人工知能の最新動向を把握する方法

人工知能(AI)は急速に進化している。AIの現状を理解するためには、この分野の最新の研究を勉強することが重要である。

機械学習と人工知能: 基本に戻る

機械学習人工知能はどちらも、コンピューター サイエンスの分野で使用される一般的な用語です。ただし、両者にはいくつかの違いがあります。この記事では、2 つのフィールドを際立たせる違いについて説明します。この違いは、2 つのフィールドをよりよく理解するのに役立ちます。続きを読んで詳細を確認してください。

概要

その名前が示すように、人工知能という用語は、Intelligence (知性) と Artificial Intelligence (人工知能) という 2 つの単語を組み合わせたものです。人工という言葉は、私たちが手で作るもの、または自然ではないものを指すことを知っています.知能とは、人間が考えたり理解したりする能力を指します。

まず、AI はシステムではないことを心に留めておくことが重要です。代わりに、システムに実装するものを指します。 AI には多くの定義がありますが、そのうちの 1 つが非常に重要です。 AI は、人間だけができることをコンピュータに実行させるためにコンピュータをトレーニングするのに役立つ研究です。つまり、機械が人間のようなタスクを実行できるようにするということです。

機械学習は、機械が独自に学習できるタイプの学習であり、プログラミングは必要ありません。つまり、システムは時間とともに自動的に学習し、改善します。

したがって、時間の経過とともに経験から学習するプログラムを作成できます。では、2 つの用語の主な違いをいくつか見てみましょう。

人工知能

AI は人工知能を指します。この場合、知性は知識の獲得です。

AI ベースのシステムの主な目的は、精度ではなく、成功の可能性を高めることです。したがって、精度を高めることは中心ではありません。

人間のようにスマートに機能するコンピューター アプリケーションが必要です。目標は、多くの複雑な問題を解決するために自然な知性を高めることです.

それは意思決定に関するものであり、特定の状況で人間を模倣して反応するシステムの開発につながります.実際、与えられた問題に対する最適な解決策を探します。

最終的に、AI は知恵や知性の向上に役立ちます。

機械学習

機械学習または MI は、スキルまたは知識の習得を指します。 AI とは異なり、目標は成功率を上げることではなく、精度を上げることです。概念は非常に単純です。機械はデータを取得し、そこから学習を続けます。

言い換えれば、システムの目標は、機械のパフォーマンスを最大化するために、与えられたデータから学習することです。その結果、システムは新しいことを学習し続けます。これには、自己学習アルゴリズムの開発が含まれる場合があります。結局のところ、ML はより多くの知識を獲得することです。

簡単に言うと、これは MI と AI の紹介でした。また、2 つの分野の主な相違点についても説明しました。これらの分野に興味がある場合は、専門家に詳細を尋ねることができます。

チェンナイでの人工知能トレーニング または バンガロールでの人工知能トレーニング、DataMites をチェックできます。

記事のソース: < a href="/expert/Shalini_M/2609777">https://EzineArticles.com/expert/Shalini_M/2609777



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キャリアオプションとしての人工知能:入学、要件など

AI に対する需要の増加に伴い、多くの大学や研究機関がカナダのトロントでさまざまなレベルの AI コースを提供し始めています。人工知能の重要性は、過去数年間で指数関数的に増加しています。これが、人工知能コースがまだ初期段階にある理由です。

多くのプレミア カレッジが、その人気と需要の高まりを目の当たりにして、コースをカリキュラムに導入しています。

そして、それだけではありません。科学大学や専門学校ですが、他の教育機関も同じことをしています。人工知能でキャリアを築くことを楽しみにしていると、「機械学習」というフレーズにも出くわすことになります。

人工知能機械学習とどう違うのですか?

