Tekoälyn opetusohjelma aloittelijoille vuonna 2024 | Opi tekoälyn opetusohjelma asiantuntijoilta

Tämä tekoälyn opetusohjelma tarjoaa perus- ja välitietoa tekoälyn käsitteistä. Se on suunniteltu auttamaan opiskelijoita ja työskenteleviä ammattilaisia, jotka ovat täysin aloittelijoita. Tässä opetusohjelmassa keskitymme tekoälyyn. Jos haluat oppia lisää koneoppimisesta, voit katsoa tämän opetusohjelman täydellinen koneoppimisen aloittelijoille tarkoitettu opetusohjelma.

Tämän kautta Tekoälyn opetusohjelma, tarkastelemme erilaisia ​​käsitteitä, kuten tekoälyn merkitystä, tekoälyn tasoja, miksi tekoäly on tärkeä, sen eri sovelluksia, tekoälyn tulevaisuutta ja paljon muuta.

Yleensä tekoälyn alalla työskentelyyn tarvitaan paljon kokemusta. Keskustelemme siis myös erilaisista tekoälyyn liittyvistä työprofiileista, jotka auttavat sinua lopulta hankkimaan asiaankuuluvaa kokemusta. Sinun ei tarvitse olla tietystä taustasta ennen liittymistä tekoälyalalle, sillä on mahdollista oppia ja saavuttaa tarvittavat taidot. Vaikka termit Data Science, Keinotekoinen älykkyys (AI) ja koneoppiminen kuuluvat samaan toimialueeseen ja ovat yhteydessä toisiinsa, niillä on erityiset sovelluksensa ja merkityksensä. Yksinkertaisesti sanottuna tekoäly pyrkii antamaan koneille mahdollisuuden toteuttaa päättelyä toistamalla ihmisälyä. Koska tekoälyprosessien päätavoite on opettaa koneita kokemuksen perusteella, oikean tiedon syöttäminen ja itsensä korjaaminen on ratkaisevan tärkeää.

Mikä on tekoäly?

Vastaus tähän kysymykseen riippuu siitä, keneltä kysyt. Maallikko, jolla on ohikiitävä ymmärrys tekniikasta, yhdistäisi sen robotteihin. Jos kysyt tekoälystä tekoälyn tutkijalta, hän sanoisi, että se on joukko algoritmeja, jotka voivat tuottaa tuloksia ilman, että sitä tarvitsee nimenomaisesti ohjeistaa tekemään niin. Molemmat vastaukset ovat oikein. Yhteenvetona, tekoäly on:

• Ihmisten luoma älykäs olento.
• Pystyy suorittamaan tehtäviä älykkäästi ilman erityisiä ohjeita.
• Pystyy ajattelemaan ja toimimaan rationaalisesti ja inhimillisesti.

Tekoälyn ytimessä se on tietojenkäsittelytieteen ala, jonka tavoitteena on luoda tai kopioida ihmisälyä koneissa. Mutta mikä tekee koneesta älykkään? Monet tekoälyjärjestelmät saavat virtansa koneoppimisen ja syvä oppiminen algoritmeja. Tekoäly kehittyy jatkuvasti, ja sitä, mitä aiemmin pidettiin osana tekoälyä, voidaan nyt katsoa vain tietokonetoimintona. Esimerkiksi laskinta on saatettu aiemmin pitää osana tekoälyä. Nyt sitä pidetään yksinkertaisena funktiona. Samoin tekoälyllä on eri tasoja, ymmärrämme ne.

Miksi tekoäly on tärkeää?

Tekoälyn tavoitteena on tukea ihmisen kykyjä ja auttaa meitä tekemään edistyneitä päätöksiä, joilla on kauaskantoisia seurauksia. Teknisestä näkökulmasta se on tekoälyn päätavoite. Kun tarkastelemme tekoälyn merkitystä filosofisemmasta näkökulmasta, voimme sanoa, että sillä on potentiaalia auttaa ihmisiä elämään merkityksellisempää elämää, joka on vailla kovaa työtä. Tekoäly voi myös auttaa hallitsemaan toisiinsa liittyvien yksilöiden, yritysten, valtioiden ja kansakuntien monimutkaista verkkoa toimimaan tavalla, joka on hyödyllistä koko ihmiskunnalle.

Tällä hetkellä tekoälyä jakavat kaikki erilaiset työkalut ja tekniikat, jotka olemme keksineet viimeisen tuhannen vuoden aikana – yksinkertaistamaan ihmisen työtä ja auttamaan meitä tekemään parempia päätöksiä. Tekoäly on yksi tällainen luomus, joka auttaa meitä edelleen kehittämään uraauurtavia työkaluja ja palveluita, jotka muuttaisivat eksponentiaalisesti tapaamme elää elämäämme poistamalla toivottavasti riidan, eriarvoisuuden ja inhimillisen kärsimyksen.

Olemme vielä kaukana tällaisista tuloksista. Mutta se voi tulla eteen tulevaisuudessa. Tekoälyä käyttävät tällä hetkellä enimmäkseen yritykset parantamaan prosessien tehokkuutta, automatisoimaan resursseja vaativia tehtäviä ja tekemään liiketoimintaennusteita saatavillamme olevien tietojen perusteella. Kuten näet, tekoäly on meille tärkeä monella tapaa. Se luo uusia mahdollisuuksia maailmaan, auttaa meitä parantamaan tuottavuuttamme ja paljon muuta. 

