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。

人工知能に関する簡単なコメント

SF として映画に描かれているように、人工知能はますます多くの異なる方法で私たちの生活の一部になりつつあり、時には簡単には認識されません.

創造つまり、人工的な手段による利用可能な知性のストックの増加 (これが測定可能であれば) は、それ自体が、人間が世界を見る方法とその中での人間の脳の役割における革命です。

しかし、人工知能は過去にさかのぼります。古代ギリシャでは、知的要素(当時は機械像)のアイデアが神話に導入されました。当初、人工知能は、思考や学習の側面よりも機械的な側面に重点を置いていました。

暗黒時代のヨーロッパでは科学の発展はほとんどありませんでしたが (軍事的な発展は多すぎましたが)、アラブ世界は、その時代に光と科学的優位性の時代を見ました。人工知能の分野は、生命の錬金術的創造の概念やプログラム可能なロボットなど、より高度な学習を行う分野の 1 つです。実際、ヨーロッパのイベリア半島の一部を含むイスラム世界の中世の時代は、人類の発展に貢献しました.

ルネッサンス後の時代は、主にヨーロッパの科学的発展の再構築を見ました.その後、西ヨーロッパで、今日の人工知能の主な兆候のいくつかが発見されました。機械式計算機やデジタル計算機などの単純な物体は、17 世紀にさかのぼります。

産業革命は、人工知能の知識のこの明らかな漸進的発展に大きな変化をもたらしました。人間の脳、またはそれを置き換えることさえあります。当時の技術はこれらのアイデアを実現するほどには進歩していませんでしたが、人間化された機械のコンセプトは実際のプロジェクトになりました.

最も重要で関連性のある開発は、世界の第二次世界大戦とその後の経済的および科学的発展 (冷戦によって動機付けられた開発を含む)。 1951 年、マンチェスター大学で最初の実用的な人工知能プログラム、チェッカーとチェスのプログラムが作成されました。 1955 年までに、これらのプログラムのバージョンはすでに遊び方を学習できるようになったため、人工知能が何になるかについてまったく新しい視点が生まれました。これは、スタンドアロン プログラムであるだけでなく、成長の可能性も秘めています。

それ以来、私たちの時代に至るまで、進歩のレベルはますます速くなっています。今日では、人間と同じタスクを実行でき、認知機能を備え、途中で学習できる人間化されたロボットを見ることができます。これは、18 世紀の予言が実現することです。実際、開発はここで止まることはありません。私たちの身の回りで人工知能の使用例が毎日見られますが、トレンドは上昇し続けるでしょう。人間の脳は不要になるのでしょうか?

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記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Pedro_Teixeira/1108017< /a>





General Artificial Intelligence Will Be More Than Intelligence


初心者向けの質問: 人工知能とは何ですか?

Elon Musk の OpenAI が DOTA 2 で専門家を打ち負かしたり、人工知能が数時間以内に周期表を再作成したりして、人工知能は最近メディアで大きな波を起こしています。この分野で達成された新しい偉業について語っている記事を少なくとも 1 つ目にすることなく、インターネットで 1 日を過ごすことは不可能です。実際、人工知能は今では遠い夢のようなものではなく、私たちの生活にうまく統合されており、YouTubeFacebook など、私たちが使用する多くのオンライン アプリやサービスがその例です。このことから、人工知能とは何か、AI を利用してエクスペリエンスを向上させるアプリやサービスを非常に頻繁に使用する場合、どのように機能するかを理解することが重要になります。

簡単に言えば、人工知能はコンピューターを作成することを伴います。通常、思考、理解、分析などの人間の能力に関連する多くのタスクを完全に実行できるシステムです。 DOTA 2 のゲームで OpenAI がプロを打ち負かすことを考えてみてください。これは複雑なゲームであり、発生したときに発生する状況に適応する必要があります。組み合わせが無限にあるようなシナリオで、コンピューターと人間を対戦させることを想像してみてください。

コンピューター コードは常に、人間がコンピューターのすべてを定義し、それをコンピューターに入力するだけで、その情報に基づいて非常に限られた数のタスクを実行できます。食べた。ここで、すべての可能性を定義しているのは人間です。しかし、人工知能を使えば、人間は、人間が思いつかなかったかもしれないさらなる可能性を定義することを自ら学習できるシステムを簡単に開発できます。

たとえば、コンピューターにリンゴの写真を 10 枚与えてから、写真のプールからそれらのリンゴの1つを選択するように依頼すると、サイズ、形、色に関係なく、可能なすべてのリンゴの例をコンピューターに入力し、パターンを認識して、何かがリンゴであるかどうかを判断するように「教えます」。リンゴかどうか。 Facebook は、アップロードした写真にタグを提案する際に非常によく似た手法を使用します。

