Tutorial over kunstmatige intelligentie voor beginners in 2024 | Leer AI-tutorial van experts

Deze tutorial over kunstmatige intelligentie biedt basis- en tussentijdse informatie over concepten van kunstmatige intelligentie. Het is ontworpen om studenten en werkende professionals die complete beginners zijn, te helpen. In deze tutorial ligt onze focus op kunstmatige intelligentie. Als je meer wilt weten over machine learning, kun je deze tutorial bekijken voor complete beginnershandleiding van Machine Learning.

In de loop hiervan Tutorial over kunstmatige intelligentiezullen we kijken naar verschillende concepten, zoals de betekenis van kunstmatige intelligentie, de niveaus van AI, waarom AI belangrijk is, de verschillende toepassingen ervan, de toekomst van kunstmatige intelligentie, en meer.

Om op het gebied van AI te kunnen werken, heb je doorgaans veel ervaring nodig. Zo gaan we ook in op de verschillende functieprofielen die met kunstmatige intelligentie te maken hebben en helpen we je uiteindelijk relevante ervaring op te doen. U hoeft geen specifieke achtergrond te hebben voordat u zich op het gebied van AI begeeft, omdat het mogelijk is om de benodigde vaardigheden te leren en te verwerven. Terwijl de termen Data Science, Artificial Intelligence (AI) en Machine learning vallen in hetzelfde domein en zijn met elkaar verbonden, ze hebben hun specifieke toepassingen en betekenis. Simpel gezegd heeft kunstmatige intelligentie tot doel machines in staat te stellen redeneringen uit te voeren door menselijke intelligentie te repliceren. Omdat het hoofddoel van AI-processen is om machines uit ervaring te leren, is het voeden van de juiste informatie en zelfcorrectie cruciaal.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Het antwoord op deze vraag hangt af van wie je het vraagt. Een leek met een vluchtig begrip van technologie zou deze in verband brengen met robots. Als je een AI-onderzoeker naar kunstmatige intelligentie vraagt, zou hij zeggen dat het een reeks algoritmen is die resultaten kunnen opleveren zonder dat hij daar expliciet de opdracht voor hoeft te krijgen. Beide antwoorden zijn juist. Samenvattend is kunstmatige intelligentie dus:

• Een intelligente entiteit gecreëerd door mensen.
• In staat om taken op een intelligente manier uit te voeren zonder expliciete instructies te krijgen.
• In staat om rationeel en menselijk te denken en te handelen.

De kern van kunstmatige intelligentie is een tak van de computerwetenschap die tot doel heeft menselijke intelligentie in machines te creëren of te repliceren. Maar wat maakt een machine intelligent? Veel AI-systemen worden aangedreven met behulp van machinaal leren en diepgaand leren algoritmen. AI evolueert voortdurend, wat in het verleden als onderdeel van AI werd beschouwd, kan nu alleen maar als een computerfunctie worden gezien. Een rekenmachine kan bijvoorbeeld in het verleden als onderdeel van AI worden beschouwd. Nu wordt het beschouwd als een eenvoudige functie. Op dezelfde manier zijn er verschillende niveaus van AI, laten we die begrijpen.

Waarom is kunstmatige intelligentie belangrijk?

Het doel van kunstmatige intelligentie is om de menselijke capaciteiten te ondersteunen en ons te helpen geavanceerde beslissingen te nemen met verstrekkende gevolgen. Vanuit technisch oogpunt is dat het hoofddoel van AI. Als we vanuit een meer filosofisch perspectief naar het belang van AI kijken, kunnen we zeggen dat het het potentieel heeft om mensen te helpen een zinvoller leven te leiden, zonder dwangarbeid. AI kan ook helpen het complexe web van onderling verbonden individuen, bedrijven, staten en naties te beheren, zodat het kan functioneren op een manier die gunstig is voor de hele mensheid.

Momenteel wordt kunstmatige intelligentie gedeeld door alle verschillende instrumenten en technieken die we de afgelopen duizend jaar hebben uitgevonden – om menselijke inspanningen te vereenvoudigen en ons te helpen betere beslissingen te nemen. Kunstmatige intelligentie is zo'n creatie die ons zal helpen bij het verder uitvinden van baanbrekende instrumenten en diensten die de manier waarop we ons leven leiden exponentieel zouden veranderen, door hopelijk strijd, ongelijkheid en menselijk lijden weg te nemen.

We zijn nog ver verwijderd van dit soort uitkomsten. Maar het kan in de toekomst wel eens gebeuren. Kunstmatige intelligentie wordt momenteel vooral door bedrijven gebruikt om hun procesefficiëntie te verbeteren, taken die veel middelen vergen te automatiseren en om zakelijke voorspellingen te doen op basis van de gegevens die voor ons beschikbaar zijn. Zoals u ziet, is AI op verschillende manieren belangrijk voor ons. Het creëert nieuwe kansen in de wereld, helpt ons onze productiviteit te verbeteren, en nog veel meer. 