Tekoälyn historia

Älykkäiden olentojen käsite on ollut olemassa jo pitkään, ja se on nyt löytänyt tiensä monille aloille, kuten tekoäly koulutuksessa, autoteollisuus, pankki- ja rahoitusala, tekoälyn terveydenhuolto jne. Muinaisilla kreikkalaisilla oli myyttejä roboteista, kuten kiinalaiset ja egyptiläiset insinöörit rakennettu automaatteja. Modernin tekoälyn alku on kuitenkin jäljitetty aikaan, jolloin klassiset filosofit yrittivät kuvata ihmisen ajattelua symboliseksi järjestelmäksi. 1940-50-lukujen välillä kourallinen tiedemiehiä eri aloilta keskusteli mahdollisuudesta luoda keinotekoiset aivot. Tämä johti tekoälytutkimuksen alan nousuun – joka perustettiin akateemiseksi tieteenalaksi vuonna 1956 – konferenssissa Dartmouth Collegessa Hannoverissa, New Hampshiressa. Sanan loi John McCarthy, jota pidetään nykyään tekoälyn isänä.

Huolimatta hyvin rahoitetusta maailmanlaajuisesta ponnistelusta useiden vuosikymmenien ajan, tutkijoiden oli erittäin vaikeaa luoda älykkyyttä koneissa. 1970-luvun puolivälin ja 1990-luvun välillä tutkijat joutuivat käsittelemään tekoälytutkimuksen akuuttia rahoituspulaa. Nämä vuodet tunnettiin nimellä "AI Winters". Kuitenkin vuoden 1990 lopulla amerikkalaiset yritykset olivat jälleen kiinnostuneita tekoälystä. Lisäksi myös Japanin hallitus esitti suunnitelmia kehittää viidennen sukupolven tietokone tekoälyn edistämiseksi. Lopulta Vuonna 1997 IBM:n Deep Blue voitti ensimmäisen tietokoneen, joka voitti shakin maailmanmestarin Garry Kasparovin.

Tekoälyn ja sen tekniikan jatkaessa marssia – suurelta osin tietokonelaitteistojen parannuksista johtuen – myös yritykset ja hallitukset alkoivat menestyksekkäästi käyttää sen menetelmiä muilla kapeilla aloilla. Viimeisten 15 vuoden aikana Amazon, Google, Baidu ja monet muut ovat onnistuneet hyödyntämään tekoälyteknologiaa valtavan kaupallisen edun saavuttamiseksi. Tekoäly on nykyään upotettu moniin käyttämiimme verkkopalveluihin. Tämän seurauksena teknologia on onnistunut paitsi näyttelemään roolia kaikilla aloilla, myös ohjaamaan suurta osaa osakemarkkinoista. 

Nykyään tekoäly on jaettu alialueisiin, nimittäin yleiseen tekoälyyn, kapeaan tekoälyyn ja keinotekoiseen superälyyn, joista keskustelemme yksityiskohtaisesti tässä artikkelissa. Keskustelemme myös AI:n ja AGI:n erosta.

Tekoälyn tasot

Tekoäly voidaan jakaa kolmeen päätasoon:

1. Keinotekoinen kapea älykkyys
2. Keinotekoinen yleinen älykkyys
3. Keinotekoinen superäly

Keinotekoinen kapea älykkyys (ANI)

Kapea tekoäly, joka tunnetaan myös nimellä kapea tekoäly tai heikko tekoäly, on tavoitteellinen ja suunniteltu suorittamaan yksittäisiä tehtäviä. Vaikka näitä koneita pidetään älykkäinä, ne toimivat minimaalisilla rajoituksilla, ja siksi niitä kutsutaan heikoksi tekoälyksi. Se ei jäljittele ihmisen älykkyyttä; se stimuloi ihmisen käyttäytymistä tiettyjen parametrien perusteella. Kapea tekoäly käyttää NLP:tä tai luonnollisen kielen käsittelyä tehtävien suorittamiseen. Tämä on ilmeistä teknologioissa, kuten chatboteissa ja puheentunnistusjärjestelmissä, kuten Siri. Syväoppimisen avulla voit mukauttaa käyttökokemusta, kuten virtuaalisia avustajia, jotka tallentavat tietosi parantaakseen tulevaisuuttasi. 

Esimerkkejä heikosta tai kapeasta tekoälystä:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBM: n Watson
3. Itse ajo-autot
4. Kasvojentunnistusohjelmistot
5. Sähköpostin roskapostisuodattimet 
6. Ennustustyökalut 

Keinotekoinen älykkyys (AGI)

Tekoäly, joka tunnetaan myös nimellä vahva tekoäly tai syvä tekoäly, viittaa käsitteeseen, jonka avulla koneet voivat jäljitellä ihmisen älykkyyttä samalla kun ne osoittavat kykynsä soveltaa älyään ongelmien ratkaisemiseen. Tiedemiehet eivät ole vielä pystyneet saavuttamaan tätä älykkyystasoa. Huomattava tutkimus on tehtävä ennen kuin tämä älykkyystaso voidaan saavuttaa. Tutkijoiden olisi löydettävä tapa, jolla koneet voivat tulla tietoisiksi ohjelmoimalla joukko kognitiivisia kykyjä. Jotkut syvän tekoälyn ominaisuudet ovat

• Tunnustaminen
• Palauttaa mieleen 
• Hypoteesin testaus 
• Mielikuvitus
• analogia
• VAIKUTUS

On vaikea ennustaa, kehittyykö vahva tekoäly lähitulevaisuudessa vai ei, mutta puheen ja kasvojentunnistuksen jatkuvan edistymisen myötä on pieni mahdollisuus, että voimme odottaa kasvua myös tällä tasolla. 

