Introduzione al lavoro di intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale funziona principalmente su tre tecniche. Sono AI simbolici, Data-Driven e sviluppo futuro. Intelligente artificiale simbolico copre sistemi esperti, logica fuzzy e principio iniziale dell'IA. Un sistema esperto, al computer viene dato un problema e sono state eseguite poche pratiche per verificare le sue capacità logiche di risoluzione dei problemi. Hanno dato una serie di regole e seguiranno rigorosamente il meglio in un ambiente limitato. Nella logica fuzzy, è principalmente un metodo vero o falso e applicato nei sistemi di controllo. Nell'apprendimento automatico basato sui dati, le reti neurali e l'algoritmo di apprendimento profondo vengono applicati elaborano il pool di dati tramite data mining e big data e vengono applicati nella PNL. È importante distinguere tra diversi metodi e applicare quello giusto al loro livello di maturità. In questo argomento, impareremo come funziona l'intelligenza artificiale.
Come si applica l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale nell'educazione fornisce un valido contributo agli esseri umani. Qui un problema complesso viene risolto dividendo il problema in subunità e trovando la soluzione per ciascuna subunità. La subunità può essere un sistema o un essere umano che cerca di trovare una soluzione al problema. La teoria proposta mostra che la scienza cognitiva nell'istruzione ha sviluppato un tutor programmando un computer e che il tutor controllerebbe le capacità di risoluzione dei problemi degli studenti. Ora il tutor guiderà lo studente e li consiglierà in ogni fase della sua soluzione impedendoli prima che cadano in una trappola. Questo metodo consente allo studente di apprendere una lezione sul problema e di essere cognitivo in futuro.
Il sistema Expert è ampiamente utilizzato nella tecnologia artificiale. Quello popolare è correttore ortografico e correttore ortografico. Agiscono come correttori di bozze controllando l'ortografia e gli errori grammaticali e danno tutti i suggerimenti possibili per ottenere l'articolo migliore. Il sistema esperto nel settore dell'automazione è ampiamente utilizzato nell'80% del suo processo di produzione. Risparmia il costo della manodopera, riduce l'errore e fornisce un output massimo in un tempo minimo perché il robot non ha bisogno di un'ora di pranzo o di pausa. L'uomo impiega ore per completare un dolore assumendo il compito in cui il robot fa in una frazione di minuti.
La robotica con intelligenza artificiale applicata è la più interessante e vantaggiosa per le risorse umane. I robot sono programmati per svolgere un'attività ripetitiva che aumenta la produttività e viene utilizzato in modo efficiente. La caratteristica unica dei robot è la disinnesco di bombe, l'esplorazione dello spazio e la programmazione di tutte le attività pericolose per gli esseri umani. La ricerca avanzata nei robot è di farli vedere, ascoltare e toccare implementandoli con sensori di collisione, telecamere e sensori a ultrasuoni. Il robot viene utilizzato nell'esplorazione dello spazio e sono adattabili all'ambiente e alle condizioni fisiche.
Le emozioni intercettano il pensiero intellettuale dell'umano che è interferenza per i pensatori artificiali. Oltre alla gestione emotiva, un robot è anche programmato per pensare in modo logico e prendere decisioni efficaci.
Nella vita quotidiana, l'intelligenza artificiale viene implementata e cresce con successo intorno a noi in aspetti di comunicazione, gestione del tempo, istruzione, cognizione, salute, misure di sicurezza, controllo del traffico, acquisti, marketing, acquisti e pianificazione.