Geschiedenis van kunstmatige intelligentie

Het concept van intelligente wezens bestaat al heel lang en heeft nu zijn weg gevonden naar vele sectoren, zoals AI in het onderwijs, de automobielsector, het bankwezen en de financiële sector, AI-gezondheidszorg enz. De oude Grieken hadden mythen over robots zoals de Chinese en Egyptische ingenieurs automaten gebouwd. Het begin van de moderne AI gaat echter terug tot de tijd waarin klassieke filosofen probeerden het menselijk denken als een symbolisch systeem te omschrijven. Tussen de jaren veertig en vijftig besprak een handvol wetenschappers uit verschillende vakgebieden de mogelijkheid om een ​​kunstmatig brein te creëren. Dit leidde tot de opkomst van het vakgebied AI-onderzoek – dat in 1940 als academische discipline werd opgericht – op een conferentie aan het Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. Het woord werd bedacht door John McCarthy, die nu wordt beschouwd als de vader van de kunstmatige intelligentie.

Ondanks een goed gefinancierde mondiale inspanning gedurende tientallen jaren, vonden wetenschappers het uiterst moeilijk om intelligentie in machines te creëren. Tussen midden jaren zeventig en negentig hadden wetenschappers te maken met een acuut tekort aan financiering voor AI-onderzoek. Deze jaren werden bekend als de 'AI Winters'. Eind 1970 waren Amerikaanse bedrijven echter opnieuw geïnteresseerd in AI. Bovendien kwam ook de Japanse overheid met plannen om een ​​computer van de vijfde generatie te ontwikkelen voor de vooruitgang van AI. Uiteindelijk versloeg IBM's Deep Blue in 1990 de eerste computer die een wereldkampioen schaken versloeg, Garry Kasparov.

Terwijl AI en de bijbehorende technologie zich verder ontwikkelden – grotendeels als gevolg van verbeteringen in computerhardware, begonnen ook bedrijven en overheden de methoden ervan met succes in andere beperkte domeinen te gebruiken. De afgelopen vijftien jaar zijn Amazon, Google, Baidu en vele anderen erin geslaagd AI-technologie in te zetten voor een enorm commercieel voordeel. AI is tegenwoordig ingebed in veel van de online diensten die we gebruiken. Als gevolg hiervan is de technologie erin geslaagd niet alleen een rol te spelen in elke sector, maar ook een groot deel van de aandelenmarkt aan te sturen. 

Tegenwoordig is kunstmatige intelligentie onderverdeeld in subdomeinen, namelijk kunstmatige algemene intelligentie, kunstmatige smalle intelligentie en kunstmatige superintelligentie, die we in dit artikel in detail zullen bespreken. We zullen ook het verschil tussen AI en AGI bespreken.

Niveaus van kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie kan worden onderverdeeld in drie hoofdniveaus:

1. Kunstmatige smalle intelligentie
2. Algemene kunstmatige intelligentie
3. Kunstmatige superintelligentie

Kunstmatige Narrow Intelligence (ANI)

Ook wel bekend als smalle AI of zwakke AI. Kunstmatige smalle intelligentie is doelgericht en is ontworpen om enkelvoudige taken uit te voeren. Hoewel deze machines als intelligent worden beschouwd, functioneren ze onder minimale beperkingen en worden ze daarom zwakke AI genoemd. Het bootst de menselijke intelligentie niet na; het stimuleert menselijk gedrag op basis van bepaalde parameters. Narrow AI maakt gebruik van NLP of natuurlijke taalverwerking om taken uit te voeren. Dit zie je terug in technologieën als chatbots en spraakherkenningssystemen als Siri. Door gebruik te maken van deep learning kunt u de gebruikerservaring personaliseren, zoals virtuele assistenten die uw gegevens opslaan om uw toekomstige ervaring te verbeteren. 

Voorbeelden van zwakke of beperkte AI:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBM's Watson
3. Zelfrijdende auto's
4. Gezichtsherkenningssoftware
5. E-mail spamfilters 
6. Voorspellingstools 

Kunstmatige algemene intelligentie (AGI)

Ook bekend als sterke AI of diepe AI, verwijst kunstmatige algemene intelligentie naar het concept waarmee machines menselijke intelligentie kunnen nabootsen en tegelijkertijd het vermogen kunnen demonstreren om hun intelligentie toe te passen om problemen op te lossen. Wetenschappers zijn er nog niet in geslaagd dit niveau van intelligentie te bereiken. Er moet aanzienlijk onderzoek worden gedaan voordat dit niveau van intelligentie kan worden bereikt. Wetenschappers zouden een manier moeten vinden waardoor machines bewust kunnen worden door een reeks cognitieve vaardigheden te programmeren. Een paar eigenschappen van diepe AI zijn-

• Erkenning
• Terugroepen 
• Hypothese testen 
• Verbeelding
• Analogie
• implicatie

Het is moeilijk te voorspellen of sterke AI in de nabije toekomst vooruitgang zal blijven boeken of niet, maar nu spraak- en gezichtsherkenning voortdurend vooruitgang laten zien, bestaat er een kleine mogelijkheid dat we ook op dit niveau van AI groei kunnen verwachten. 