これらの用語は一緒によく耳にしますが、AI と機械学習は 2 つの異なる用語であるため、混同しないでください。また、これらの用語の意味を理解しようとしている人にとって、これらの用語は互換性があり、さらに混乱を招くことがよくあります。この 2 つについてのもう 1 つの誤った認識は、似たようなパターンで機能するというものです。

実際には、AI は、人間の行動を模倣し、タスクをスマートに実行できるマシンを作成するという概念です。

一方、機械学習は AI の応用であり、情報とデータへのすべてのアクセスを機械に与えて、機械がすべてを自分で学習できるようにするという考えを中心に展開しています。

AI の機能は、精度にあまり力を入れずに、成功率の可能性を高めます。機械学習は、成功率を考慮せずに精度に重点を置くことで、逆のことを行います。

人工知能のキャリア オプション

これで、機械学習機械学習の違いがわかりました。学習と AI、キャリアの選択肢を探る必要があります。また、キャリアの選択肢が 2030 年までに最大 230 万のポジションに増加するとの推定もあります。AI は、テクノロジー業界での新しい雇用機会に貢献し続けています。

したがって、人工知能。選択できるコースがいくつかあります:

  1. 機械学習研究
  2. ビデオ ゲーム プログラマー
  3. データ サイエンティスト
  4. ソフトウェア エンジニア
  5. ロボティクス プログラマー
  6. ビジネス インテリジェンス デベロッパ
  7. データ マイニング アナリスト
  8. リサーチ サイエンティスト
  9. 兵役
人工知能の範囲は日々拡大しており、それに関連して選択できる多くのキャリア オプションがあります。 AI に関する十分な知識があれば、GoogleAmazonFacebookUberMicrosoftIBM などの大企業で働くことができます。

人工知能とは認定資格はキャリアに役立ちますか?

プログラムに登録する際は、資格があるかどうかを確認する必要があります。 AI の場合、少なくとも数学とコンピューティングのスキルが必要です。

AI を初めて使用する場合は、数学から始めて、機械学習コースを選択する必要があります。また、プログラミング スキルとアルゴリズムの基本的な理解も必要です。プログラマーとしての経験や専門知識をすでにお持ちの場合は、コーディングとアルゴリズムにすぐに取り掛かることができます。

また、カナダで AI コースを選択する大学や教育機関が何であれ、学習する準備ができている必要があります。 AI でのキャリアを通じて何か新しいこと。機械は学習を止めないのに、なぜ学習を止めないのでしょうか?

人工知能でのキャリアに価値があるかどうかを考えていますか? 人工知能コース カナダ<を選ぶべき理由があります。 /a>. トロント Ca の AI コースの資格を確認してください。

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Shalini_M/ 2609777



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General Artificial Intelligence Will Be More Than Intelligence


南アフリカの人工知能コースの未来とは?

人工知能に対する需要が高まる中、ケープタウンの大学で AI コースを受講する学生が増えています。人工知能の範囲内で、さまざまな大学のオプションからさまざまなコースのオプションを見つけることができます。急速に成長しているテクノロジー分野では、その分野の専門知識を持つ専門家が必要です。

この用語に不慣れな方、またはこの分野でのキャリアを追求したい場合は、適切な場所に来ています。人工知能のキャリアについて知っておくべきことをすべてお伝えします。

人工知能機械学習は同じですか?

用法は頻繁に交換されますが、人工知能機械学習は 2 つの異なる用語であり、異なる意味を持ちます。 AI について説明すると、実際のシナリオに当てはめたときに、人間のように機能し、動作し、反応できるテクノロジーを作成するという概念であると言えます。一方、機械学習は、機械にデータを供給する自己学習の概念に基づいて機能し、機械はそれ自体で学習します。機械学習は、機械がアルゴリズムを使用して学習し、その経験から学習する AI のアプリケーションです。機械学習の主な目標は精度を最大化することですが、成功率は見過ごされがちです。人工知能は成功率の不足を補い、それに到達する可能性を高めます。

