Je bekijkt nu Was ist künstliche Intelligenz?

Was ist künstliche Intelligenz?

Definition von künstliche Intelligenz

Es handelt sich um die Simulation des Verhaltens von Tieren und der menschlichen Intelligenz durch ein technisches Gerät, das über ein fortschrittliches System zur Verarbeitung von KI-Anwendungen wie maschinelles Sehen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und Expertensystem verfügt.

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Der Begriff KI wird seit den 1950er Jahren verwendet. Es bezog sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen. Es nahm einen wichtigen Platz bei der Entwicklung neuer technischer Geräte ein.

KI erfordert fortschrittliche Hardwarekomponenten und Software für die Verarbeitung großer Datenmengen und der Komplexität von KI-Algorithmen in jeder Programmiersprache. C++, JAVA, Python und Julia werden jedoch bevorzugt, da sie über umfangreiche technische Funktionen für die KI-Entwicklung verfügen.

Wie KI funktioniert

Das KI-System liest einfach große Mengen an Trainingsdaten, analysiert die Beziehung zwischen ihnen, um KI-Muster zu konfigurieren, und verwendet diese Muster für Zßukunftsvorhersagen, wie etwa Chat-Bots, die große Mengen an Texten lesen, um geeignete Muster für den realen Austausch mit Menschen zu konfigurieren automatisch.

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Bilderkenner verwenden ein KI-System zur Beschreibung und Identifizierung verschiedener Objekte im Bild, indem sie aus Millionen gespeicherter Datenbilder lernen. KI-Techniken können Text-, Musik-, Bild-, Video- und Datendaten verarbeiten andere Medien.

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KI-Programmierkonzepte

Lernen

Dieses Konzept konzentriert sich auf das Lesen von Daten und die Ausführung von Algorithmen, um diese Daten in Informationen umzuwandeln.

Begründung

Dieses Konzept konzentriert sich auf die Auswahl nützlicher Algorithmen, die zu wahren Ergebnissen führen können.

Selbstkorrektur

Der Schwerpunkt dieses Konzepts liegt auf der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Algorithmen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Kreativität

Dieses Konzept nutzt statistische, regelbasierte Systeme wie Fuzzy-Logik, neuronale Netze und andere KI-Methoden, um neue Entscheidungen, Bilder, Musik oder beliebige KI-Ergebnisse zu generieren.

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Zu den neuesten KI-Technologien gehören maschinelles Lernen und Deep Learning. Aber was ist der Unterschied?

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen?

Maschinelles Lernen ist der genaueste Vorhersageprozess. Denn es lernt aus großen Mengen historischer Daten, die zuvor verwendet wurden, um neue Ausgabewerte vorherzusagen, und eignet sich daher für den Umgang mit großen Datenmengen, die in großen Schreibtischen und leistungsstarker Software wie der Wettervorhersage gespeichert sind.

Deep Learning ist die Technologie, die der Struktur des menschlichen Gehirns am ähnlichsten ist. Es nutzt neuronale Netzstrukturen, die einmal trainieren, um ihre Gewichte anzupassen, um in Zukunft sehr schnell Selbstentscheidungen treffen zu können, ohne von gespeicherten Daten in intelligenten Geräten abhängig zu sein, die wie selbstfahrende Autos über einen leistungsstarken Prozessor verfügen.

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Warum ist künstliche Intelligenz so wichtig?

KI hat einen wichtigen Platz in unserem Leben und unserer Arbeit eingenommen, da sie einige sich wiederholende menschliche Aufgaben schnell und fehlerfrei erledigt, z. B. Betrugserkennung, Qualitätskontrolle, Kundendienst, Selbststeuerung, Produktfilterung usw. Jetzt nutzen wir KI in den Bereichen Marketing, Bildung, Verbesserung der Suchmaschinenoptimierung von Webseiten und Produktdesign aufgrund der schnellen Entwicklung von KI-Tools..

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KI entwickelt sich sehr schnell, da sie große Datenmengen in kurzer Zeit und genauer verarbeitet, als es Menschen möglich wären.
KI ist zur Haupttechnologie für bekannte Unternehmen wie Apple, Microsoft, Meta, Alphabet und Google Search Engine geworden.

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Was sind die Vor- und Nachteile von KI?