Kunstmatige superintelligentie (ASI)

Momenteel is superintelligentie slechts een hypothetisch concept. Mensen gaan ervan uit dat het in de toekomst mogelijk kan zijn om zo’n kunstmatige intelligentie te ontwikkelen, maar in de huidige wereld bestaat die niet. Superintelligentie kan bekend staan ​​als het niveau waarop de machine de menselijke capaciteiten overtreft en zelfbewust wordt. Dit concept is de muze geweest van verschillende films en sciencefictionromans waarin robots die in staat zijn hun gevoelens en emoties te ontwikkelen de mensheid zelf kunnen overrompelen. Het zou zijn eigen emoties kunnen opbouwen en hypothetisch gezien beter zijn dan mensen in kunst, sport, wiskunde, wetenschap en meer. Het beslissingsvermogen van een superintelligentie zou groter zijn dan dat van een mens. Het concept van kunstmatige superintelligentie is ons nog steeds onbekend, de gevolgen ervan zijn niet te raden en de impact ervan kan nog niet worden gemeten. 

Laten we nu het verschil begrijpen tussen zwakke AI en sterke AI. 

Toepassingen van kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie heeft tegenwoordig zijn weg gevonden naar verschillende industrieën en gebieden. Van gaming tot gezondheidszorg, de toepassing van AI is enorm toegenomen. Wist u dat de Google Maps-applicaties en gezichtsherkenning zoals op de iPhone allemaal gebruik maken van AI-technologie om te functioneren? AI is overal om ons heen en maakt meer deel uit van ons dagelijks leven dan we weten. Als u meer wilt weten over AI, kunt u terecht bij de PGP Kunstmatige Intelligentie en Machine Learning Cursus aangeboden door Geweldig leren. Hier zijn een paar toepassingen van kunstmatige intelligentie.

Beste toepassingen van kunstmatige intelligentie in 2024

1. Google's AI-aangedreven voorspellingen (Google Maps)
2. Toepassingen voor het delen van ritten (Uber, Lyft)
3. AI-automatische piloot in commerciële vluchten
4. Spamfilters op e-mails
5. Plagiaatcontroles en hulpmiddelen
6. Gezichtsherkenning
7. Zoekaanbevelingen
8. Spraak-naar-tekst-functies
9. Slimme persoonlijke assistenten (Siri, Alexa)
10. Bescherming en preventie tegen fraude

Nu we weten dat dit de gebieden zijn waar AI wordt toegepast. Laten we deze op een meer gedetailleerde manier begrijpen. Google werkt samen met DeepMind om de nauwkeurigheid van verkeersvoorspellingen te verbeteren. Met behulp van zowel historische verkeersgegevens als de live data kunnen ze nauwkeurige voorspellingen doen via AI-technologie en machine learning-algoritmen. Een intelligente persoonlijke assistent kan taken uitvoeren op basis van door ons gegeven opdrachten. Het is een softwareagent en kan taken uitvoeren zoals het verzenden van berichten, het uitvoeren van een Google-zoekopdracht, het opnemen van een spraaknotitie, chatbots en meer. 

Doelstellingen van kunstmatige intelligentie

Tot nu toe heb je gezien wat AI betekent, de verschillende niveaus van AI en de toepassingen ervan. Maar wat zijn de doelen van AI? Welk resultaat willen we bereiken met AI? Het algemene doel zou zijn om machines en computers intelligent te laten leren en functioneren. Enkele van de andere doelen van AI zijn:

1. Probleemoplossend: Onderzoekers ontwikkelden algoritmen die het stapsgewijze proces konden imiteren dat mensen gebruiken bij het oplossen van een puzzel. Eind jaren tachtig en negentig had het onderzoek een stadium bereikt waarin methoden waren ontwikkeld om met onvolledige of onzekere informatie om te gaan. Maar voor moeilijke problemen is er behoefte aan enorme rekenkracht en geheugenkracht. De zoektocht naar efficiënte probleemoplossende algoritmen is dus een van de doelen van kunstmatige intelligentie.

2. Kennisrepresentatie: Van machines wordt verwacht dat ze problemen oplossen die uitgebreide kennis vereisen. Kennisrepresentatie staat dus centraal bij AI. Kunstmatige intelligentie vertegenwoordigt objecten, eigenschappen, gebeurtenissen, oorzaak en gevolg en nog veel meer. 

3. Plannen: Een van de doelen van AI zou moeten zijn om intelligente doelen te stellen en deze te bereiken. In staat zijn voorspellingen te doen over hoe acties de verandering zullen beïnvloeden en welke keuzes beschikbaar zijn. Een AI-agent zal zijn omgeving moeten beoordelen en dienovereenkomstig voorspellingen moeten doen. Daarom is planning belangrijk en kan het worden beschouwd als een doel van AI. 