人工知能は膨大な量のデータを使用し、そのデータのパターンを把握してから、データを使用して特定の問題を解決する方法を見つけ出します。さらに問題。主に人間よりもはるかに速く、疲れないため、効率を上げて時間を節約することになると非常に役立ちます。新しいパターンと解決策を見つけることで、既存の知性にさらに多くを追加できます。人間よりもはるかに正確であり、最も重要な要素の 1 つは、それ自体が学習して成長したことです。つまり、既存のデータと新しいデータから自分自身を学習することができます。
人工知能は、人事、金融、法律、教育、セキュリティ、ヘルスケアなど、多くの分野に浸透する驚異的なペースで成長しています。これは主に、ハードウェア (すべてのデータを分析するために必要な処理能力を想像してください) と 機械学習、深層学習、自然言語処理

人工知能、特にデータ収集の方法と安全面についてそれの。しかし、それが人類がこれまでに達成した最も驚くべき発見または開発の 1 つであり、あらゆる分野に革命をもたらしているという事実は変わりません。費用対効果が高く、はるかに効率的であるため、大幅な進歩が期待できます。

記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Nirmal_Patel/2545723


建築における人工知能設計


人工知能は必須であり、必要ではありません

人工知能とはどういう意味ですか?

人工知能とは、人間と同じくらい知的な機械の開発に焦点を当てた科学と工学の周辺を指します。それらは、人間が知的であると見なす行動、つまり機械を使用して知的であると見なす人間の行動のシミュレーションに適合するように作成されます.

すべては、インテリジェントなコンピュータープログラムの開発に関係しています. AI の採用の背後にある主な目的は、機械が問題を並行して発見、分析、解読できるようにすることです。

開発されたコンピューター プログラムがあらゆる面で人間と同じくらいインテリジェントである必要はありません。しかし、いくつかの側面では、人工知能を搭載したマシンは人間よりもさらにインテリジェントになる可能性があります.

人工知能の未来は、私たちの生活のすべてを変えるでしょう.

なぜ人工知能が必要なのか. INTELLIGENCE?

人工知能をコンピュータ プログラムに統合することで、より効率的で効果的なシステムを作成できます。 AI の形での機会は、挑戦的であると同時に効率的でもあります。

このハイテクの世界が提供する効率性と機会について話すときに心に留めておくべき明白な落とし穴は、日常的に生成されるデータの量は急速に増加しており、データを完全にマイニングして分析することは不可能になりつつあります。生成されるデータの量は、人間が処理することを不可能にしています。つまり、データから貴重な情報を抽出できる人間の能力を超えています。

データ サイエンス分野の熟練した専門家専門知識とスキルセットを使用して、特定のアウトプットを引き出すために、さまざまなインプット間の相関関係を作成しようとします。しかし、膨大な量のデータにより、考えられるすべての入力を相互に関連付けることは比較的不可能になっています。

ここで人工知能が役に立ちます。 AI をシステムに組み込むことで、生の事実を有用でおいしい情報に精製できます。

人工知能の分野の運転席は、一般にアルゴリズムと呼ばれる新鮮で革新的なコードによって処理されます。

AI の仕組みを理解するための例を考えてみましょう:

Facebook は非常に人気のあるソーシャル メディア プラットフォームです。 Facebook は、ユーザーの好みや活動などを解読し、ユーザーのニュース フィードにどのコンテンツを配置するかを決定します。 Facebook でのアクティブな時間が長くなればなるほど、ますます多くのデータが生成され、ウェアハウスに保存されます。

AI を組み込んだシステムは、ディープ ラーニングを使用してアルゴリズムに関する絶え間ないフィードバックを取得します。ユーザーが対話します。このように、一般的にコーディングと呼ばれるアルゴリズムは、Facebook がユーザーのやり取りを分析して、ニュース フィードで言及するコンテンツを決定するのを支援します。

Facebook だけでなく、Twitter でさえ AI の概念を使用してユーザーの関連性と興味に基づいてツイートを配置し、ユーザーの興味に応じてツイートを提案します。

したがって、AI の統合は必須であり、必要ではないと常に言われています。

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記事の出典: https://EzineArticles .com/expert/Shalini_Madhav/2396631



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人工知能を理解する - オーストラリアでのキャリア、入学および要件


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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人工知能とチューリングが間違っていると私が考える理由


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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人工知能がどのように e コマース業界に革命を起こしているか


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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製造における人工知能 - 収益の改善


ノイダの最高の人工知能トレーニング機関

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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。

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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



オンライン試験の不正をAIで検知 データミックス - 日本経済新聞
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