Dirbtinis intelektas

Prisijunk

Trumpa apžvalga

Dirbtinis intelektas yra kompiuterių mokslo atšaka, kuri siekia kurti protingas mašinas. Tai tapo esmine technologijų industrijos dalimi.

Mašinos dažnai gali elgtis ir reaguoti, kaip žmonės, jeigu tiktai turi pakankamai su pasauliu susietos informacijos. Dirbtinis intelektas privlo turėti rieigą prie objektų, kategorijų, ypatybių ir santykių tapr tarp jų visų, tam kad pritaikyti žinių inžineriją. Atsleisti sveiką protą, samprotavimą ir problemų sprendimo galią mašinose yra sudėtinga ir varginanti užduotis.

Mašinų mokymais taip pat yra esminė dirbtinio intlekto dalis. Mokymasis be jokios priežiūros reikalauja sugebėjimo nustatyti įvesties duomenų struktūrą ir srautus, kuomet mokymasis su pakankama priežiūra apima klasifikaciją ir skaitmenines regresijas. Klasifikacija nustato kategoriją, kuriai objektas priklauso, o regresija užsiima skaitmeninių įvesties ir išvesties duomenų pavyzdžių išgavimu. Tokiu būdu funckcijų atskleidimas įgalina tinkamų išvesties duomenų generavimą iš atitinkamų įvesties duomenų.

Robotika tai, taip pat su dirbtiniu intelektu susijusi sritis. Robotai reikalauja intelekto įvykdyti tokias užduotis, kaip manipuliavimas objektu ir navigacija, kartu su gretutinėmis sritimis, kaip lokalizacija, judesio planavimas ir žemėlapio braižymas.

Duomenų mokslas yra tarpdisciplininė sritis, kurioje naudojami moksliniai metodai, procesai, algoritmai ir sistemos, siekiant išgauti žinias ir įžvalgas iš įvairių formų, tiek struktūrizuotų, tiek nestruktūruotų duomenų

Duomenų mokslas yra statistikos, duomenų analizės, mašininio mokymosi ir su jais susijusių metodų suvienijimo koncepcija, siekiant suprasti ir analizuoti aktualius reiškinius su duomenimis. Joje naudojamos metodikos ir teorijos, sudarytos iš daugelio sričių, matematikos, statistikos, informacijos ir kompiuterių mokslų srityse.

Įgūdžiai ir gebėjimai

Python/C++/R/Java

Jeigu nori dirbti su mašinų mokymusi, tuomet tikriausi kažkuriuo metu turėsi išmokti visas šias programavimo kalbas. Python turi labai daug bibliotekų. C++ gali padėti pageitinti kodą. R puikiai dirba su statistika ir duomenų laukais. Hadoop yra grįstas Java, taigi tu tikriausiai naudosi šia kalbą taip pat.

Problemų analizė

Problemų analizė yra realaus pasaulio problemų ir vartotojo poreikių supratimo procesas ir sprendimų šiems poreikiams patenkinti pateikimas. Problemų analizės tikslas yra gauti aiškesnį vaizdą ir geresnį supratimą prieš pradedant spredžiamos problemos sprendimo vystymo etapą.

Nuolatinis mokymasis

Nuolatinis mokymasis reiškia, jog mes nuolat laikome savo smegenyse naują informaciją, kas įgalina mus surasti daugiau geresnių idėjų, ko kiekvienam verslui reikia. Naujos idėjos ir spendimai yra visų pirma tie dalykai, kurie sukuria didesnę vertę tavo darbe, dėl ko padidėja tavo sėkmės tikimybė.

Tikimybės ir statistika

Statistinė analizė dažnai naudoja tikimybių pasiskrstymą ir šios dvi temos dažnai studijuojamos kartu. Kaip bebūtų tikimybių teoriją susideda daugiau iš matematinio intereso ir yra netiesiogiai susijusi su statistika. Be to daugelis statistikos temų yra nepriklausomos nuo tikimybių teorijos.

Matematika ir algoritmai

Turint tvirtą algoritmų teorijos supratimą ir žinant kaip algoritmai veikia, tu gali diskriminuoti vektorių paramos modelius. Tau reikia suprasti tokiu dalykus, kaip gradianto nuolydis, konvekcijos optimizacija, lagrancija, kvadratinis programavimas, dalinės diferenciacijos lygtys ir panašiai.

Konceptualus mąstymas

Konceptualus mąstymas yra gebėjimas suprasti situaciją ar problemą nustatant struktūrinius elementus, jungiančias dalis ir pagrindinius probleminius klausimus. Probleminiį klausimų ir faktorių integravimas į koncepcinį modelį. Konceptualus mąstymas padeda suprasti kodėl kažkas yra daroma.