4. Leren: Een van de fundamentele concepten van AI, machine learning, is de studie van computeralgoritmen die door ervaring in de loop van de tijd blijven verbeteren. Er zijn verschillende soorten ML. De algemeen bekende typen zijn Unsupervised Machine Learning en Supervised Machine Learning. Voor meer informatie over deze concepten kunt u onze blog lezen op wat ML betekent en hoe het werkt. 

5. Sociale intelligentie: Affective computing is in wezen de studie van systemen die menselijke inspanningen kunnen interpreteren, herkennen en verwerken. Het is een samenvloeiing van informatica, psychologie en cognitieve wetenschappen. Sociale intelligentie is een ander doel van AI, omdat het belangrijk is om deze velden te begrijpen voordat algoritmen worden gebouwd. 

Het algemene doel van AI is dus het creëren van technologieën die de bovenstaande doelen kunnen integreren en een intelligente machine kunnen creëren die ons kan helpen efficiënt te werken, sneller beslissingen te nemen en de veiligheid te verbeteren. 

Banen in de kunstmatige intelligentie

Volgens Indeed is de vraag naar AI-vaardigheden de afgelopen drie jaar meer dan verdubbeld. Het aantal vacatures op het gebied van AI is met 119% gestegen. De taak om een ​​beeldverwerkingsalgoritme te trainen kan tegenwoordig binnen enkele minuten worden uitgevoerd, terwijl een paar jaar geleden de taak uren in beslag zou nemen. Wanneer we de geschoolde professionals op de markt vergelijken met het aantal vacatures dat vandaag de dag beschikbaar is, zien we een tekort aan geschoolde professionals op het gebied van kunstmatige intelligentie.

Bayesiaanse netwerken, Neurale nettenComputerwetenschappen (inclusief kennis over programmeertalen), natuurkunde, robotica, calculus en statistische concepten zijn een paar vaardigheden die je moet kennen voordat je diep in een carrière in AI duikt. Als u iemand bent die een carrière in AI wil opbouwen, moet u zich bewust zijn van de verschillende beschikbare functies. Laten we de verschillende functies in de wereld van AI eens nader bekijken en welke vaardigheden men voor elke functie moet bezitten. 

Lees ook: Interviewvragen over kunstmatige intelligentie 2020

1. Machine Learning Engineer

Als je iemand bent met een achtergrond in Data Science of toegepast onderzoek, dan is de rol van een Machine Learning Engineer geschikt voor u. Je moet blijk geven van begrip van meerdere programmeertalen zoals Python, Java. Het hebben van inzicht in voorspellende modellen en het kunnen benutten van natuurlijke taalverwerking tijdens het werken met enorme datasets zal nuttig blijken te zijn. Als u bekend bent met IDE-tools voor softwareontwikkeling, zoals IntelliJ en Eclipse, kunt u uw carrière als machine learning-ingenieur verder ontwikkelen. Je bent voornamelijk verantwoordelijk voor het bouwen en beheren van onder andere verschillende machine learning-projecten.

Als ML-ingenieur ontvangt u een gemiddeld jaarlijks salaris van $ 114,856. Bedrijven zoeken naar bekwame professionals met een masterdiploma in het gerelateerde vakgebied en diepgaande kennis van machine learning-concepten, Java, Python en Scala. De vereisten zullen variëren afhankelijk van het inlenende bedrijf, maar analytische vaardigheden en cloudapplicaties worden als een pluspunt gezien. 

2. Gegevenswetenschapper 

Als Data Scientist omvatten uw taken het verzamelen, analyseren en interpreteren van grote en complexe datasets door gebruik te maken van machine learning en voorspellende analysetools. Datawetenschappers zijn ook verantwoordelijk voor het ontwikkelen van algoritmen die het verzamelen en opschonen van gegevens voor verdere analyse en interpretatie mogelijk maken. Het jaargemiddelde salaris van een Data Scientist is $ 120,931, en de vereiste vaardigheden zijn als volgt: 

• Bijenkorf
• Hadoop
• KaartVerminderen
• Varken
• Vonk
• Python
• Scala
• SQL 

De vereiste vaardigheden kunnen variëren van bedrijf tot bedrijf en afhankelijk van uw ervaringsniveau. De meeste inlenende bedrijven zijn op zoek naar een masterdiploma of een doctoraat op het gebied van data science of informatica. Als je een datawetenschapper bent en AI-ontwikkelaar wilt worden, blijkt een geavanceerde computerwetenschappengraad nuttig te zijn. Je moet het vermogen hebben om ongestructureerde gegevens te begrijpen en over sterke analytische en communicatieve vaardigheden te beschikken. Deze vaardigheden zijn essentieel omdat u zult werken aan het communiceren van bevindingen met bedrijfsleiders. 