Keinotekoinen superäly (ASI)

Tällä hetkellä superäly on vain hypoteettinen käsite. Ihmiset olettavat, että tällainen tekoäly saattaa olla mahdollista kehittää tulevaisuudessa, mutta sitä ei ole olemassa nykymaailmassa. Superälykkyyttä voidaan kutsua tasoksi, jossa kone ylittää ihmisen kyvyt ja tulee itsetietoiseksi. Tämä konsepti on ollut useiden elokuvien ja tieteisromaanien muusa, joissa tunteitaan ja tunteitaan kehittävät robotit voivat valtaa ihmiskunnan itsensä. Se pystyisi rakentamaan omia tunteitaan ja olisi hypoteettisesti parempi kuin ihmiset taiteessa, urheilussa, matematiikassa, tieteessä ja muussa. Superälyn päätöksentekokyky olisi suurempi kuin ihmisen. Keinotekoisen superälyn käsite on meille vielä tuntematon, sen seurauksia ei voi arvata, eikä sen vaikutusta voida vielä mitata. 

Ymmärrämme nyt eron heikon ja vahvan tekoälyn välillä. 

Tekoälyn sovellukset

Tekoäly on viitoittanut tiensä useille toimialoille ja alueille nykyään. Tekoälyn soveltaminen on lisääntynyt valtavasti pelaamisesta terveydenhuoltoon. Tiesitkö, että Google Maps -sovellukset ja kasvojentunnistus, kuten iPhonessa, käyttävät tekoälytekniikkaa toimiakseen? Tekoäly on kaikkialla ympärillämme ja osa jokapäiväistä elämäämme enemmän kuin tiedämme sen. Jos haluat oppia lisää tekoälystä, voit ottaa yhteyttä PGP tekoäly ja koneoppimiskurssi tarjoamia Suuri oppiminen. Tässä on muutamia tekoälyn sovelluksia.

Parhaat tekoälysovellukset vuonna 2024

1. Googlen tekoälypohjaiset ennusteet (Google Maps)
2. Kyytienjakosovellukset (Uber, Lyft)
3. AI Autopilot kaupallisilla lennoilla
4. Roskapostisuodattimet sähköposteissa
5. Plagiointitarkistus ja työkalut
6. kasvojen tunnistus
7. Haku suosituksia
8. Äänestä tekstiksi -ominaisuudet
9. Älykkäät henkilökohtaiset avustajat (Siri, Alexa)
10. Petostentorjunta ja petostentorjunta

Nyt kun tiedämme, nämä ovat alueita, joilla tekoälyä sovelletaan. Ymmärrämme nämä yksityiskohtaisemmin. Google on tehnyt yhteistyötä DeepMindin kanssa parantaakseen liikenneennusteiden tarkkuutta. Historiallisten liikennetietojen ja reaaliaikaisten tietojen avulla he voivat tehdä tarkkoja ennusteita tekoälytekniikan ja koneoppimisalgoritmien avulla. Älykäs henkilökohtainen avustaja voi suorittaa tehtäviä antamiemme komentojen perusteella. Se on ohjelmistoagentti ja voi suorittaa tehtäviä, kuten lähettää viestejä, suorittaa Google-haun, tallentaa äänimuistiinpanoja, chatbotteja ja paljon muuta. 

Tekoälyn tavoitteet

Toistaiseksi olet nähnyt, mitä tekoäly tarkoittaa, tekoälyn eri tasot ja sen sovellukset. Mutta mitkä ovat tekoälyn tavoitteet? Mikä on tulos, jonka pyrimme saavuttamaan tekoälyn avulla? Yleisenä tavoitteena olisi antaa koneiden ja tietokoneiden oppia ja toimia älykkäästi. Jotkut muut tekoälyn tavoitteet ovat seuraavat:

1. Ongelmanratkaisu: Tutkijat kehittivät algoritmeja, jotka pystyivät jäljittelemään vaiheittaista prosessia, jota ihmiset käyttävät palapelin ratkaisemisessa. 1980-luvun lopulla ja 1990-luvulla tutkimus oli saavuttanut vaiheen, jossa oli kehitetty menetelmiä epätäydellisen tai epävarman tiedon käsittelemiseksi. Mutta vaikeita ongelmia varten tarvitaan valtavia laskentaresursseja ja muistitehoa. Näin ollen tehokkaiden ongelmanratkaisualgoritmien etsiminen on yksi tekoälyn tavoitteista.

2. Tiedon esitys: Koneiden odotetaan ratkaisevan laajaa tietämystä vaativat ongelmat. Näin ollen tiedon esittäminen on keskeistä tekoälyssä. Tekoäly edustaa esineitä, ominaisuuksia, tapahtumia, syitä ja seurauksia ja paljon muuta. 

3. Suunnittelu: Yksi tekoälyn tavoitteista pitäisi olla älykkäiden tavoitteiden asettaminen ja niiden saavuttaminen. Kyky tehdä ennusteita siitä, miten toimet vaikuttavat muutokseen ja mitä vaihtoehtoja on tarjolla. Tekoälyagentin on arvioitava ympäristönsä ja tehtävä sen mukaisesti ennusteita. Tästä syystä suunnittelu on tärkeää ja sitä voidaan pitää tekoälyn tavoitteena. 