人工知能のキャリア オプション

AI の範囲は指数関数的に増加しています。雇用業界は、2030 年までに 200 万を超えるポジションを導入することになっています。大多数の企業は、テクノロジー セクターでの新しい雇用機会の創出に AI が大きく貢献していることを認めています。そして、最良の部分は、1 つの仕事ではなく、コース修了後に応募できる多くの仕事があることです。

AI のキャリア オプションには次のようなものがあります。

  1. ロボティクス プログラマー
  2. データ マイニング アナリスト
  3. ビデオ ゲーム プログラマー
  4. 機械学習エンジニア
  5. 機械学習研究
  6. 研究科学者
  7. ビジネス インテリジェンス デベロッパ
  8. ソフトウェア エンジニア
  9. 兵役
  10. AI エンジニア< /li>
人工知能コースを修了すると、これらの職に応募できます。給与は役職や会社によって異なる場合がありますが、それを求める価値はあります。

人工知能の未来

それは今後数年間で何かが関連するかどうかを判断するのは簡単ではありません。私たちの身の回りでは、日々新しい技術開発が行われています。ですから、AI への移行が良いキャリアの移動であるかどうかの答えは 1 つではありません。しかし、今それを選ぶべき理由はたくさんあります。業界は現在、AI の訓練を受けた経験豊富な専門家を必要としており、AI の需要が高まっています。現在、業界には訓練を受けた専門家が不足しています。したがって、AI コースの認定資格を取得してトレーニングを開始することは、素晴らしいキャリア パスです。

通常、南アフリカで AI に関するコースを提供する大学や研究所の入学手続きは簡単です。資格の確認から、登録フォームへの記入、入学試験 (必要な場合) までが始まります。数学やコンピューティングのスキルとは別に、この分野に足を踏み入れる前に、コミュニケーションやビジネスのスキルも開発する必要があるかもしれないことを忘れないでください。

もしあなたが人工知能南アフリカでのキャリアを楽しみにしていますa> 次に、AI に登録することから始めます。ケープタウンのコース。興味のあるコース オプションをチェックして、業界で活躍するための適切なスキルを身に付けてください。

記事の出典: https: //EzineArticles.com/expert/Shalini_M/2609777



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建築における人工知能設計


ノイダの最高の人工知能トレーニング機関

ノイダで最高の人工知能レーニング機関。

Webtrackker technology pvt ltd は最高の IT 企業であり、100% のポジショニングを保証する最高のトレーニング機関を提供しています。 Webtrackker は IT 企業であり、すべての IT トレーニング コースも担当しています。トレーニングのためのリアルタイムのインストラクターがいます。私たちのコーチは、トレーニングで4?8年の経験があります。人工知能レーニング プログラムを修了すると、多国籍企業または他の企業に 100% 配置されます。 Webtrackkerは、多国籍企業のポジショニングに関する実践的な経験に関する基本的なトレーニング/ライブプロジェクトのハンズオンを提供する最高のノイダトレーニング機関です. Webtrackker のトレーナーは、トップ MNC 企業のプロジェクトで 8 年以上のリアルタイムの経験を持っています。
Webtrackker Technology PVT LTD は、ノイダで最高のトレーニング機関です。受験者は人工知能について学びます: - AI の紹介、コース ロジスティクスの歴史、インテリジェント エージェント、無知な研究、発見的研究、A * アルゴリズム、拮抗研究、ゲーム、制約充足問題、自動学習: 基本概念、線形モデル、パーセプトロン 自動学習、高度なモデル、ニューラル ネットワーク、SVM、決定木と教師なし学習、マルコフ決定プロセスと強化学習、論理エージェント、命題論理と一次論理、AI アプリケーション (NLP)、AI アプリケーション (ビジョン / ロボティクス)。