3. Business Intelligence-ontwikkelaar 

Als je naar de verschillende functies binnen AI kijkt, valt daar ook de functie van Business Intelligence (BI) ontwikkelaar onder. Het doel van deze rol is het analyseren van complexe datasets die ons helpen bedrijfs- en markttrends te identificeren. Een BI-ontwikkelaar verdient een gemiddeld jaarsalaris van $ 92,278. Een BI-ontwikkelaar is verantwoordelijk voor het ontwerpen, modelleren en onderhouden van complexe gegevens in cloudgebaseerde dataplatforms. Als je geïnteresseerd bent om als BI-ontwikkelaar aan de slag te gaan, moet je zowel over sterke technische als analytische vaardigheden beschikken.

Het hebben van goede communicatieve vaardigheden is belangrijk omdat je werkt aan het communiceren van oplossingen aan collega's die geen technische kennis bezitten. Je moet ook probleemoplossende vaardigheden tonen. Van een BI-ontwikkelaar wordt doorgaans verwacht dat hij een bachelordiploma in een gerelateerd vakgebied heeft, en werkervaring levert je ook extra punten op. Certificeringen zijn zeer gewenst en worden gezien als een extra kwaliteit. De vaardigheden die nodig zijn voor een BI-ontwikkelaar zijn datamining, SQL-query's, SQL-serverrapportageservices, BI-technologieën en datawarehouse-ontwerp. 

4. Onderzoekswetenschapper 

Een onderzoekswetenschapper is een van de leidende carrières in de kunstmatige intelligentie. Je moet een expert zijn in meerdere disciplines, zoals wiskunde, deep learning, machine learning en computationele statistiek. Kandidaten moeten voldoende kennis hebben over computerperceptie, grafische modellen, versterkend leren en NLP. Net als bij Data Scientists wordt van onderzoekswetenschappers verwacht dat ze een master- of doctoraatsdiploma in computerwetenschappen hebben. Het jaarlijkse gemiddelde salaris zou $ 99,809 bedragen. De meeste bedrijven zijn op zoek naar iemand die een diepgaand inzicht heeft in parallel computing, gedistribueerd computergebruik, benchmarking en machine learning. 

5. Big Data-ingenieur/architect 

Big Data Engineer/Architecten hebben de bestbetaalde baan van alle functies die onder Kunstmatige Intelligentie vallen. Het gemiddelde jaarlijkse salaris van een Big Data Engineer/Architect is $151,307. Ze spelen een cruciale rol in de ontwikkeling van een ecosysteem dat bedrijfssystemen in staat stelt met elkaar te communiceren en gegevens te verzamelen. Vergeleken met datawetenschappers krijgen big data-architecten taken gerelateerd aan het plannen, ontwerpen en ontwikkelen van een efficiënte big data-omgeving op platforms zoals Spark en Hadoop. Bedrijven zoeken doorgaans naar mensen die ervaring hebben met C++, Java, Python, en Scala. 

datamining, data visualisatieen vaardigheden op het gebied van datamigratie zijn een bijkomend voordeel. Een andere bonus zou een doctoraat in de wiskunde of een ander gerelateerd computerwetenschappelijk vakgebied zijn.

Voordelen van kunstmatige intelligentie

Net zoals het geval is met de meeste dingen in de wereld, heeft AI zijn voor- en nadelen. Laten we eerst de voordelen van kunstmatige intelligentie begrijpen en hoe dit ons leven gemakkelijker heeft gemaakt vergeleken met vroeger. 

• Vermindering van menselijke fouten
• 24 × 7 beschikbaar
• Helpt bij repetitief werk
• Digitale assistentie 
• Snellere beslissingen
• Rationele beslisser
• Medische toepassingen
• Verbetert de beveiliging
• Efficiënte communicatie

Laten we elk van de bovengenoemde punten eens nader bekijken. 

1. Vermindering van menselijke fouten

Alle beslissingen die in een AI-model worden genomen, worden genomen op basis van eerder verzamelde informatie nadat een reeks algoritmen is toegepast. Hierdoor kunnen de fouten worden verminderd en nemen de kansen op nauwkeurigheid toe naarmate de nauwkeurigheid groter is. In het geval van mensen die welke taak dan ook uitvoeren, is er altijd een kleine kans op fouten. Omdat we in staat zijn fouten te maken, is het beter om via AI gebruik te maken van programma’s en algoritmen, omdat deze de kans op fouten verkleinen. 

2. 24×7 beschikbaar

Modellen voor kunstmatige intelligentie zijn gebouwd om 24/7 te werken, zonder pauzes of verveling. Vergeleken met een gemiddelde mens die zes tot acht uur per dag kan werken, is dit aanzienlijk efficiënter. Mensen hebben niet het vermogen om langere tijd te werken, omdat we rust en tijd nodig hebben om te verjongen. Zo is AI 24/7 beschikbaar en verbetert de efficiëntie nog meer. 

3. Helpt bij repetitief werk

Kunstmatige intelligentie kan alledaagse menselijke taken productief automatiseren. Het kan ons helpen om steeds creatiever te worden – van het sturen van een bedankmail tot het opruimen of het beantwoorden van vragen. Het kan ons ook helpen bij het verifiëren van documenten. Een repetitieve taak, zoals het maken van voedsel in een restaurant of een fabriek, kan teniet worden gedaan omdat mensen na langdurig werken moe of ongeïnteresseerd raken. AI kan ons helpen deze repetitieve taken efficiënt en foutloos uit te voeren. 

