קורס AI Crash: טרמינולוגיה בסיסית למשקיעי בינה מלאכותית - המכון האמריקאי למשקיעי קריפטו

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

אחד הכללים העיקריים שלי למשקיעים בנכסים דיגיטליים הוא להיות מסוגל להסביר את ההשקעות שלך, אבל עם התקדמות הבינה המלאכותית מהר ככל שאתה יכול לומר בינה מלאכותית, קל יותר לומר מאשר לעשות.

במיוחד כשביטויים כמו למידה עמוקה, רשתות עצביות ועיבוד שפה טבעית נזרקים כאילו הם אנגלית בסיסית.

עקומת הלמידה של הבינה המלאכותית יכולה להיות תלולה עוד יותר עבור משקיעים חדשים. כשנכנסתי לראשונה לשוק הזה, הבנתי אולי 10% ממה שקראתי. אבל ברגע שהצלחתי להגדיר איזה ז'רגון בסיסי הקשור לבינה מלאכותית, אז הבנתי סוף סוף את הגודל של מה שהטכנולוגיה הזו יכולה לעשות. ו אז הצלחתי להסביר את ההשקעות שלי.

כדי לעזור לך לעשות את אותו הדבר, הרכבתי כרטיסי פלאש עם מינוח AI בסיסי כדי לעזור לך להבין איך זה עובד ולמה זה חשוב.

יש גם סרטון קצר שאני רוצה שתצפו בו אני אדריך אתכם בכל הגדרה ואספק דוגמאות איך זה קשור לבינה מלאכותית.

התחל את קורס ה-AI שלך כאן...

שלב ראשון: התחל בצפייה בקורס מזורז בן 15 דקות שבו אכסה 16 הגדרות בסיסיות שכל משקיע בינה מלאכותית צריך לדעת.

שלב שני: השתמש בכרטיסיות הבאות כדי ללמוד הגדרות אלה. אתה לא צריך לשנן אותם בצורה מושלמת, אבל אתה אמור להיות מסוגל להסביר את המונחים למישהו אחר.

להלן ההגדרות להתייחסות:

למידת מכונה: תת-קבוצה של AI הכוללת פיתוח אלגוריתמים ומודלים סטטיסטיים המאפשרים למחשבים ללמוד מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים לכך במפורש.
למידה עמוקה: תת-קבוצה של למידת מכונה המשתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות בעלות שכבות רבות כדי לאפשר למחשבים ללמוד מכמויות גדולות של נתונים לא מובנים.
עיבוד שפה טבעית (NLP): תת-קבוצה של AI הכוללת לימוד מכונות להבין, לפרש ולהגיב לשפה אנושית.
רובוטיקה: תחום של AI הכולל תכנון ופיתוח של רובוטים, שהם מכונות שיכולות לבצע משימות באופן אוטונומי או בהנחיה אנושית.
ראייה ממוחשבת: תת-קבוצה של AI הכוללת לימוד מחשבים לפרש ולנתח תמונות וסרטונים.
רשתות עצביות: סוג של מודל למידת מכונה בהשראת המבנה והתפקוד של המוח האנושי.
לימוד עם חיזוקים: סוג של למידת מכונה הכוללת הכשרת סוכנים לנקוט בפעולות בסביבה כדי למקסם אות תגמול.
יצירת שפה טבעית (NLG): תת-קבוצה של עיבוד שפה טבעית (NLP) הכוללת לימוד מכונות ליצור שפה דמוית אדם.
מערכות מומחים: מערכות AI המחקות את יכולות קבלת ההחלטות של מומחה אנושי בתחום מסוים.
כריית מידע: תהליך גילוי דפוסים ותובנות במערכי נתונים גדולים תוך שימוש בשיטות סטטיסטיות וחישוביות.
ביג דאטה: מערכי נתונים גדולים במיוחד שניתן לנתח כדי לחשוף דפוסים, מגמות ואסוציאציות, במיוחד הקשורות להתנהגות ואינטראקציות אנושיות.
אתיקה של בינה מלאכותית: חקר ההשלכות האתיות, החברתיות והפוליטיות של מערכות ויישומי בינה מלאכותית.
הסבר על AI: מערכות ומודלים של AI שיכולים לספק הסברים או הצדקות להחלטות או תחזיות שלהם.
רשתות יריבות יצירתיות (GAN): סוג של מודל למידה עמוקה הכולל שתי רשתות עצביות, האחת מייצרת נתונים מזויפים והשנייה מבדילה בין נתונים אמיתיים למזויפים.
רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN): סוג של רשת עצבית המשמשת בדרך כלל למשימות זיהוי תמונות וראייה ממוחשבת.
הזיות (ב-AI): התופעה שבה מודל שפה גדול מייצר טקסט שנראה קוהרנטי ומשמעותי, אך למעשה אינו מבוסס על המציאות או מבוסס על מידע עובדתי.