AI は、人間や動物が示す自然な知性とは対照的に、機械が示す知性です。 IT では、AI 研究は「インテリジェント エージェント」の研究と定義されています。つまり、環境を認識し、目的を達成する可能性を最大化するアクションを実行するデバイスです。口語的に、「人工知能」という用語は、「学習」や「問題解決」など、人間が他の人間の心に関連付ける「認知」機能を機械が模倣する場合に適用されます。

IA の範囲機械の能力がますます向上すると、「知性」を要求すると見なされるタスクが定義から削除されることが多く、これは AI の効果として知られる現象であり、「人工知能は、これまでにないすべてのものである」というジョークにつながります。 [3] たとえば、光学式文字認識は人工知能から除外されることが多く、日常的な技術になっています [4]。 2017 年から一般的に AI として分類される能力には、人間の言語の理解、戦略的ゲーム システム (チェスや囲碁など) でのトップレベルの競争、自己完結型の自動車、コンテンツ配信ネットワークでのインテリジェントなルーティング、および軍事シミュレーションが含まれます。

Noida 人工知能の最高のトレーニング機関: webtrackker は、人工知能のトレーニングを完了した後、トップ MNC 企業に 100 人以上の候補者を配置しました。 Webtrackker は、練習用のサーバーまたはラボ機能を提供します。美しい家具、CA教室、スマート液晶教室、個性開発講座、面接会、8年以上の経験を活かした英語講座をリアルタイムで。 Webtrackker は、各生徒のパフォーマンス モニタリングのプロセスに従います。 Webtrackker は、ノイダとデリーで人工知能に関するトレーニング コースを提供しています。

紹介するのに適した機関を探している場合は、webtrackker pvt ltd を選択してください。最高の学習を提供します。実際のプロジェクトでの作業と一緒に経験を積み、コース修了後に 1 年間の経験証明書を提供します。

会社の住所:-

Webtrackker Technology

C- 67, Sector- 63, Noida

電話: 0120-4330760, 8802820025

メール: info@webtrackker .com

ウェブサイト: http://www.webtrackker. com/

http://webtrackker.com/Best-Artificial-Intelligence-Training-institute-in-Noida.php

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記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Naveen_Singh/2562029



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人工知能 - 私たちは今日どこにいますか?


現実の自動化された意思決定に利用できる方法: 人工知能

人工知能とはどういう意味ですか?

人工知能とは、コンピューター サイエンスの周辺を指し、人工的な人間、つまりコンピューター (機械) が助けを借りて設計されたコンピュータ プログラムまたはソフトウェア プログラムの設計者は、人間が設計し、スケッチし、複雑な問題を解決する方法を模倣します。これらのシステムには、独自に学習する機能があります。

トランザクションを処理し、明示的にプログラムされた決定を下すために設計されたシステムとは異なります。

人工知能が支援します。数分でデータをマイニングおよび分析し、それらから貴重で有用な洞察を抽出するのにさらに役立ちます.

なぜ人工知能?

いくつかの利点がありますが

戦術的で計算された差別化要因になるために、AI は付加から自動化へと移行しました。意思決定を行い、効率性と機会を利用して有用な洞察を企業に提供する能力により、アプローチを推進することができます。 AI をコンピュータ プログラムと統合した後は、人間の労力が少なくて済みます。これは、大企業がデータ駆動型の世界から洞察駆動型の世界に移行し、現実的でタイムリーな意思決定を行うのにさらに役立ちました。

人工知能は、特に複雑なビジネスにおいて、より良いビジネス上の意思決定を促進するのにさらに役立ちます。

今日の業界は、急速なイノベーションとともに顧客により良いサービスを提供したいと考えています。製品の拡大や市場の拡大など、新しい市場の収益機会をつかむのに役立つため、AI を統合することで顧客満足度を向上させることができます。このように、AI は意思決定に影響を与えます。また、顧客の需要と欲求を分析し、顧客のニーズに応じて製品を製造するように組織にアドバイスすることで、顧客満足度を向上させることで、ビジネスと顧客の関係にも影響を与えます。

