Introdução ao Trabalho de Inteligência Artificial
A inteligência artificial trabalha principalmente em três técnicas. São IA simbólica, orientada a dados e desenvolvimento futuro. Capas inteligentes artificiais simbólicas Sistemas especialistas, lógica nebulosa e princípio inicial da IA. Um sistema especialista, o computador recebe um problema e poucas práticas foram realizadas para verificar suas habilidades lógicas de resolução de problemas. Eles deram um conjunto de regras e seguirão estritamente o melhor em um ambiente restrito. Na lógica fuzzy, é principalmente método verdadeiro ou falso e aplicado em sistemas de controle. No aprendizado de máquina orientado a dados, as redes neurais e o algoritmo de aprendizado profundo são aplicados ao processo do conjunto de dados por mineração de dados e big data e são aplicados na PNL. É importante distinguir entre diferentes métodos e aplicar o correto ao seu nível de maturidade. Neste tópico, vamos aprender sobre Como funciona a inteligência artificial.
Como a inteligência artificial se aplica?
A inteligência artificial na educação faz uma contribuição digna para os seres humanos. Aqui, um problema complexo é resolvido dividindo-o em subunidades e localizando a solução para cada subunidade. A subunidade pode ser um sistema ou humano tentando encontrar uma solução para o problema. A teoria proposta mostra que a ciência cognitiva na educação desenvolveu um tutor programando um computador e que ele observaria as habilidades de resolução de problemas dos alunos. Agora, o tutor orientará o aluno e os aconselhará em cada etapa de sua solução, impedindo-os antes que caiam em uma armadilha. Este método faz com que o aluno aprenda uma lição sobre o problema e seja cognitivo no futuro.
O sistema Expert é amplamente utilizado em tecnologia artificial. O popular é o corretor ortográfico e o corretor ortográfico. Eles atuam como revisores verificando ortografia e erros gramaticais e dão todas as sugestões possíveis para obter o melhor artigo. O sistema especialista na indústria de automação é amplamente utilizado em 80% de seu processo de fabricação. Ele economiza o custo da mão-de-obra, reduz o erro e fornece uma saída máxima em tempo mínimo, porque o robô não precisa de uma hora de almoço ou hora de pausa. O homem leva horas para concluir uma dor, executando a tarefa que o robô realiza em uma fração de minutos.
A robótica com IA aplicada é mais atraente e benéfica para os recursos humanos. Os robôs são programados para realizar uma tarefa repetitiva que aumenta a produtividade e é usada com eficiência. A característica única dos robôs é desarmar bombas, explorar o espaço e programar tarefas que são perigosas para serem realizadas por seres humanos. A pesquisa avançada em robôs é fazê-los ver, ouvir e tocar implementando-os com sensores de colisão, câmeras e sensores de ultrassom. O robô é usado na exploração espacial e é adaptável ao ambiente e às condições físicas.
As emoções interceptam o pensamento intelectual do ser humano, que é uma interferência para os pensadores artificiais. Além do manuseio emocional, um robô também é programado para pensar logicamente e tomar decisões eficazes.
Na vida cotidiana, a inteligência artificial é implementada e cresce com sucesso em torno de nós nos aspectos de comunicação, gerenciamento de tempo, educação, cognição, saúde, medida de segurança, controle de tráfego, compras, marketing, compras e planejamento.
Usando o google map para encontrar a menor distância possível pelo algoritmo Digikstra,
A inteligência artificial é usada na ciência para projetar experimentos, treinar os recursos, interpretar os dados, reduzir a complexidade
Componentes básicos da inteligência artificial
Os cinco principais componentes que fazem da Inteligência Artificial um sucesso são:
1. Descobrir: é a capacidade básica de um sistema inteligente explorar os dados dos recursos disponíveis sem nenhuma intervenção humana. Em seguida, é processado pelo algoritmo ETL para explorar o grande banco de dados e encontra automaticamente o relacionamento entre o conteúdo e a solução necessária para o problema. Isso não apenas resolve um problema complexo, mas também identifica os fenômenos de emergência
2. Prever: Essa abordagem foi projetada para identificar acontecimentos futuros por classificação, classificação e regressão. O algoritmo usado aqui é floresta aleatória, aprendizes lineares e aumento de gradiente. Raramente a previsão dá errado em alguns valores numéricos quando há viés.
3. Justificar: o aplicativo precisa de intervenção humana para fornecer um resultado mais reconhecível e crível. Portanto, ele precisa entender e justificar o que está errado e certo e, em seguida, fornece ao ser humano uma solução correta para lidar com a situação. Semelhante na indústria de automação, ele precisa ter um entendimento das porcas e parafusos da máquina para saber por que ela é reparada e o que precisa ser feito mais.
4. Aja: o aplicativo inteligente precisa estar ativo e morar na empresa para descobrir, prever e justificar
5. Aprenda: O sistema inteligente possui o hábito de aprender e se atualizar dia a dia para competir com as necessidades do mundo.
Exemplos
A maioria das linguagens de programação usadas no AI são as seguintes
O Python é único e mais favorito para programadores de computador, devido à sua sintaxe, que é simples e versátil. É muito confortável e aplicado em todos os sistemas operacionais, como Unix, Linux, Windows e Mac. Como o Python possui um arranjo sistemático, ele é aplicado em OOPS, rede neural, desenvolvimento de PNL e vários tipos de programação. É tão único e possui uma ampla variedade de funções da Biblioteca
O C ++ é aplicado principalmente em tarefas de programação de IA por causa de seu recurso sensível ao tempo. Possui tempo de resposta mínimo e processo de execução rápida, importante para o desenvolvimento de jogos e mecanismos de busca. É reutilizável por causa de suas propriedades de herança e ocultação de dados. É amplamente utilizado para resolver técnicas estatísticas de IA.
Java é outra linguagem de programação de IA usada com mais freqüência e não precisa de nenhuma plataforma especial para recompilação por causa da Virtual Machine Technology. Ele combina os recursos de C e C ++ e torna mais simples e fácil a depuração. O gerenciador de memória automático em Java reduz o trabalho do desenvolvedor.
O LISP é usado em parte do desenvolvimento da IA. O LISP possui um sistema macro específico que alivia a implementação e a exploração de vários níveis de Inteligência Intelectual. É aplicado principalmente na resolução de tarefas lógicas e aprendizado de máquina. Ele dá o favor de Liberty e prototipagem rápida para programadores e torna o LISP como linguagem mais padrão e fácil de usar na IA.
PROLOG é usado para retorno automático de algoritmos básicos, estruturação baseada em árvore e correspondência de padrões, que é obrigatória para IA. É amplamente aplicado na ciência médica.
Conclusão
A inteligência artificial estabeleceu seus marcos em todos os setores, como comércio eletrônico, biotecnologia, diagnóstico de doenças, militar, matemática e logística, indústria pesada, finanças, transporte, telecomunicações, aviação, marketing digital, atendimento telefônico, agricultura e jogos
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- Modelos de aprendizado de máquina
- Visão geral dos problemas de inteligência artificial
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