Einführung in die Arbeit der Künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz arbeitet hauptsächlich mit drei Techniken. Sie sind symbolische KI, datengetriebene und zukünftige Entwicklung. Symbolische künstliche intelligente Abdeckungen Expertensysteme, Fuzzy-Logik und Frühprinzip der KI. Als Expertensystem erhält der Computer ein Problem, und es wurden nur wenige Übungen durchgeführt, um seine logischen Fähigkeiten zur Problemlösung zu überprüfen. Sie haben eine Reihe von Regeln aufgestellt und halten sich in einem beengten Umfeld strikt an die besten Regeln. In der Fuzzy-Logik handelt es sich meist um eine True- oder False-Methode, die in Steuerungssystemen angewendet wird. Beim datengesteuerten maschinellen Lernen werden neuronale Netze und Deep Learning-Algorithmen angewendet, um den Datenpool durch Data Mining und Big Data zu verarbeiten, und beim NLP angewendet. Es ist wichtig, zwischen verschiedenen Methoden zu unterscheiden und die richtigen auf ihren Reifegrad anzuwenden. In diesem Thema erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz funktioniert.
Wie wendet künstliche Intelligenz an?
Künstliche Intelligenz in der Bildung leistet einen wertvollen Beitrag für den Menschen. Hier wird ein komplexes Problem gelöst, indem das Problem in Untereinheiten unterteilt und die Lösung für jede Untereinheit gefunden wird. Die Untereinheit kann ein System oder ein Mensch sein, der versucht, eine Lösung für das Problem zu finden. Die vorgeschlagene Theorie zeigt, dass die Kognitionswissenschaft in der Bildung einen Tutor durch Programmieren eines Computers entwickelte und der Tutor die Fähigkeiten der Schüler zur Problemlösung beobachtete. Jetzt wird der Tutor den Schüler anleiten und ihn in jedem Schritt seiner Lösung beraten, indem er ihn daran hindert, in eine Falle zu tappen. Diese Methode lässt den Schüler eine Lektion über das Problem lernen und in Zukunft kognitiv sein.
Das Expert-System ist in der Kunsttechnologie weit verbreitet. Die beliebte ist die Rechtschreibkorrektur und Rechtschreibprüfung. Sie arbeiten als Korrektor, indem sie Rechtschreib- und Grammatikfehler überprüfen und alle möglichen Vorschläge machen, um den besten Artikel zu erhalten. Das Expertensystem in der Automatisierungsbranche ist in 80 Prozent seines Herstellungsprozesses weit verbreitet. Dies spart Arbeitskosten, reduziert den Fehler und sorgt für maximale Leistung in kürzester Zeit, da der Roboter keine Mittagspause oder Pausenzeit benötigt. Der Mann braucht Stunden, um einen Schmerz zu vervollständigen, der die Aufgabe, die der Roboter erledigt, in einem Bruchteil von Minuten übernimmt.
Robotik mit angewandter KI ist am attraktivsten und vorteilhaftesten für die Humanressourcen. Die Roboter sind so programmiert, dass sie eine sich wiederholende Aufgabe ausführen, die die Produktivität erhöht und effizient genutzt wird. Das Besondere an Robotern ist, dass sie Bomben entschärfen, den Weltraum erkunden und alle Aufgaben programmieren, die für den Menschen gefährlich sind. Die fortschrittliche Forschung bei Robotern besteht darin, sie durch die Implementierung von Kollisionssensoren, Kameras und Ultraschallsensoren zum Sehen, Hören und Berühren zu bringen. Der Roboter wird in der Weltraumforschung eingesetzt und ist an die Umgebung und die physikalischen Bedingungen anpassbar.
Emotionen fangen das intellektuelle Denken des Menschen ab, was für künstliche Denker eine Störung darstellt. Neben dem emotionalen Umgang ist ein Roboter so programmiert, dass er logisch denkt und effektive Entscheidungen trifft.
Im täglichen Leben wird künstliche Intelligenz in den Bereichen Kommunikation, Zeitmanagement, Bildung, Kognition, Gesundheit, Sicherheitsmaßnahmen, Verkehrskontrolle, Einkauf, Marketing, Einkauf und Planung implementiert und wächst erfolgreich um uns herum.
