Садржај
- Дефиниција - Шта значи вештачка интелигенција (АИ)?
- Увод у Мицрософт Азуре и Мицрософт Цлоуд | Кроз овај водич научићете о томе шта се рачуна у облаку и како вам Мицрософт Азуре може помоћи да мигрирате и покренете посао из облака.
- Техопедија објашњава вештачку интелигенцију (АИ)
Дефиниција - Шта значи вештачка интелигенција (АИ)?
Вештачка интелигенција (АИ) је област рачунарске науке која наглашава стварање интелигентних машина које раде и реагују попут људи.
Неки од рачунари са вештачком интелигенцијом дизајнирани су за следеће:
- Препознавање говора
- Учење
- Планирање
- Решавање проблема
Увод у Мицрософт Азуре и Мицрософт Цлоуд | Кроз овај водич научићете о томе шта се рачуна у облаку и како вам Мицрософт Азуре може помоћи да мигрирате и покренете посао из облака.
Техопедија објашњава вештачку интелигенцију (АИ)
Вештачка интелигенција је грана рачунарске науке која има за циљ стварање интелигентних машина. Постао је суштински део технолошке индустрије.
Истраживања повезана са вештачком интелигенцијом су високо техничка и специјализована. Основни проблеми вештачке интелигенције укључују програмирање рачунара за одређене особине
као што:
- Знање
- Расуђивање
- Решавање проблема
- Перцепција
- Учење
- Планирање
- Способност манипулације и померања објеката
Инжењеринг знања основни је део АИ истраживања. Машине често могу да делују и реагују попут људи само ако имају обилне информације које се односе на свет. Вештачка интелигенција мора имати приступ објектима, категоријама, својствима и односима свих њих ради примене инжењерства знања.
Иницирање здрав разум, разум и решавање проблема у машинама је тежак и мучан задатак.
Машинско учење је такође основни део АИ. Учење
без икакве врста супервизије захтева способност препознавања образаца у токовима улаза, док учење уз адекватан надзор укључује класификацију и нумеричке регресије.
Класификација одређује категорију којој предмет припада и регресија се бави
прибављање скуп примјера нумеричких улаза или излаза,
тиме откривање функција које омогућавају генерисање одговарајућих излаза са одговарајућих улаза. Математичка анализа алгоритама машинског учења и њихово извођење је добро дефинисана грана теоријске рачунарске науке која се често назива и теорија рачунског учења.
Машинска перцепција се бави способношћу коришћења сензорних улаза за закључивање различитих аспеката света, док је рачунарски вид моћ анализе визуелних улаза са
неколико суб-проблеми попут
лица, препознавање предмета и геста.
Роботика је такође велико поље везано за АИ. Роботима је потребна интелигенција како би се бавили задацима као што су манипулација објектима и навигација, заједно са под-проблемима локализације, планирања кретања и мапирања.