4. Oppiminen: Yksi tekoälyn peruskäsitteistä, koneoppiminen, on sellaisten tietokonealgoritmien tutkiminen, jotka kehittyvät ajan myötä kokemuksen myötä. ML:ää on erilaisia. Yleisesti tunnetut tyypit ovat valvomaton koneoppiminen ja valvottu koneoppiminen. Saat lisätietoja näistä käsitteistä lukemalla blogimme osoitteessa mitä ML tarkoittaa ja miten se toimii. 

5. Sosiaalinen älykkyys: Affektiivinen tietojenkäsittely on pohjimmiltaan tutkimusta järjestelmistä, jotka voivat tulkita, tunnistaa ja käsitellä ihmisen ponnisteluja. Se on tietojenkäsittelytieteen, psykologian ja kognitiivisen tieteen yhdistelmä. Sosiaalinen älykkyys on toinen tekoälyn tavoite, koska on tärkeää ymmärtää nämä kentät ennen algoritmien rakentamista. 

Tekoälyn yleisenä tavoitteena on siis luoda teknologioita, jotka voivat sisältää yllä mainitut tavoitteet ja luoda älykkään koneen, joka voi auttaa meitä työskentelemään tehokkaasti, tekemään päätöksiä nopeammin ja parantamaan turvallisuutta. 

Tekoälyn työpaikat

Indeedin mukaan tekoälytaitojen kysyntä on yli kaksinkertaistunut viimeisen kolmen vuoden aikana. Tekoälyn alan työpaikkailmoitukset ovat nousseet 119 %. Kuvankäsittelyalgoritmin kouluttaminen onnistuu nykyään muutamassa minuutissa, kun taas muutama vuosi sitten tehtävän suorittaminen kesti tunteja. Kun vertaamme markkinoiden osaavia ammattilaisia ​​avoimien työpaikkojen määrään, voimme nähdä tekoälyn alan osaavista ammattilaisista pulaa.

Bayesilainen verkostoituminen, Hermoverkot, tietojenkäsittelytiede (mukaan lukien ohjelmointikielien tuntemus), fysiikka, robotiikka, laskeminen ja tilastolliset käsitteet ovat muutamia taitoja, jotka sinun on tiedettävä ennen syvällistä sukeltamista tekoälyn uraan. Jos olet joku, joka haluaa rakentaa uraa tekoälyssä, sinun tulee olla tietoinen tarjolla olevista erilaisista työtehtävistä. Katsotaanpa tarkemmin eri työrooleja tekoälymaailmassa ja mitä taitoja jokaisessa työtehtävässä tulee olla. 

Lue myös: Tekoälyn haastattelukysymykset 2020

1. Koneoppiminen

Jos olet tietotieteen tai soveltavan tutkimuksen taustalla, rooli a Koneoppiminen sopii sinulle. Sinun on osoitettava, että ymmärrät useita ohjelmointikieliä, kuten Python, Java. Ennakoivien mallien ymmärtäminen ja luonnollisen kielen käsittelyn hyödyntäminen valtavien tietojoukkojen kanssa työskennellessään osoittautuu hyödylliseksi. Ohjelmistokehityksen IDE-työkalujen, kuten IntelliJ ja Eclipse, tunteminen auttaa sinua edistymään uraasi koneoppimisen insinöörinä. Vastaat pääosin useiden koneoppimisprojektien rakentamisesta ja johtamisesta muun muassa.

ML-insinöörinä saat vuosittaisen mediaanipalkan 114,856 XNUMX dollaria. Yritykset etsivät osaavia ammattilaisia, joilla on alan maisterin tutkinto ja syvällinen tietämys koneoppimiskonsepteista, Javasta, Pythonista ja Scalasta. Vaatimukset vaihtelevat palkkaavasta yrityksestä riippuen, mutta analyyttinen osaaminen ja pilvisovellukset nähdään plussaa. 

2. Data-tutkija 

Data Scientistina tehtäviisi kuuluu suurten ja monimutkaisten tietojoukkojen kerääminen, analysointi ja tulkitseminen koneoppimisen ja ennakoivan analytiikan työkalujen avulla. Tietotieteilijät ovat myös vastuussa algoritmien kehittämisestä, jotka mahdollistavat tiedon keräämisen ja puhdistamisen jatkoanalyysiä ja tulkintaa varten. Vuotuinen mediaani Data Scientistin palkka on 120,931 XNUMX dollaria, ja vaadittavat taidot ovat seuraavat: 

• Hive
• Hadoop
• MapReduce
• Sika
• Kipinä
• Python
• Scala
• SQL 

Tarvittavat taidot voivat vaihdella yrityksittain ja kokemuksesi mukaan. Useimmat vuokrausyritykset hakevat maisterin tai tohtorin tutkintoa tietotekniikan tai tietojenkäsittelytieteen alalta. Jos olet tietotieteilijä ja haluat ryhtyä tekoälykehittäjäksi, edistyneestä tietojenkäsittelytieteen tutkinnosta on hyötyä. Sinulla tulee olla kyky ymmärtää jäsentämätöntä dataa ja sinulla on oltava vahvat analyyttiset ja viestintätaidot. Nämä taidot ovat välttämättömiä, kun työskentelet kommunikoidaksesi havainnoista yritysjohtajien kanssa. 