4. Digitale hulp

Verschillende organisaties die zeer geavanceerd zijn, maken gebruik van digitale assistenten om met gebruikers te communiceren. Hierdoor kan de organisatie kosten besparen op personeelszaken. Digitale assistenten zoals chatbots worden doorgaans op de website van een organisatie gebruikt om vragen van gebruikers te beantwoorden. Het biedt ook een soepel functionerende interface en een goede gebruikerservaring. Chatbots zijn daar een goed voorbeeld van. Lees hier meer over hoe je een AI-chatbot bouwt.

5. Snellere beslissingen 

AI kan, naast andere soortgelijke technologieën, machines helpen sneller beslissingen te nemen in vergelijking met een gemiddeld mens. Dit helpt bij het snel uitvoeren van acties. Dit komt omdat mensen, terwijl ze een beslissing nemen, de neiging hebben om factoren te analyseren via emoties, in tegenstelling tot AI-aangedreven machines die snel geprogrammeerde resultaten opleveren.

6. Rationele beslisser

Wij als mensen zijn misschien in grote mate technologisch geëvolueerd, maar als het om besluitvorming gaat, laten we nog steeds toe dat onze emoties de overhand krijgen. In bepaalde situaties is het erg belangrijk om snelle, efficiënte en logische beslissingen te nemen zonder dat onze emoties in beeld komen. AI-aangedreven besluitvorming wordt gecontroleerd door AI-algoritmen, en er is dus geen ruimte voor enige emotionele discrepantie. Rationele beslissingen met behulp van AI zorgen ervoor dat de efficiëntie niet wordt aangetast en verhogen ook het productiviteitsniveau van een organisatie. 

7. Medische toepassingen

Naast alle andere voordelen van AI is het een van de grootste toepassingen in de medische sector. Artsen kunnen de gezondheidsrisico’s van hun patiënten beoordelen met behulp van door AI aangedreven medische toepassingen. Radiochirurgie wordt gebruikt om tumoren zodanig te opereren dat het omliggende weefsel niet wordt beschadigd en geen extra problemen ontstaan. Medische professionals zijn getraind om AI te gebruiken bij operaties. Ze kunnen ook helpen bij het efficiënt opsporen en monitoren van verschillende neurologische aandoeningen en het stimuleren van de hersenfuncties. 

8. Verbetert de beveiliging

Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, is de kans groter dat mensen deze gebruiken om onethische redenen, zoals fraude of identiteitsdiefstal. Als AI op de juiste manier en om de juiste redenen wordt gebruikt, kan het een geweldige hulpbron blijken te zijn bij het verbeteren van de veiligheid van onze organisatie. AI kan worden gebruikt om onze gegevens en financiën te beschermen. AI wordt op grote schaal geïmplementeerd op het gebied van cybersecurity. Het heeft ons vermogen om onze persoonlijke gegevens te beveiligen tegen cyberdreigingen of aanvallen in welke vorm dan ook getransformeerd. Lees verder om meer te weten te komen over AI in cyberbeveiliging en hoe het helpt, hier.

9. Efficiënte communicatie 

Mensen uit verschillende delen van de wereld spreken verschillende talen en vinden het daarom moeilijk om met elkaar te communiceren. Als we naar het verleden kijken, zien we hoe menselijke vertalers mensen zouden helpen met elkaar te communiceren als de ander niet dezelfde taal verstond als wij. Dergelijke problemen doen zich niet voor als we gebruik maken van AI. Met natuurlijke taalverwerking kunnen systemen woorden van de ene natuurlijke taal naar de andere vertalen, waardoor de tussenpersoon wordt geëlimineerd. Een van de beste voorbeelden hiervan is Google Translate, en hoe deze zich in de loop van de tijd heeft ontwikkeld. Nu biedt het audiovoorbeelden van hoe woorden/zinnen moeten worden uitgesproken. Zo verbeteren we onze nauwkeurigheid en ons vermogen om effectief te communiceren.

Nadelen van kunstmatige intelligentie

Nu we de voordelen van AI hebben begrepen, gaan we eens kijken naar enkele nadelen. 

• Kostenoverschrijdingen
• Gebrek aan talent
• Gebrek aan praktische producten
• Gebrek aan standaarden bij softwareontwikkeling
• Potentieel voor misbruik
• Sterk afhankelijk van machines
• Vereist toezicht

Laten we de nadelen van AI eens nader bekijken. 

1. Kostenoverschrijdingen

De omvang van de activiteiten van een AI-aangedreven model is in vergelijking met softwareontwikkeling enorm groter. Hierdoor nemen de benodigde middelen veel sneller toe. Dit duwt de kosten van operaties naar een hoger niveau.