人工知能の範囲が参照されます。 3 種類の AI

アシスト、拡張、自動化。

アシスト インテリジェンスは、繰り返しの基本的なタスクを自動化し、これらのタスクを迅速かつ経済的に実行できるようにします。

< p>拡張知能は、個人があらゆる状況の状況に基づいて効果的な決定を下すのに役立ちます。たとえば、銀行の融資担当者は、個人に融資を行う際に、以前の破産についてほのめかして警告を受ける場合があります。これは、担当者に自分の信用リスクについて知らせることを意味します。これは、個人が利息を伴うローン金額を返済できるかどうかを担当者が判断するのに役立ちます。 AI。

自動知能とは、設計された構造全体に人間が含まれていないシステムを指します。たとえば、自動運転車は自動化されたインテリジェンスの最も良い例です。

これらの組織は、3 種類の AI を組み込むことで、効率と有効性の向上、顧客満足度の向上、イノベーションの促進に役立つと考えています。

人工知能のブームは、AI が必須であり、すべての組織が他の組織より優位に立つために AI を採用する必要があるという事実から明らかです。

人工知能によって生み出された誇大宣伝に興味をそそられたかもしれません。 EXCELR が提供する人工知能コースでは、

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Shalini_Madhav/ 2396631



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人工知能の簡単な紹介


人工知能: テクノロジーの新しいプレーヤー

人工知能とは、機械が人間のように考えて行動するようにプログラミングすることで、人間の知性を機械に刺激することを意味します。また、問題解決のような人間の脳のような動作を実行できる機械も指します。特定の目標を達成するためのアクションを合理化し、実行できる必要があります。これには、機械学習が含まれます。これにより、コンピューター プログラムは、人間の介入なしに、変化するデータを自動的に学習して適応します。ディープ ラーニングにより、これらの機械は画像、テキスト、ビデオなどのデータを吸収して自動的に学習できます。

人工知能の種類

人工知能は弱いものに分けられますそして強い知性。知能が弱いシステムは、一度に 1 つのタスクしか実行できません。 Alexa や Siri などのパーソナル アシスタントは、このカテゴリに分類されます。

強力なシステムは複雑で複雑で、人間のようなタスクを実行できます。それらは人間の介入なしに状況を処理するようにプログラムされています。

人工知能アプリケーション

人工知能は、さまざまな分野や業界に適用されます。テストはヘルスケア部門で AI を使用して実施され、AI は患者に薬を投与し、手術室で手術を行う任務を負っています。最近、自動運転車が大ヒットしています。 AI によって駆動されるこれらの車は、結果が自分の行動に依存するため、自分の行動を決定する必要があります。これらの自動運転車のコンピューター システムは、衝突を回避するために、外部データを考慮し、それに応じて動作する必要があります。

人工知能が存在する別の業界は、銀行および金融業界です。異常なデビットカード取引や多額の預金などの疑わしい活動にフラグを立てることで、銀行の不正検出部門を支援するために使用されます。証券の需要と供給の推定が容易になり、取引が容易になります。

音声認識とは、自然学習プロセスを使用して人間の音声を処理して文字形式にする機能です。これは、多くのモバイル デバイスに音声入力機能として組み込まれています。オンラインチャットボットは、チャットボットが理解するために直面している問題をユーザーが選択できるようにすることで、カスタマーケア業界の人間の通信員に取って代わり、ユーザーの問題の理解に基づいて回答を提供します.コンピューター ビジョンは、コンピューターが画像やテキストなどから情報を導き出し、この情報に基づいて行動できる AI テクノロジです。畳み込みニューラル ネットワークにより、写真のタグ付け、放射線イメージング、その他多くの業界で使用されています。

AI アルゴリズムは、過去の消費者行動データ パターンを使用して、クロスセリング戦略で使用できるデータの傾向を発見できます。チェックアウト プロセスの最後のアドオンも AI アルゴリズムに依存しています。

