Häufig gestellte Fragen - Anwendung künstliche Intelligenz
Häufig gestellte Fragen - Anwendung künstliche Intelligenz
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Wie wird künstliche Intelligenz allgemein angewendet?
Wie wird künstliche Intelligenz allgemein angewendet?
Weit verbreitete Missverständnisse neigen dazu, KI auf einer Insel mit Robotern und selbst fahrenden Autos zu platzieren. Dieser Ansatz verkennt jedoch die große praktische Anwendung der künstlichen Intelligenz; Verarbeitung der täglich anfallenden riesigen Datenmengen.
Durch die strategische Anwendung von KI auf bestimmte Prozesse erfolgen das Sammeln von Erkenntnissen und die Automatisierung von Aufgaben in einer ansonsten unvorstellbaren Geschwindigkeit und Größenordnung.
Beim Analysieren der von Menschen erstellten Datenberge führen KI-Systeme intelligente Suchvorgänge durch, interpretieren sowohl Text als auch Bilder, um Muster in komplexen Daten zu entdecken, und handeln dann nach diesen Erkenntnissen.
Was sind die Grundbausteine der künstlichen Intelligenz?
Was sind die Grundbausteine der künstlichen Intelligenz?
Viele der revolutionären KI-Technologien sind geläufige Schlagworte wie „Natural Language Processing“, „Deep Learning“ und „Predictive Analytics“. Modernste Technologien, die es Computersystemen ermöglichen, die Bedeutung der menschlichen Sprache zu verstehen, aus Erfahrungen zu lernen bzw. Vorhersagen zu treffen.
Das Verständnis des KI-Jargons ist der Schlüssel zur Erleichterung der Diskussion über die realen Anwendungen dieser Technologie. Die Technologien sind disruptiv, revolutionieren die Art und Weise, wie Menschen mit Daten interagieren und Entscheidungen treffen, und sollten von uns allen in Grundzügen verstanden werden.
Maschinelles Lernen - Aus Erfahrung lernen
Maschinelles Lernen - Aus Erfahrung lernen
Maschinelles Lernen oder ML ist eine Anwendung der KI, die Computersystemen die Fähigkeit verleiht, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. ML konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die Daten analysieren und Vorhersagen treffen können. Maschinelles Lernen wird nicht nur verwendet, um vorherzusagen, welche Netflix-Filme Ihnen gefallen könnten, oder die beste Route für Ihr Uber, sondern wird auch in der Gesundheits-, Pharma- und Biowissenschaftsbranche eingesetzt, um die Krankheitsdiagnose, die Interpretation medizinischer Bilder und die Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung zu unterstützen.
Tiefes Lernen - Selbstlernende Maschinen
Tiefes Lernen - Selbstlernende Maschinen
Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze verwendet, die durch die Verarbeitung von Daten lernen. Künstliche neuronale Netze ahmen die biologischen neuronalen Netze im menschlichen Gehirn nach.
Mehrere Schichten künstlicher neuronaler Netze arbeiten zusammen, um aus vielen Eingaben eine einzige Ausgabe zu ermitteln, beispielsweise um das Bild eines Gesichts aus einem Mosaik von Kacheln zu identifizieren. Die Maschinen lernen durch positive und negative Verstärkung der von ihnen ausgeführten Aufgaben, was eine ständige Verarbeitung und Verstärkung erfordert, um voranzukommen.
Eine weitere Form des Deep Learning ist die Spracherkennung, die es dem Sprachassistenten in Telefonen ermöglicht, Fragen wie „Hey Siri, wie funktioniert künstliche Intelligenz?“ zu verstehen.
Neuronales Netzwerk - Assoziationen machen
Neuronales Netzwerk - Assoziationen machen
Neuronale Netze ermöglichen Deep Learning. Wie bereits erwähnt, sind neuronale Netze Computersysteme, die neuronalen Verbindungen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Das künstliche Äquivalent eines menschlichen Neurons ist ein Perzeptron. So wie Bündel von Neuronen neuronale Netze im Gehirn bilden, erzeugen Stapel von Perzeptronen künstliche neuronale Netze in Computersystemen.