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Künstliche Intelligenz wird in der Wissenschaft verwendet, um Experimente zu entwerfen, die Ressourcen zu trainieren, die Daten zu interpretieren und die Komplexität zu reduzieren
Grundkomponenten der künstlichen Intelligenz
Die fünf Hauptkomponenten, die Künstliche Intelligenz zu einer erfolgreichen machen, sind:
1. Erkennen: Dies ist die grundlegende Fähigkeit eines intelligenten Systems, Daten aus verfügbaren Ressourcen ohne menschliches Eingreifen zu ermitteln. Anschließend wird es vom ETL-Algorithmus verarbeitet, um die große Datenbank zu durchsuchen, und es wird automatisch die Beziehung zwischen dem Inhalt und der erforderlichen Lösung des Problems gefunden. Dies löst nicht nur ein komplexes Problem, sondern identifiziert auch die Notfallphänomene
2. Vorhersagen: Mit diesem Ansatz sollen zukünftige Ereignisse anhand von Klassifizierung, Rangfolge und Regression identifiziert werden. Der hier verwendete Algorithmus ist Random Forest, Linear Learners und Gradient Boosting. Bei einigen numerischen Werten ist die Vorhersage selten falsch, wenn eine Verzerrung vorliegt.
3. Begründen Sie: Die Anwendung erfordert menschliches Eingreifen, um ein erkennbareres und glaubwürdigeres Ergebnis zu erzielen. Es muss also verstehen und begründen, was falsch und richtig ist, und dem Menschen dann eine korrekte Lösung für den Umgang mit der Situation geben. Ähnlich wie in der Automatisierungsbranche ist ein umfassendes Verständnis der Maschine erforderlich, um zu wissen, warum sie repariert wird und was weiter getan werden muss.
4. Handeln: Intelligente Anwendungen müssen aktiv sein und im Unternehmen leben, um sie zu erkennen, vorherzusagen und zu rechtfertigen
5. Lernen: Das Intelligente System hat die Angewohnheit, Tag für Tag zu lernen und sich zu aktualisieren, um mit den Bedürfnissen der Welt zu konkurrieren.
Beispiele
Die meisten in AI verwendeten Programmiersprachen sind wie folgt
Python ist einzigartig und besonders beliebt bei Computerprogrammierern, da seine Syntax einfach und vielseitig ist. Es ist sehr komfortabel und für alle Betriebssysteme wie Unix, Linux, Windows und Mac geeignet. Da Python systematisch aufgebaut ist, wird es in OOPS, neuronalen Netzen, der NLP-Entwicklung und verschiedenen Arten der Programmierung angewendet. Es ist so einzigartig und verfügt über eine Vielzahl von Bibliotheksfunktionen
C ++ wird aufgrund seiner zeitkritischen Funktion hauptsächlich bei AI-Programmieraufgaben eingesetzt. Es hat eine minimale Reaktionszeit und einen schnellen Ausführungsprozess, was für die Entwicklung von Spielen und Suchmaschinen wichtig ist. Es ist aufgrund seiner Vererbungs- und Datenausblendungseigenschaften wiederverwendbar. Es ist weit verbreitet, um statistische AI-Techniken zu lösen.
Java ist eine weitere häufig verwendete AI-Programmiersprache und benötigt aufgrund der Virtual Machine Technology keine spezielle Plattform für die Neukompilierung. Es kombiniert die Funktionen von C und C ++ und macht es einfacher und leichter zu debuggen. Der automatische Speichermanager in Java reduziert die Arbeit des Entwicklers.
LISP wird in einem Teil der AI-Entwicklung verwendet. LISP verfügt über ein spezielles Makrosystem, das die Implementierung und Erforschung mehrerer Ebenen der intellektuellen Intelligenz erleichtert. Es wird hauptsächlich beim Lösen logischer Aufgaben und beim maschinellen Lernen eingesetzt. Es gibt Programmierern die Gunst der Freiheit und des schnellen Prototyping und macht LISP zur Standardsprache und benutzerfreundlichen KI.
PROLOG wird für das automatische Backtracking des Basisalgorithmus, die baumbasierte Strukturierung und den für AI obligatorischen Pattern Matching verwendet. Es wird weitgehend in der Medizin angewendet.
Fazit
Künstliche Intelligenz setzt erfolgreich Meilensteine in allen Branchen wie E-Commerce, Biotechnologie, Diagnose von Krankheiten, Militär, Mathematik und Logistik, Schwerindustrie, Finanzen, Transportwesen, Telekommunikation, Luftfahrt, digitales Marketing, Kundendienst per Telefon, Landwirtschaft und Glücksspiel
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Dies ist eine Anleitung zur Funktionsweise künstlicher Intelligenz. Hier diskutieren wir die grundlegenden Komponenten der künstlichen Intelligenz mit den Beispielen. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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