3. Business Intelligence Developer 

Kun tarkastellaan tekoälyn eri työtehtäviä, se sisältää myös Business Intelligence (BI) -kehittäjän aseman. Tämän roolin tavoitteena on analysoida monimutkaisia ​​tietojoukkoja, jotka auttavat meitä tunnistamaan liiketoiminta- ja markkinatrendit. BI-kehittäjä ansaitsee vuosittaisen mediaanipalkan 92,278 XNUMX dollaria. BI-kehittäjä vastaa monimutkaisen datan suunnittelusta, mallintamisesta ja ylläpidosta pilvipohjaisissa tietoalustoissa. Jos olet kiinnostunut työskentelemään BI-kehittäjänä, sinulla tulee olla vahvat tekniset ja analyyttiset taidot.

Erinomaiset viestintätaidot ovat tärkeitä, koska työskentelet kommunikoidaksesi ratkaisuja kollegoille, joilla ei ole teknistä tietoa. Sinun tulee myös näyttää ongelmanratkaisutaitoja. BI-kehittäjältä vaaditaan yleensä kandidaatin tutkinto millä tahansa asiaan liittyvällä alalla, ja työkokemus antaa myös lisäpisteitä. Sertifikaatit ovat erittäin haluttuja ja niitä pidetään lisälaaduna. BI-kehittäjältä vaadittavat taidot ovat tiedon louhinta, SQL-kyselyt, SQL-palvelinraportointipalvelut, BI-teknologiat ja tietovaraston suunnittelu. 

4. Tutkija 

Tutkija on yksi tekoälyn johtavista ammateista. Sinun tulee olla useiden alojen, kuten matematiikan, syväoppimisen, koneoppimisen ja laskennallisten tilastojen asiantuntija. Hakijoilla tulee olla riittävät tiedot tietokonehavainnosta, graafisista malleista, vahvistusoppimisesta ja NLP:stä. Kuten Data Scientists, myös tutkijoilta odotetaan tietojenkäsittelytieteen maisterin tai tohtorin tutkintoa. Vuosittaisen mediaanipalkan sanotaan olevan 99,809 XNUMX dollaria. Useimmat yritykset etsivät henkilöä, jolla on syvällinen ymmärrys rinnakkaislaskennasta, hajautetusta tietojenkäsittelystä, benchmarkingista ja koneoppimisesta. 

5. Big Data -insinööri/arkkitehti 

Big Data Engineerillä/arkkitehdeillä on parhaiten palkattu työ kaikista tekoälyn alaan kuuluvista rooleista. Big Data Engineerin/Arkkitehdin vuotuinen mediaanipalkka on 151,307 XNUMX dollaria. Niillä on tärkeä rooli sellaisen ekosysteemin kehittämisessä, joka mahdollistaa yritysjärjestelmien kommunikoinnin toistensa kanssa ja tietojen keräämisen. Data Scientistsiin verrattuna Big data Arkkitehdit saavat tehtäviä, jotka liittyvät tehokkaan big data-ympäristön suunnitteluun ja kehittämiseen alustoilla, kuten Spark ja Hadoop. Yritykset pyrkivät yleensä palkkaamaan henkilöitä, joilla on kokemusta C++:sta, Javasta, Pythonja Scala. 

Tiedon louhinta, datan visualisointi, ja tiedonsiirtotaidot ovat lisäetu. Toinen bonus olisi tohtorintutkinto matematiikasta tai muusta siihen liittyvästä tietojenkäsittelytieteen alasta.

Tekoälyn edut

Aivan kuten useimmissa maailman asioissa, tekoälyllä on hyvät ja huonot puolensa. Ensinnäkin, meidän on ymmärrettävä tekoälyn edut ja kuinka se on helpottanut elämäämme aikaisempiin aikoihin verrattuna. 

• Inhimillisten virheiden vähentäminen
• Saatavana 24 × 7
• Auttaa toistuvassa työssä
• Digitaalinen apu 
• Nopeammat päätökset
• Järkevä päätöksentekijä
• lääketieteelliset sovellukset
• Parantaa turvallisuutta
• Tehokas viestintä

Tarkastellaanpa tarkemmin jokaista edellä mainittua kohtaa. 

1. Inhimillisten virheiden vähentäminen

Kaikki tekoälymallissa tehdyt päätökset tehdään aiemmin kerätyistä tiedoista algoritmien soveltamisen jälkeen. Tämä mahdollistaa virheiden vähentämisen ja tarkkuuden mahdollisuudet kasvavat mitä suurempi tarkkuusaste. Ihmisten suorittaessa mitä tahansa tehtävää, on aina pieni virheen mahdollisuus. Koska pystymme tekemään virheitä, on parempi käyttää ohjelmia ja algoritmeja tekoälyn kautta, koska ne vähentävät virheiden mahdollisuutta. 

2. Saatavilla 24×7

Tekoälymallit on rakennettu toimimaan 24/7 ilman taukoja tai tylsyyttä. Verrattuna keskimääräiseen ihmiseen, joka voi työskennellä 24-7 tuntia päivässä, tämä on huomattavasti tehokkaampaa. Ihmisillä ei ole kykyä työskennellä pidempään, koska tarvitsisimme lepoa ja aikaa nuortuaksemme. Näin ollen tekoäly on käytettävissä XNUMX/XNUMX ja parantaa tehokkuutta enemmän. 

