Школа для Электрика. Все Секреты Мастерства. Образовательный сайт по электротехнике  
ElectricalSchool.info - большой образовательный проект на тему электричества и его использования. С помощью нашего сайта вы не только поймете, но и полюбите электротехнику, электронику и автоматику!
Электрические и магнитные явления в природе, науке и технике. Современная электроэнергетика, устройство электрических приборов, аппаратов и установок, промышленное электрооборудование и системы электроснабжения, электрический привод, альтернативные источники энергии и многое другое.
 
Школа для электрика | Правила электробезопасности | Электротехника | Электроника | Электрические аппараты | Электрические машины
Автоматизация | Робототехника | Возобновляемая энергетика | Тренды, актуальные вопросы | Научно-популярные статьи | Контакты



 

База знаний | Избранные статьи | Эксплуатация электрооборудования | Электроснабжение
Электрические аппараты | Электрические машины | Электропривод | Электрическое освещение

 Школа для электрика / Полезная информация / Тренды, актуальные вопросы / Что такое искусственный интеллект простыми словами


 Школа для электрика в Telegram

Что такое искусственный интеллект простыми словами


Все чаще и чаще мы слышим об искусственном интеллекте, а также о машинном обучении и глубоком обучении, причем последнее иногда неправильно используется как синоним первого.

Термин «искусственный интеллект» (ИИ, AI) впервые появился в 1950-х годах и включает все вычислительные машины, способные выполнять задачи, связанные с человеческим интеллектом (творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека).

Машинное обучение - это способ достичь искусственного интеллекта. С другой стороны, глубокое обучение - один из многих подходов, связанных с машинным обучением.

Искусственный интеллект включает в себя все операции выполняемые компьютерами, связанные с человеческим интеллектом. К ним относятся планирование, понимание языка, распознавание объектов и звука, обучение и решение проблем.

Отношения между искусственным интеллектом (AI) и Интернетом вещей (IoT) действительно интересны, потому что они похожи на отношения между мозгом и человеческим телом.

Посредством различных сенсорных входов, таких как зрение и осязание, наше тело может распознавать определенную ситуацию и выполнять соответствующие действия. Наш мозг принимает решения на основе сенсорных входов и посылает телу сигналы, чтобы управлять его движениями.

Интернет вещей - это не что иное, как набор подключенных датчиков, и благодаря искусственному интеллекту можно анализировать все полученные данные с помощью системы управления или самого сердца схемы, нашего ЦП, можно принимать решения и управлять исполнительными механизмами для управления различными движениями (манипуляторы).

Машинное обучение - это, по сути, путь к внедрению искусственного интеллекта, своего рода подгруппа искусственного интеллекта, которая фокусируется на способности машин получать набор данных и учиться самостоятельно, настраивая алгоритмы по мере того, как они получают больше информации о том, что они обрабатывают.

Области применения искусственного интеллекта

Довольно часто термины искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) использовались как синонимы, особенно в сфере больших данных.

Термин «машинное обучение» был создан после термина  «искусственный интеллект». Он описывает «способность машины учиться без явного программирования». Таким образом, машинное обучение - это способ «обучить» алгоритм, чтобы он мог учиться в различных ситуациях окружающей среды.

Машинное обучение автоматизирует построение аналитической модели с помощью нейросетевых методов, статистических моделей для поиска скрытой информации в данных.

Нейронная сеть основана на функционировании человеческого мозга, образованного взаимосвязанными единицами (такими как нейроны), которые обрабатывают информацию, реагируя на внешние входные данные, таким образом передавая связанную информацию между различными единицами.

Классическим примером машинного обучения являются системы искусственного зрения или способность вычислительной системы распознавать объекты, полученные в цифровом виде с помощью датчиков изображения. Алгоритм, используемый в этих случаях, должен будет распознавать определенные объекты, различать их между животными, вещами и людьми, и в то же время учиться на различных ситуациях.

Глубокое обучение - это один из подходов к машинному обучению, который основан на структуре мозга или взаимосвязи различных нейронов.

Другие подходы включают индуктивное логическое программирование, кластеризацию и байесовские сети. Последние основаны на моделях DAG (прямой ациклический граф), состоящих из набора переменных и их условных зависимостей. Модель может представлять вероятностные отношения между заболеваниями и симптомами: учитывая симптомы в качестве входных данных, можно оценить вероятность данного заболевания.

Глубокое обучение использует огромные модели нейронных сетей с различными процессорами. Этот метод машинного обучения использует достижения в области вычислений и методы обучения для изучения сложных моделей с использованием огромного количества данных.

Общие приложения включают обработку изображений и распознавание речи. Концепцию глубокого обучения иногда называют просто «глубокой нейронной сетью» из-за множества задействованных уровней.

В последние годы машинное обучение и глубокое обучение сделали огромный шаг вперед в развитии искусственного интеллекта. Оба требуют огромных объемов данных, собираемых множеством датчиков, которые продолжают заполнять экосистему Интернета вещей (IoT), улучшая тем самым искусственный интеллект.

Улучшение экосистемы IoT будет определять искусственный интеллект и, следовательно, подходы, используемые для успешной реализации.

С промышленной точки зрения, искусственный интеллект можно применять для прогнозирования необходимости обслуживания оборудования или анализа производственных процессов для достижения значительного повышения эффективности, что позволяет сэкономить большое количество денежных средств.

Эпоха искусственного интеллекта

Технологические достижения в электронике продолжают стимулировать симбиоз искусственного интеллекта и Интернета вещей.

Развитие компьютерной обработки и хранения данных позволило интегрировать и анализировать больше данных. Уменьшение количества компьютерных микросхем и улучшенная технология производства означают более дешевые и более мощные датчики.

Беспроводное соединение предлагает большой объем данных по очень низким ценам и позволяет всем этим датчикам отправлять данные в облачные системы хранения данных.

Рождение облачных технологий также позволило практически неограниченное хранение этих данных и значительную вычислительную мощность обработки. Все эти достижения приблизили искусственный интеллект к конечной цели создания интеллектуальных машин, которые все чаще входят в нашу повседневную жизнь.

Освойте востребованную IT-профессию, которую не заменят роботы! Машинное обучение от профессиональных преподавателей: Факультет Искусственного интеллекта

Факультет Искусственного интеллекта