人工知能を研究する理由

AI を研究することで、ソフトウェアになるための準備が整います。ニューラル ネットワーク、量子人工知能、ヒューマン マシン インターフェイスの研究に関心のあるエンジニア。また、ショッピングの推奨リストを作成したり、膨大なデータ セットを処理したりして、企業のソフトウェア エンジニアとして働くこともできます。 AI の教育により、ホーム アシスタンスや電子パーキング アシスタント用のロボットを開発するハードウェア エンジニアになる機会が開かれます。分野としての AI は 10 年前には存在せず、現在も成長を続けています。 AI には、世界の現在および将来の問題の多くを解決する能力があることが認められています。雇用の可能性があり、将来的には一般的になる可能性がある、常に進化している分野です。

バンガロールとハイデラバードがインド、バンガロールで人工知能コースまたはハイデラバードでの人工知能トレーニングは、

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Shalini_M/2609777< /a>





人工知能はあなたの仕事を奪いますか?場合ではなく、いつ


人工知能の初心者向けガイド

AI は、機械に関連するコンピューター サイエンスの一部門です。 20 世紀後半、AI は、特定のタスクを完了するために人間の知性を必要としない機械によって行われるすべての作業と見なされてきました。この定義は、ミンスキーとマッカーシーとして知られる人工知能の父に帰されました。現在の定義は、コンピューターによって制御されるロボットが、データを推論、一般化、確認する能力として人間の知性とスキルを必要とする問題を解決する能力です。

人工知能の種類< /strong>

AI は、限定 AI と一般 AI の 2 つのカテゴリに分けることができます。狭い AI は、しばしば弱いと見なされます。特定のタスク指向です。一般的なAIは強いと考えられています。 Narrow AI とは異なり、幅広いタスクを実行できます。

Narrow AI

これは、私たちが使用するコンピューターに見られます。このタイプの AI は、通常、非常にうまく実行できる単一のタスクに焦点を当てています。例としては、音声と言語を認識する仮想アシスタントや、自動運転できる車があります。このタイプの人工知能は、与えられた特定のタスクしか実行できず、それ以上のことはできません。顧客の質問や懸念に対応することは、ホテル予約のタスクのために他の人工知能と協力するとともに、狭い人工知能の一般的な形式であり、放射線科医が危険に変わる可能性のある X 線で腫瘍を見つけ、エレベーターのトラブルを検出するのに役立ちます。世界の 3 次元モデルの準備など。人間とは異なり、教えられたタスクしか実行できず、これが最大の欠点の 1 つです。

一般的な AI

このタイプの AI は、より洗練されたシステムに見られます。爪や髪を切る、植物に水をやるなどの単純な作業から、収集したデータに基づいて推論するなどの高度な作業まで、人間と同様の知能を使用してさまざまな問題を解決することができます。洋画のテーマは、一般的なAIの影響を強く受けています。データサイエンティストは、一般的な人工知能は2040年から2050年までに大幅に上昇し、2075年までにこの宇宙の未来になり、人間を含む全世界を支配すると主張しています.それは人類にとっての脅威でもあります。一般的な AI は、仮想領域における人間の認知能力を超えると考えられています。しかし、多くの科学者はこれについて意見が分かれています。多くの科学者は、一般的な AI が世界の未来になるにはほど遠いと考えています。 Demis Hassabis、Geoffrey Hinton、Yann LeCun などの一般的な人工知能のパイオニアも、この見解を持っています。彼らは、人類が近い将来に一般的な人工知能によって脅かされるという恐怖には、具体的な根拠はないと信じています.

あなたがまた、さまざまな種類の AI に興味を持ち、人工知能コースに登録しますコインバトール。このコースは、人工知能トレーニング バンガロールを提供します。視野を広げ、AI の現実を理解するのに役立ちます。

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Shalini_M/ 2609777



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人工知能のプログラミングとソーシャル エンジニアリングの比較 政治的正しさの考慮