3. Auttaa toistuvassa työssä

Tekoäly voi tuottavasti automatisoida arkipäiväisiä ihmisten tehtäviä. Se voi auttaa meitä tulemaan yhä luovemmiksi – aina kiitoskirjeen lähettämisestä sotkujen poistamiseen tai kyselyihin vastaamiseen. Se voi myös auttaa meitä vahvistamaan asiakirjoja. Toistuva tehtävä, kuten ruoanlaitto ravintolassa tai tehtaassa, voi mennä pilalle, koska ihminen väsyy tai ei kiinnosta pitkän työskentelyn jälkeen. Tekoäly voi auttaa meitä suorittamaan nämä toistuvat tehtävät tehokkaasti ja ilman virheitä. 

4. Digitaalinen apu

Useat pitkälle edistyneet organisaatiot käyttävät digitaalisia avustajia vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa. Tämä auttaa organisaatiota säästämään henkilöstökustannuksia. Digitaalisia avustajia, kuten chatbotteja, käytetään tyypillisesti organisaation verkkosivuilla vastaamaan käyttäjien kysymyksiin. Se tarjoaa myös sujuvan käyttöliittymän ja hyvän käyttökokemuksen. Chatbotit ovat hyvä esimerkki samasta. Lue tästä saadaksesi lisätietoja kuinka rakentaa AI Chatbot.

5. Nopeammat päätökset 

Tekoäly muiden tällaisten teknologioiden ohella voi auttaa koneita tekemään nopeampia päätöksiä verrattuna keskimääräiseen ihmiseen. Tämä auttaa suorittamaan toimia nopeasti. Tämä johtuu siitä, että tehdessään päätöksiä ihmisillä on taipumus analysoida tekijöitä tunteiden kautta, toisin kuin tekoälyllä toimivilla koneilla, jotka tuottavat ohjelmoituja tuloksia nopeasti.

6. Rationaalinen päätöksentekijä

Me ihmiset olemme saaneet kehittyä suuressa määrin teknologisesti, mutta päätöksenteossa annamme silti tunteidemme vallata. Tietyissä tilanteissa on todella tärkeää tehdä nopeita, tehokkaita ja loogisia päätöksiä ilman, että tunteemme tulevat kuvaan. Tekoälypohjaista päätöksentekoa ohjaavat tekoälyalgoritmit, joten emotionaalisille ristiriitaisuuksille ei ole tilaa. Tekoälyn avulla tehdyt rationaaliset päätökset varmistavat, että tehokkuus ei vaikuta, ja nostaa myös organisaation tuottavuustasoa. 

7. Lääketieteelliset sovellukset

Tekoälyn kaikkien muiden etujen joukossa yksi suurimmista sovelluksista sen käytössä lääketieteen alalla. Lääkärit voivat arvioida potilaiden terveysriskejä tekoälypohjaisten lääketieteellisten sovellusten avulla. Sädekirurgialla leikataan kasvaimia siten, että se ei vahingoita ympäröiviä kudoksia ja aiheuta lisäongelmia. Lääketieteen ammattilaiset on koulutettu käyttämään tekoälyä leikkauksissa. Ne voivat myös auttaa tehokkaasti havaitsemaan ja seuraamaan erilaisia ​​neurologisia häiriöitä ja stimuloimaan aivojen toimintaa. 

8. Parantaa turvallisuutta

Kun tekniikka kehittyy jatkuvasti, on suurempi mahdollisuus, että ihmiset käyttävät sitä epäeettisistä syistä, kuten petoksista tai identiteettivarkauksista. Oikealla tavalla ja oikeista syistä käytettynä tekoäly voi osoittautua loistavaksi resurssiksi organisaatiomme turvallisuuden parantamisessa. Tekoälyä voidaan käyttää tietojemme ja taloutemme suojaamiseen. Tekoälyä toteutetaan pääasiassa kyberturvallisuuden alalla. Se on muuttanut kykyämme suojata henkilötietomme kaikenlaisilta kyberuhkilta tai hyökkäyksiltä. Lue lisää kyberturvallisuuden tekoälystä ja sen avusta, tätä.

9. Tehokas viestintä 

Ihmiset eri puolilta maailmaa puhuvat eri kieliä ja siksi heidän on vaikea kommunikoida keskenään. Kun katsomme menneisyyttä, näemme, kuinka ihmiskääntäjät auttaisivat ihmisiä kommunikoimaan toistensa kanssa, jos toinen henkilö ei ymmärtäisi samaa kieltä kuin me. Tällaisia ​​ongelmia ei esiinny, jos käytämme tekoälyä. Luonnollisen kielen käsittelyn avulla järjestelmät voivat kääntää sanoja luonnollisesta kielestä toiseen, mikä eliminoi välittäjän. Yksi parhaista esimerkeistä tästä on Google-kääntäjä ja kuinka se on kehittynyt ajan myötä. Nyt se tarjoaa ääniesimerkkejä siitä, kuinka sanat/lauseet lausutaan. Näin parannamme tarkkuuttamme ja kykyämme kommunikoida tehokkaasti.

Tekoälyn haitat

Nyt kun olemme ymmärtäneet tekoälyn edut, katsotaanpa muutamia haittoja. 

• Kustannusten ylitykset
• Lahjakkuuden puute
• Käytännön tuotteiden puute
• Standardien puute ohjelmistokehityksessä
• Väärinkäytön mahdollisuus
• Riippuu kovasti koneista
• Vaatii Valvontaa

Katsotaanpa tarkemmin tekoälyn haittoja. 