2. Gebrek aan talent 

AI is nog steeds een vakgebied dat in ontwikkeling is. Het is dus niet eenvoudig om professionals te vinden die over alle vereiste vaardigheden beschikken. Er gaapt een kloof tussen het aantal beschikbare banen op het gebied van AI en het aantal geschoolde arbeidskrachten in het veld. Het inhuren van iemand die over alle benodigde vaardigheden beschikt, verhoogt de kosten die een organisatie moet maken nog verder.

3. Gebrek aan standaarden bij softwareontwikkeling

De echte waarde van kunstmatige intelligentie ligt in samenwerking wanneer verschillende AI-systemen samenkomen om een ​​grotere, waardevollere toepassing te vormen. Maar een gebrek aan standaarden bij de ontwikkeling van AI-software zorgt ervoor dat verschillende systemen moeilijk met elkaar kunnen ‘praten’. De ontwikkeling van software voor kunstmatige intelligentie zelf is hierdoor traag en duur, wat de ontwikkeling van AI verder belemmert.

4. Potentieel voor misbruik

AI heeft het potentieel om geweldige dingen te bereiken en heeft tegenwoordig een enorme macht op de markt. Helaas gaat grote macht gepaard met de mogelijkheid van misbruik. Als de kracht van AI in handen komt van iemand die onethische motieven heeft, is de kans op misbruik groter.

5. Sterk afhankelijk van machines

Applicaties zoals Siri en Alexa zijn onderdeel geworden van ons dagelijks leven. Wij zijn sterk afhankelijk van deze toepassingen en krijgen hulp van deze toepassingen, waardoor ons creatieve vermogen afneemt. We worden sterk afhankelijk van machines en verliezen onze vaardigheden in het aanleren van eenvoudige vaardigheden, waardoor we luier worden. 

6. Vereist toezicht

Het gebruik van AI-algoritmen heeft veel voordelen en is zeer efficiënt. Maar het vereist ook voortdurende hulp en toezicht. Deze algoritmen kunnen niet werken zonder dat wij ze programmeren en controleren of ze op de juiste manier functioneren of niet. Een voorbeeld is de AI-chatbot van Microsoft genaamd 'Tay'. Tay werd gemodelleerd om als een tienermeisje te spreken door te leren via online gesprekken. Maar omdat het geprogrammeerd was om elementaire gespreksvaardigheden te leren en het verschil tussen goed en kwaad niet kende, ging het door en tweette het zeer politieke en onjuiste informatie vanwege internettrollen.

Toekomst van kunstmatige intelligentie

We zijn altijd gefascineerd geweest door technologische veranderingen. Momenteel leven we te midden van de grootste AI-ontwikkelingen in onze geschiedenis. Kunstmatige intelligentie is de netto grootste vooruitgang op technologisch gebied gebleken. Dit heeft niet alleen invloed gehad op de toekomst van elke sector, maar heeft ook gefunctioneerd als aanjager van opkomende technologieën zoals big data, robotica en IoT. In het tempo waarin AI zich ontwikkelt, lijdt het geen twijfel dat het in de toekomst zal blijven floreren. We kunnen dus zeggen dat AI een geweldig vakgebied is om vanaf 2020 te betreden. Met de vooruitgang van AI en zijn technologieën zal er een grotere behoefte zijn aan bekwame professionals op dit gebied.

Een AI-certificering geeft u een voorsprong op andere deelnemers in de branche. Omdat gezichtsherkenning, AI in de gezondheidszorg en chatbots groei blijven vertonen, zou dit het juiste moment zijn om te werken aan het opbouwen van een succesvolle AI-carrière. Virtuele assistenten maken al deel uit van ons dagelijks leven zonder dat we het weten. Zelfrijdende auto’s van techgiganten als Tesla hebben ons een glimp laten zien van hoe de toekomst eruit zal zien. Er zijn nog zoveel meer ontwikkelingen te ontdekken, dit is nog maar het begin. Volgens de World Economic ForumEr wordt gezegd dat er tegen 133 2022 miljoen nieuwe banen op het gebied van kunstmatige intelligentie zullen worden gecreëerd door kunstmatige intelligentie. De toekomst van AI ziet er beslist rooskleurig uit.

Een eenvoudig miniproject voor kunstmatige intelligentie

Voordat ik verder ga met het project, zou ik willen voorstellen dit door te nemen Zelfstudie over machinaal leren als u helemaal niet bekend bent met Machine learning. Het zou je ook helpen met dit project als je op de hoogte bent van de Logistisch regressie-algoritme.

Classificatie van dierentuindieren

In dit miniproject zullen we verschillende algoritmen gebruiken die vallen onder het Machine learning-domein van Kunstmatige Intelligentie om dieren in een dierentuin te classificeren op basis van hun eigenschappen. We gaan deze dataset van Kaggle gebruiken die bestaat uit 101 dieren uit een dierentuin. Er zijn 16 variabelen met verschillende eigenschappen om de dieren te beschrijven. De 7 klassentypen zijn: zoogdieren, vogels, reptielen, vissen, amfibieën, insecten en ongewervelde dieren.

