Umetna inteligenca (AI)

Vsebina

• Opredelitev - Kaj pomeni umetna inteligenca (AI)?
• Uvod v Microsoft Azure in Microsoft Cloud | V tem priročniku boste spoznali, kaj sploh pomeni računalništvo v oblaku in kako vam lahko Microsoft Azure pomaga preseliti in voditi vaše podjetje iz oblaka.
• Tehopedija razlaga umetno inteligenco (AI)

Opredelitev - Kaj pomeni umetna inteligenca (AI)?

Umetna inteligenca (AI) je področje računalništva, ki poudarja ustvarjanje inteligentnih strojev, ki delujejo in reagirajo kot ljudje.

Nekateri od so dejavnosti, namenjene računalnikom z umetno inteligenco, ki vključujejo:

• Prepoznavanje govora
• Učenje
• Načrtovanje
• Reševanje problema

Uvod v Microsoft Azure in Microsoft Cloud | V tem priročniku boste spoznali, kaj sploh pomeni računalništvo v oblaku in kako vam lahko Microsoft Azure pomaga preseliti in voditi vaše podjetje iz oblaka.

Tehopedija razlaga umetno inteligenco (AI)

Umetna inteligenca je veja računalništva, katere namen je ustvariti inteligentne stroje. Postal je bistveni del tehnološke industrije.

Raziskave, povezane z umetno inteligenco, so visoko tehnične in specializirane. Temeljne težave umetne inteligence vključujejo programiranje računalnikov za določene lastnosti, kot so

kot:

• Znanje
• Obrazložitev
• Reševanje problema
• Zaznava
• Učenje
• Načrtovanje
• Sposobnost manipuliranja in premikanja predmetov

Inženiring znanja je temeljni del raziskav AI. Stroji lahko pogosto delujejo in reagirajo kot ljudje le, če imajo obilo informacij o svetu. Umetna inteligenca mora imeti dostop do predmetov, kategorij, lastnosti in odnosov med njimi za izvajanje inženiringa znanja.

Začetek zdrava pamet, sklepanje in reševanje težav v strojih je težka in mučna naloga.

Strojno učenje je tudi osrednji del AI. Učenje

brez kakršnega koli vrsta nadzora zahteva sposobnost prepoznavanja vzorcev v vhodnih tokovih, medtem ko učenje z ustreznim nadzorom vključuje klasifikacijo in numerične regresije.

Razvrstitev določa kategorijo, ki ji predmet pripada, in regresija obravnava

pridobivanje nabor številčnih vhodnih ali izhodnih primerov,

s tem odkrivanje funkcij, ki omogočajo ustvarjanje ustreznih izhodov iz ustreznih vhodov. Matematična analiza algoritmov strojnega učenja in njihova uspešnost je dobro definirana veja teoretične računalniške znanosti, ki jo pogosto imenujemo teorija računalniškega učenja.

Strojno zaznavanje se ukvarja s sposobnostjo uporabe senzoričnih vhodov za sklep o različnih vidikih sveta, medtem ko je računalniški vid moč za analizo vizualnih vhodov z

nekaj pod-problemi, kot so

obraza, prepoznavanje predmeta in kretnje.

Robotika je tudi pomembno področje, povezano z AI. Roboti potrebujejo inteligenco za obvladovanje nalog, kot so manipulacija predmetov in navigacija, skupaj s podproblemi lokalizacije, načrtovanja gibanja in preslikave.