1. Kustannusten ylitykset

Tekoälypohjaisen mallin toiminnan mittakaava on huomattavasti suurempi verrattuna ohjelmistokehitykseen. Tästä johtuen tarvittavat resurssit kasvavat paljon nopeammin. Tämä nostaa toiminnan kustannukset korkeammalle tasolle.

2. Lahjakkuuksien puute 

Tekoäly on edelleen kehittyvä ala. Näin ollen ei ole helppoa löytää ammattilaisia, joilla on kaikki tarvittavat taidot. Tekoälyn alalla tarjolla olevien työpaikkojen ja alan ammattitaitoisen työvoiman välillä on ero. Kaikki tarvittavat taidot omaavan henkilön palkkaaminen lisää entisestään organisaation kustannuksia.

3. Standardien puute ohjelmistokehityksessä

Tekoälyn todellinen arvo piilee yhteistyössä, kun eri tekoälyjärjestelmät yhdistyvät muodostamaan suuremman, arvokkaamman sovelluksen. Mutta standardien puute tekoälyohjelmistojen kehittämisessä tarkoittaa, että eri järjestelmien on vaikea "puhua" toistensa kanssa. Itse tekoälyn ohjelmistokehitys on tämän vuoksi hidasta ja kallista, mikä edelleen estää tekoälyn kehittämistä.

4. Väärinkäytön mahdollisuus

Tekoälyllä on potentiaalia saavuttaa suuria asioita, ja sillä on valtava valta markkinoilla nykyään. Valitettavasti suuren tehon mukana tulee väärinkäytön mahdollisuus. Jos tekoälyn voima joutuu sellaisen henkilön käsiin, jolla on epäeettisiä motiiveja, väärinkäytön mahdollisuus on suurempi.

5. Erittäin riippuvainen koneista

Sovelluksista, kuten Siri ja Alexa, on tullut osa jokapäiväistä elämäämme. Olemme erittäin riippuvaisia ​​näistä sovelluksista ja saamme apua näistä sovelluksista, mikä heikentää luovaa kykyämme. Olemme tulossa erittäin riippuvaisiksi koneista ja menetämme yksinkertaisten taitojen oppimisen ja tulemme siten laiskemiksi. 

6. Vaatii Valvontaa

Tekoälyalgoritmien hyödyntämisellä on paljon etuja ja se on erittäin tehokasta. Mutta se vaatii myös jatkuvaa apua ja valvontaa. Nämä algoritmit eivät voi toimia ilman, että ohjelmoimme ne ja tarkistamme, toimivatko ne oikein vai eivät. Yksi esimerkki on Microsoftin AI-chat-bot nimeltä "Tay". Tay mallinnettiin puhumaan kuin teini-ikäinen tyttö oppimalla verkkokeskustelujen kautta. Mutta koska se oli ohjelmoitu oppimaan keskustelun perustaitoja, eikä se tiennyt eroa oikean ja väärän välillä, se meni eteenpäin ja twiittasi erittäin poliittista ja virheellistä tietoa Internet-peikkojen takia.

Tekoälyn tulevaisuus

Teknologiset muutokset ovat aina kiinnostaneet meitä. Tällä hetkellä elämme historiamme suurimpien tekoälykehitysten keskellä. Tekoälystä on tullut tekniikan alan suurin edistysaskel. Tämä ei ole vain vaikuttanut jokaisen toimialan tulevaisuuteen, vaan se on myös toiminut nousevien teknologioiden, kuten big datan, robotiikan ja IoT:n, veturina. Tällä nopeudella, jolla tekoäly kehittyy, ei ole epäilystäkään siitä, että se kukoistaa myös tulevaisuudessa. Voimme siis sanoa, että tekoäly on loistava kenttä vuodesta 2020 lähtien. Tekoälyn ja sen teknologioiden kehittyessä alalle tulee entistä enemmän ammattitaitoisia ammattilaisia.

Tekoälysertifikaatti antaa sinulle etulyöntiaseman muihin alan toimijoihin verrattuna. Kasvojentunnistus, terveydenhuollon tekoäly, chat-botit jatkavat kasvuaan, joten nyt olisi oikea aika rakentaa menestystä tekoälyura. Virtuaaliavustajat ovat jo osa jokapäiväistä elämäämme tietämättämme. Teslan kaltaisten teknisten jättiläisten itse ajavat autot ovat näyttäneet meille vilauksen siitä, miltä tulevaisuus näyttää. Löydettävänä on niin monia edistysaskeleita, tämä on vasta alkua. Mukaan World Economic ForumTekoälyn sanotaan luovan 133 miljoonaa uutta tekoälyn työpaikkaa vuoteen 2022 mennessä. Tekoälyn tulevaisuus on ehdottomasti valoisa.

Yksinkertainen tekoälyn miniprojekti

Ennen kuin siirryt projektiin, suosittelen tämän käymistä läpi Koneoppimisen opetusohjelma jos et ole perehtynyt koneoppimiseen ollenkaan. Se auttaisi sinua myös tässä projektissa, jos tiedät siitä Logistinen regressio-algoritmi.

Eläintarhan eläinten luokitus

Tässä miniprojektissa käytämme erilaisia ​​tekoälyn koneoppimisalueeseen kuuluvia algoritmeja eläintarhan eläinten luokitteluun niiden ominaisuuksien perusteella. Aiomme käyttää tätä Kagglen aineistoa, joka koostuu 101 eläintarhan eläimestä. Eläimiä kuvailee 16 muuttujaa, joilla on erilaisia ​​ominaisuuksia. 7 luokkatyyppiä ovat: nisäkäs, lintu, matelija, kala, sammakkoeläin, hyönteis ja selkärangaton.