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L'intelligenza artificiale è utilizzata nella scienza per progettare esperimenti, addestrare le risorse, interpretare i dati, ridurre la complessità
Componenti di base dell'intelligenza artificiale
I cinque principali componenti che rendono l'Intelligenza Artificiale di successo sono:
1. Scopri: è la capacità di base di un sistema intelligente di esplorare i dati dalle risorse disponibili senza alcun intervento umano. Quindi viene elaborato dall'algoritmo ETL per esplorare il database di grandi dimensioni e trova automaticamente la relazione tra il contenuto e la soluzione necessaria al problema. Ciò non solo risolve un problema complesso, ma identifica anche i fenomeni di emergenza
2. Prevedi: questo approccio è progettato per identificare gli eventi futuri per classificazione, classificazione e regressione. L'algoritmo utilizzato qui è Foresta casuale, discenti lineari e aumento del gradiente. Raramente la previsione va storta in alcuni valori numerici quando c'è distorsione.
3. Giustificare: l' applicazione richiede un intervento umano per dare un risultato più riconoscibile e credibile. Quindi deve capire e giustificare ciò che è sbagliato e giusto e quindi dare all'uomo una soluzione corretta per gestire la situazione. Simile nel settore dell'automazione, deve avere una conoscenza approfondita della macchina per sapere perché viene riparata e cosa deve essere fatto ulteriormente.
4. Agire: l'applicazione intelligente deve essere attiva e vivere nell'azienda per scoprire, prevedere e giustificare
5. Impara: il sistema intelligente ha l'abitudine di imparare e aggiornarsi giorno dopo giorno per competere con le esigenze del mondo.
Esempi
La maggior parte dei linguaggi di programmazione utilizzati nell'intelligenza artificiale sono i seguenti
Python è unico e preferito dai programmatori di computer grazie alla sua sintassi che è semplice e versatile. È molto comodo e applicato in tutti i sistemi operativi come Unix, Linux, Windows e Mac. Poiché Python ha una disposizione sistematica, viene applicato in OOPS, rete neurale, sviluppo della PNL e vari tipi di programmazione. È così unico e ha una grande varietà di funzioni di libreria
Il C ++ viene applicato principalmente nelle attività di programmazione AI a causa della sua funzione sensibile al tempo. Ha un tempo di risposta minimo e un processo di esecuzione rapida che è importante per lo sviluppo di giochi e motori di ricerca. È riutilizzabile a causa della sua eredità e delle proprietà di nascondere i dati. È ampiamente usato per risolvere tecniche statistiche AI.
Java è un altro linguaggio di programmazione AI per lo più utilizzato e non necessita di alcuna piattaforma speciale per la ricompilazione a causa della tecnologia della macchina virtuale. Combina le funzionalità di C e C ++ e rende più semplice e facile il debug. Il gestore di memoria automatica in Java riduce il lavoro dello sviluppatore.
LISP è utilizzato in parte nello sviluppo dell'IA. LISP ha un macrosistema specifico che allevia l'implementazione e l'esplorazione di più livelli di Intelligenza intellettuale. Viene applicato principalmente nella risoluzione di attività logiche e di machine learning. Offre ai programmatori il favore di Liberty e la prototipazione rapida e rende LISP un linguaggio più standard e intuitivo nell'intelligenza artificiale.
PROLOG viene utilizzato per il backtracking automatico dell'algoritmo, la strutturazione basata su alberi e la corrispondenza dei pattern, obbligatoria per l'IA. È ampiamente applicato nella scienza medica.
Conclusione
L'intelligenza artificiale ha fissato con successo le sue pietre miliari in tutti i settori come il commercio elettronico, la biotecnologia, la diagnosi di malattie, militari, matematica e logistica, industria pesante, finanza, trasporti, telecomunicazioni, aviazione, marketing digitale, servizi telefonici per i clienti, agricoltura e giochi
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Questa è una guida su come funziona l'intelligenza artificiale. Qui discutiamo i componenti di base dell'intelligenza artificiale con gli esempi. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -
- Introduzione all'intelligenza artificiale
- Domande di intervista sull'intelligenza artificiale
- Tipi di intelligenza artificiale
- Modelli di apprendimento automatico
- Panoramica dei problemi di intelligenza artificiale
- Sistema logico fuzzy
- Importanza dell'intelligenza artificiale