Mail:





Słowniczek Sztucznej Inteligencji





A.I. … i wszystko jasne




Wprowadzenie do Języka R




Język R … od słów do czynów !!!



 + Kody Źródłowe




A.I.: Jaka jest nasza Przyszłość?

[101 Prostych Pytań]




VIDEO



  Hipoteza Riemanna

 Pogadać z Maszyną 1

 Pogadać z Maszyną 2

 Pogadać z Maszyną 3

 Pogadać z Maszyną 4

 Wywiad z maszyną !

 Co słyszy Sztuczna Inteligencja?

 Komputer Kwantowy

 Świadomość Maszyn

 Sztuczna Inteligencja - Szansa czy Zagrożenie?

 This is AI 1

 This is AI 2 : How machines learn

 This is AI 3 : Learnig for life

 This is AI 4: A synthetic sixth sense




Bogowie Sztucznej Inteligencji






SŁOWNIK TERMINÓW ROBOTYCZNYCH




Anatomia Robota

  • Systemy Sterowania
  • Sprzęt Komputerowy
  • Niezawodność, Bezpieczeństwo i Zgodność
  • Kroki Projektowe: HLD
  • Energia i systemy zasilania
  • Kontrola Energii
  • DSP
  • Komunikacja
  • Silniki i Siłowniki
  • Mechanika



  • Artificial Intelligence




    Jak A.I. zmienia nasz świat




    Mity Sztucznej Inteligencji




    Króka Historia A.I.




    Fundamenty


    • Prolog

    • Wprowadzenie do A.I.

    • Definiowanie roli danych

    • Biorąc pod uwagę alogorytmy

    • Pionierski ,specjalistyczny sprzęt

    • Zastosowanie AI w aplikacjach komputerowych

    • Automatyzacja typowych procesów

    • Zastosowanie AI w medycynie

    • A.I. a poprawa interakcji

    • Analiza danych przez A.I.

    • Wykorzystanie machine learning

    • Poprawa A.I. (…)

    • Rozwój robotów

    • Latanie dronami

    • Samochód napędzany A.I.

    • Zroumieć aplikacje bez szans

    • AI w Kosmosie

    • Nowe zawody w erze A.I.

    •  X zawodów dla A.I.(?)

    • Wkład A.I. w społeczeństwo

    • Jak zawiodła A.I.




    "Ocieplamy" Fundamenty


    • Intuicyjna koncepcja sztucznej inteligencji

    • Podstawy wyszukiwania

    • Inteligentne wyszukiwanie

    • Algorytmy Ewolucyjne

    • Zaawansowane podejście ewolucyjne

    • Inteligencja Roju: Mrówki

    • Inteligencja roju: Cząstki

    • Uczenie maszynowe

    • Sztuczne sieci neuronowe

    •  Uczenie się ze wzmocnieniem za pomocą Q-Learning




    XVI Filarów Świątyni ArtInt′a


    • Korzenie i Zakres

    • Reprezentacja i wyszukiwanie

    • Struktury i strategie wyszukiwania

    • Wyszukiwanie Heurystyczne

    • Metody Stochastyczne

    • Budowanie algorytmów sterowania

    • Reprezentacja Wiedzy

    • Silna metoda rozwiązywanie problemów

    • Rozumowanie w niepewnych sytuacjach

    •  Uczenie maszynowe : oparte na symbolach

    • Uczenie maszynowe : koneksjonizm

    • Uczenie maszynowe : genetyczne i awaryjne

    • Uczenie maszynowe : probabilistyczne

    • Automatyczne wnioskowanie

    • Rozumienie języka naturalnego

    • Sztuczna Inteligencja jako pytanie empiryczne




    Sztuczna Inteligencja i Big Data

    Sekcja 1 : Big Data i systemy sztucznej inteligencji

    Sekcja 2 : Ontologia dla dużych zbiorów danych

    Sekcja 3: Uczenie się z dużych zbiorów danych

    Sekcja 4:Sieci neuronowe dla dużych zbiorów danych

    Sekcja 5: Deep Big Data Analytics

    Sekcja 6: Przetwarzanie języka naturalnego

    Sekcja 7: Systemy rozmyte

    Sekcja 8: Programowanie genetyczne

    Sekcja 9: Analiza roju

    Sekcja 10: Uczenie się przez wzmocnienie

    Sekcja 11: Cyberbezpieczeństwo

    Sekcja 12: Obliczenia poznawcze












    Wczoraj , Dziś … Jutro














    Odwiedzin: 11820
    Dzisiaj: 2
    On-line: 1
    Strona istnieje: 839 dni
    Ładowanie: 0.058 sek


    [ 2570 ]



    Sztuczna Inteligencja z Językiem NetLogo



    LINK



    A.I. dla Nie-Techników




    •  Część 1 - Podstawy sztucznej inteligencji
    •  Część 2 - Dane
    •  Część 3 - Uczenie maszynowe
    •  Część 4 - Głębokie uczenie
    •  Część 5 - Robotic Process Automation
    •  Część 6 - Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Ta forma sztucznej inteligencji, która obejmuje rozumienie rozmów, jest najbardziej wszechobecna w przypadku Siri, Cortany i Alexy. Ale systemy NLP, takie jak chatboty, również stały się krytyczne w świecie korporacji. Ten rozdział pokaże, jak efektywnie wykorzystać tę technologię i jak uniknąć trudnych problemów.
    •  Część 7 - Roboty fizyczne: Sztuczna inteligencja zaczyna mieć duży wpływ na tę branżę. Dzięki głębokiemu uczeniu robotom łatwiej jest zrozumieć swoje środowisko. W tym rozdziale przyjrzymy się zarówno robotom konsumenckim, jak i przemysłowym, na przykład z niezliczoną liczbą przypadków użycia.
    •  Część 8 - Wdrażanie sztucznej inteligencji: Przyjmiemy krok po kroku podejście do tworzenia projektu sztucznej inteligencji, od początkowej koncepcji do wdrożenia. W tym rozdziale omówimy również różne narzędzia, takie jak Python, TensorFlow i PyTorch.
    •  Część 9 - Przyszłość sztucznej inteligencji: W tym rozdziale omówione zostaną niektóre z największych trendów w sztucznej inteligencji, takie jak jazda autonomiczna, uzbrojenie sztucznej inteligencji, bezrobocie technologiczne, odkrywanie leków i regulacje prawne.


    Zrozumienie, jak sztuczna inteligencja tłumaczy język

    Teraz, jak widzieliśmy, NLP było wczesnym celem badaczy AI. Ale z powodu ograniczonej mocy komputera możliwości były dość słabe. Celem było stworzenie reguł interpretacji słów i zdań - które okazały się skomplikowane i mało skalowalne. W pewnym sensie NLP we wczesnych latach był głównie językiem komputerowym! Ale z biegiem czasu wyewoluowała dla niego ogólna struktura. Było to krytyczne, ponieważ NLP zajmuje się danymi nieustrukturyzowanymi, które mogą być nieprzewidywalne i trudne do interpretacji. Oto ogólne ogólne spojrzenie na dwa kluczowe kroki:

    •  Czyszczenie i wstępne przetwarzanie tekstu: Obejmuje to użycie technik, takich jak tokenizacja, stemming i lematyzacja, aby przeanalizować tekst.
    • o Rozumienie i generowanie języka: Jest to zdecydowanie najbardziej intensywna część procesu, w której często wykorzystuje się algorytmy głębokiego uczenia się.

    W kilku następnych sekcjach przyjrzymy się bardziej szczegółowo różnym krokom.