Neuronale Netze lernen, indem sie Trainingsbeispiele verarbeiten. Die besten Beispiele sind große Datensätze, wie beispielsweise ein Satz von 1.000 Katzenfotos. Durch die Verarbeitung der vielen Bilder (Eingaben) ist die Maschine in der Lage, eine einzige Ausgabe zu erzeugen, die die Frage beantwortet: „Ist das Bild eine Katze oder nicht?“
Dieser Prozess analysiert Daten viele Male, um Assoziationen zu finden und zuvor undefinierten Daten Bedeutung zu verleihen. Durch verschiedene Lernmodelle, wie positive Verstärkung, wird der Maschine beigebracht, dass sie das Objekt erfolgreich identifiziert hat.
Kognitives Computing - Schlussfolgerungen aus dem Kontext ziehen
Kognitives Computing - Schlussfolgerungen aus dem Kontext ziehen
Cognitive Computing ist ein weiterer wesentlicher Bestandteil der KI. Ziel ist es, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine nachzuahmen und zu verbessern. Cognitive Computing versucht, den menschlichen Denkprozess in einem Computermodell nachzubilden, in diesem Fall durch das Verständnis der menschlichen Sprache und der Bedeutung von Bildern.
Cognitive Computing und künstliche Intelligenz streben gemeinsam danach, Maschinen mit menschenähnlichem Verhalten und Fähigkeiten zur Informationsverarbeitung auszustatten.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) - Die Sprache verstehen
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) - Die Sprache verstehen
Natural Language Processing oder NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache und Sprache zu interpretieren, zu erkennen und zu produzieren. Das ultimative Ziel von NLP ist es, eine nahtlose Interaktion mit den Maschinen zu ermöglichen, die wir täglich verwenden, indem wir Systemen beibringen, menschliche Sprache im Kontext zu verstehen und logische Antworten zu geben.
Zu den praktischen Beispielen für NLP gehört der Skype Translator, der die Sprache mehrerer Sprachen in Echtzeit interpretiert, um die Kommunikation zu erleichtern.
Computer-Vision - Bilder verstehen
Computer-Vision - Bilder verstehen
Computer Vision ist eine Technik, die Deep Learning und Mustererkennung implementiert, um den Inhalt eines Bildes zu interpretieren; einschließlich der Grafiken, Tabellen und Bilder in PDF-Dokumenten sowie anderer Texte und Videos. Computer Vision ist ein integraler Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, visuelle Daten zu identifizieren, zu verarbeiten und zu interpretieren.
Anwendungen dieser Technologie haben bereits damit begonnen, Branchen wie Forschung und Entwicklung sowie das Gesundheitswesen zu revolutionieren. Computer Vision wird verwendet, um Patienten schneller zu diagnostizieren, indem Computer Vision und maschinelles Lernen verwendet werden, um Röntgenscans von Patienten auszuwerten.
Zusätzliche unterstützende Technologien für künstliche Intelligenz
Zusätzliche unterstützende Technologien für künstliche Intelligenz
Grafische Verarbeitungseinheiten oder GPUs sind ein Schlüsselfaktor für KI, da sie die enorme Rechenleistung bereitstellen, die erforderlich ist, um Millionen von Daten und Berechnungen schnell zu verarbeiten.
Das Internet der Dinge oder IoT ist das kumulative Netzwerk von Geräten, die mit dem Internet verbunden sind. Das IoT soll in den kommenden Jahren über 100 Milliarden Geräte verbinden.
Die intelligente Datenverarbeitung wird mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für eine schnellere mehrstufige Analyse von Daten optimiert. Dies ist die Lösung, um seltene Ereignisse vorherzusagen, Systeme und einzigartige Situationen zu verstehen.
Durch die Integration von Anwendungsverarbeitungsschnittstellen oder APIs können Aspekte der künstlichen Intelligenz in vorhandene Software integriert werden, wodurch ihre normale Funktion mit KI erweitert wird.
Künstliche Intelligenz ist ein vielfältiges Thema
Künstliche Intelligenz ist ein vielfältiges Thema
Wie wir gelernt haben, beschreibt KI eine Reihe verschiedener Technologien. Jede dieser Technologien erfordert eine detaillierte Erklärung. Auf dem Laufenden zu bleiben und die Unterschiede dieser Technologien zu verstehen, ist eine schwierige Aufgabe. Bleiben Sie über die neuesten Änderungen auf dem Laufenden und bleiben Sie dran für unsere kommenden Beiträge.
Als nächstes werden wir Big Data vorstellen und die Anwendungen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zum Strukturieren, Verbinden und Visualisieren großer Datensätze untersuchen, um Einblicke zu beschleunigen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
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