sztucznej inteligencji z przykładami. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Wprowadzenie do sztucznej inteligencji
- Pytania do wywiadu dotyczącego sztucznej inteligencji
- Rodzaje sztucznej inteligencji
- Modele uczenia maszynowego
- Przegląd problemów sztucznej inteligencji
- System logiki rozmytej
- Znaczenie sztucznej inteligencji