KI-Vorteile

Karrieren besser machen als Menschen. KI hat ihre Entwicklung bei Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten wie Brustkrebs und der Bereitstellung realer Gesundheitsratschläge unter Beweis gestellt.

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Verkürzung der Zeit für die Verarbeitung großer Datenmengen wie Banken, Versicherungen, Kreditanträge, Betrugserkennung, staatliche Daten und Pharma

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Erhöhung der Kundenzahlen für kleine Unternehmen durch das Angebot entsprechender Dienstleistungen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

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Kundentreue künstliche Intelligenz

Verbesserung der Kundenbindung und -zufriedenheit durch Personalisierung von Inhalten, Anzeigen, Empfehlungen und Nachrichten an jeden Kunden.

KI-gestützter Dienstanbieter jederzeit verfügbar. KI-Dienste schlafen nicht oder brechen ab

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KI-Nachteile

so teuer

Requires high level of technical expertise, and powerful software and hardware.

Streichung der Rolle des Arbeitgebers in manchen Unternehmen.

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Auf bestimmte Aufgaben spezialisierte KI-Tools können nicht globalisiert werden.

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Das reaktive KI-System kann sich an nichts erinnern und bestimmte Aufgaben wie die Deep Blue App, das beste Käseprogramm, ausführen. Es verwendet KI, um Käsestücke zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen, ohne sich an vergangene Erfahrungen zu erinnern

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Beschränkt den Speicher. Das KI-System kann sich an vergangene Erfahrungen erinnern, um Vorhersagen zu treffen. Dieses System wird in selbstfahrenden Autos verwendet.

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Theorie des Geistes KI-System Dieser Begriff bezieht sich auf die Simulation des Verhaltens des menschlichen Gehirns für verschiedene Emotionen, wir nennwen es sozial intelligent. Diese Art von KI extrahiert Funktionen aus Bildern und Videos und nutzt sie dann, um Entscheidungen und Verhaltensweisen zu treffen.

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Beispiele für KI-Technologie

Automatisierung mit KI bietet ein High-Tech-Automatisierungstool, das viel mehr Aufgaben wie RPA-Roboterprozessautomaten erledigen kann, die sich wiederholende und einzelne Aufgaben erledigen, die Menschen traditionell ohne Fähigkeiten erledigen. Durch die Kombination mit KI können jedoch hochskalierbare Aufgaben mit einiger Intelligenz, wenigen Fehlern und schnell erledigt werden.

Maschinelles Lernen ist der Prozess, bei dem Computer intelligente Entscheidungen treffen. Es gibt drei Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen:

Überwachtes Lernen unter Verwendung alter Daten und ihrer Entscheidungsergebnisse zum Trainieren von KI-Algorithmen zur Bildung von Mustern kann verwendet werden, um Entscheidungen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen.

Unüberwachtes Lernen, kein Trainingsalgorithmus, sondern Daten nach Unterschieden und Ähnlichkeiten sortieren.

Reinforcement-Learning-Datensatz nicht beschriftet, aber nach mehreren Ausführungsalgorithmen

Maschinelles Sehen ist die modernste Technologie zur Interaktion von Maschinen mit realen Ereignissen, die bedeuten, dass die Maschine sehen kann, aber wie kann die Maschine sehen? Es verfügt lediglich über eine Kamera zum Erfassen und Extrahieren von Bildinformationen. Die Maschine ist so programmiert, dass sie Bildverarbeitungstechnologie verwendet, um Merkmale und Objekte als KI-Algorithmuseingabe zu erkennen. Anschließend verarbeitet der Algorithmus diese Daten für mehrere Anwendungsausgaben wie Signaturidentifikationen und medizinische Bilder

NLP zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Hierbei handelt es sich um die Verarbeitung eines Textes, der in menschlicher Sprache durch Maschinenprogramme wie Spam-Erkennung bei E-Mail, Google Translate oder Spracherkennung geschrieben wurde.

Robotik Es handelt sich um die Technologie zur Herstellung und Konstruktion von Robotern zur Erledigung schwieriger oder unmöglicher Aufgaben bei der menschlichen Erkundung des Weltraums
Selbstfahrendes Auto, die Technologie von Computer Vision, Deep Learning und Bilderkennung für die Sicherheit eines Pilotenautos

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Verweise

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