Tämän aineiston tarkoituksena on pystyä ennustamaan eläinten luokittelu muuttujien perusteella. Löydät myös tiedot tässä tietojoukossa käytetyistä eri attribuuteista linkitetyltä lataussivulta tätä.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

lähtö:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Lähtö:
harjoitustarkkuus: 1.0
testaustarkkuus: 0.9215686274509803 

Kuten näette, malli toimi poikkeuksellisen hyvin, sillä testidatasta saatiin 92 %:n tarkkuus. Nyt, jos sinulle annetaan minkä tahansa yllä olevan tietojoukon eläimen attribuutit, voit luokitella sen yllä olevan mallin avulla.

• Vähentääkö tekoäly työpaikkoja tulevaisuudessa?

AI kehittyy edelleen. Tekoälyn alalla on valtavasti parantamisen ja edistymisen varaa, ja vaikka saattaa vaatia jonkin verran osaamisen parantamista pysyäkseen muuttuvien trendien mukana, tekoäly ei todennäköisesti korvaa tai vähennä työpaikkoja tulevaisuudessa. Itse asiassa Gartnerin tutkimuksen mukaan tekoälyyn liittyvät työpaikat saavuttavat kaksi miljoonaa uutta työpaikkaa vuoteen 2025 mennessä. Tekoälyn käyttöönotto helpottaa organisaation tehtäviä. Pysyäksesi ajantasalla jatkuvasti muuttuvassa maailmassa on tarpeen kehittää ja oppia näitä uusia käsitteitä.

• Kuinka AI toimii?

Tekoälyjärjestelmän rakentaminen on huolellinen prosessi, jossa ihmisen ominaisuuksia ja kykyjä muutetaan koneessa ja käytetään sen laskennallista kykyä ylittääksemme sen, mihin pystymme. Tekoäly voidaan rakentaa useiden komponenttien päälle ja se toimii yhdistelmänä:

• Filosofia
• Matematiikka
• Taloustiede
• Neuroscience
• Psykologia
• Tietotekniikka
• Ohjausteoria ja kybernetiikka
• Kielitiede

• Miten tekoälyä käytetään robotiikassa?

Tekoäly ja robotiikka nähdään yleensä kahtena eri asiana. AI sisältää ohjelmointiälyn, kun taas robotiikkaan liittyy fyysisten robottien rakentaminen. Nämä kaksi käsitettä kuitenkin korreloivat. Robotiikka käyttää tekoälytekniikoita ja -algoritmeja, ja tekoäly kattaa kuilun näiden kahden välillä. Näitä robotteja voidaan ohjata AI-ohjelmas.

• Miksi tekoäly on tärkeä?

Tekoäly ja muut tekniikat ovat vallanneet musiikkisuosituksista, karttaohjeista, mobiilipankista petostentorjuntaan. Tekoäly on tärkeä useista syistä. Tekoälyllä on useita etuja, kuten inhimillisten virheiden vähentäminen, saatavilla 24 × 7, auttaa toistuvassa työssä, digitaalinen apu, nopeammat päätökset ja paljon muuta.

• Mitkä ovat heikot menetelmät tekoälyssä?

Heikko tekoäly on kapea sovellus, jolla on rajoitettu soveltamisala. Se käyttää ohjattua ja valvomatonta oppimista tietojen käsittelyyn. Esimerkki: Siri, Alexa.

• Mitkä ovat tekoälyn haarat?

Tekoäly voidaan jakaa pääasiassa kuuteen haaraan. Ne ovat koneoppiminen, hermoverkot, syväoppiminen, tietokonenäkö, luonnollisen kielen käsittely, kognitiivinen tietojenkäsittely. 

• Kuinka voin aloittaa tekoälyn oppimisen?

Jotta voit oppia tekoälyä, sinulla on oltava taitoja, kuten matematiikka, luonnontieteet ja tietojenkäsittely. Voit myös valita joitain verkko-opetusohjelmia ja oppia tekoälyä mukavasti kotonasi.

• Mitkä ovat 4 tekoälytyyppiä? 

 Tekoälyn neljä tyypillistä tyyppiä ovat reaktiiviset koneet, rajoitettu muisti, mielen teoria ja itsetietoisuus.

• Mitkä ovat perusasiat tekoälyn oppimiseen?

Tekoälyn perusteet ovat Advanced Math and Stats, ohjelmointikieli, koneoppiminen ja paljon kärsivällisyyttä. Sinun on tiedettävä, että tekoäly ja koneoppiminen sisältävät koneoppimisen, python-koodin, tietojenkäsittelytieteen, luonnollisen kielen käsittelyn, datatieteen, matematiikan, psykologian, neurotieteen ja monet muut tieteenalat.

• Onko tekoäly vaikea oppia?

 Tekoäly ei ole kovaa; sinun on kuitenkin käytettävä siihen aikaa. Mitä useamman projektin parissa työskentelet, sitä paremmin saavutat sen. Taitojen lisäksi tarvitset päättäväisyyttä oppiaksesi tekoälyn.

Tämä vie meidät tekoälyn opetusohjelman loppuun. Tässä on ilmainen kurssi AIML:stä jotka voivat auttaa sinua vahvistamaan perustaasi.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/