Het doel van deze dataset is om op basis van de variabelen de classificatie van de dieren te kunnen voorspellen. U kunt de informatie over de verschillende attributen die in deze dataset worden gebruikt ook vinden op de gelinkte downloadpagina hier.

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()

Output:

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))

Uitgang:
trainingsnauwkeurigheid: 1.0
testnauwkeurigheid: 0.9215686274509803 

Zoals u kunt zien presteerde het model uitzonderlijk goed door een nauwkeurigheid van 92% op de testgegevens te verkrijgen. Als u nu de kenmerken van een van de dieren in de bovenstaande dataset krijgt, kunt u deze classificeren met behulp van het bovenstaande model.

• Zal AI in de toekomst banen verminderen?

AI is nog steeds in ontwikkeling. Er is een enorme ruimte voor verbetering en vooruitgang op het gebied van AI, en hoewel er misschien enige bijscholing nodig is om gelijke tred te houden met de veranderende trends, zal AI in de toekomst hoogstwaarschijnlijk geen banen vervangen of verminderen. Uit een onderzoek van Gartner blijkt zelfs dat AI-gerelateerde banen in 2025 netto twee miljoen nieuwe banen zullen opleveren. De adoptie van AI zal ertoe bijdragen dat taken voor een organisatie eenvoudiger worden. Om relevant te blijven in de voortdurend veranderende wereld, is het noodzakelijk om deze nieuwe concepten bij te scholen en te leren.

• Hoe werkt AI?

Het bouwen van een AI-systeem is een zorgvuldig proces waarbij menselijke eigenschappen en capaciteiten in een machine worden omgekeerd en de computervaardigheid ervan wordt gebruikt om te overtreffen waartoe we in staat zijn. Kunstmatige intelligentie kan worden opgebouwd uit een diverse reeks componenten en zal functioneren als een samensmelting van:

• Filosofie
• Wiskunde
• Economie
• Neurowetenschap leerprogramma
• Psychologie
• Computertechniek
• Controletheorie en cybernetica
• Taalwetenschap

• Hoe wordt kunstmatige intelligentie gebruikt in robotica?

Kunstmatige intelligentie en robotica worden doorgaans als twee verschillende dingen gezien. AI omvat het programmeren van intelligentie, terwijl robotica het bouwen van fysieke robots omvat. De twee concepten zijn echter met elkaar gecorreleerd. Robotica maakt wel gebruik van AI-technieken en algoritmen en AI overbrugt de kloof tussen beide. Deze robots kunnen worden bestuurd door AI-programmas.

• Waarom is kunstmatige intelligentie belangrijk?

Van muziekaanbevelingen, routebeschrijvingen, mobiel bankieren tot fraudepreventie, AI en andere technologieën hebben het overgenomen. AI is om een ​​aantal redenen belangrijk. AI heeft verschillende voordelen, zoals vermindering van menselijke fouten, 24×7 beschikbaar, hulp bij repetitief werk, digitale hulp, snellere beslissingen en meer.

• Wat zijn zwakke methoden in AI?

Zwakke AI is een beperkte toepassing met een beperkte reikwijdte. Het maakt gebruik van begeleid en onbewaakt leren om gegevens te verwerken. Voorbeeld: Siri, Alexa.

• Wat zijn de takken van AI?

Kunstmatige intelligentie kan grofweg in zes takken worden verdeeld. Het zijn machinaal leren, neurale netwerken, diep leren, computervisie, natuurlijke taalverwerking, cognitief computergebruik. 

• Hoe kan ik beginnen met het leren van kunstmatige intelligentie?

Om kunstmatige intelligentie te leren, heb je vaardigheden nodig zoals wiskunde, natuurwetenschappen en informatica. U kunt ook kiezen voor een aantal online tutorials en kunstmatige intelligentie leren vanuit het comfort van uw huis.

• Wat zijn de 4 soorten AI? 

 De vier typische vormen van kunstmatige intelligentie zijn reactieve machines, beperkt geheugen, Theory of Mind en zelfbewust.

• Wat zijn de basiszaken om kunstmatige intelligentie te leren?

De basisprincipes van kunstmatige intelligentie zijn geavanceerde wiskunde en statistieken, programmeertaal, machinaal leren en veel geduld. Je moet weten dat kunstmatige intelligentie en machinaal leren machine learning, pythoncode, informatica, natuurlijke taalverwerking, datawetenschap, wiskunde, psychologie, neurowetenschappen en vele andere disciplines omvatten.

• Is AI moeilijk te leren?

 Kunstmatige intelligentie is niet moeilijk; u zou er echter tijd aan moeten besteden. Hoe meer projecten je doet, hoe beter je erin wordt. Naast vaardigheden heb je de vastberadenheid nodig om AI te leren.

Dit brengt ons aan het einde van de tutorial over kunstmatige intelligentie. Hier is een gratis cursus over AIML die je kunnen helpen om je fundamenten veel sterker te maken.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/