Mail:





Spis Treści



• Krótka historia A.I.

• Mity Sztucznej Inteligencji

• Jak A.I. zmienia nasz świat

• Sztuczna Inteligencja z NetLogo







Słowniczek Sztucznej Inteligencji





XV Podstawowych Skrótów w Windows 10

1. Ctrl + A: Ctrl + A, podświetla lub zaznacza wszystko, co masz w środowisku, w którym pracujesz. Jeśli myślisz sobie: "Wow, zawartość tego dokumentu jest obszerna i nie ma czasu, aby ją wybrać, a poza tym wywrze presję na moim komputerze?" Używanie myszy do tego jest przestarzałą metodą obsługi zadania, takiego jak wybieranie wszystkich, Ctrl + A zajmie się tym w zaledwie kilka sekund.

2. Ctrl + C: Ctrl + C kopiuje dowolny podświetlony lub wybrany element w środowisku pracy. Oszczędza czas i stres, który zostałby użyty do kliknięcia prawym przyciskiem myszy i ponownego kliknięcia tylko w celu skopiowania. Użyj Ctrl + C.

3. Ctrl + N: Ctrl + N otwiera nowe okno lub plik. Zamiast klikać Plik, Nowy, pusty / szablon i kolejne kliknięcie, po prostu naciśnij Ctrl + N, a nowe okno lub plik pojawi się natychmiast.

4. Ctrl + O: Ctrl + O otwiera istniejący plik. Użyj Ctrl + O, gdy chcesz zlokalizować / otworzyć plik lub program.

5. Ctrl + P: Ctrl + P drukuje aktywny dokument. Zawsze używaj tego do zlokalizowania okna dialogowego drukarki i drukowania.

6. Ctrl + S: Ctrl + S zapisuje nowy dokument lub plik i zmiany wykonane przez użytkownika. Dotykasz teraz myszy? Proszę przestań! Nie używaj myszy. Po prostu naciśnij Ctrl + S, a wszystko zostanie zapisane.

7. Ctrl + V: Ctrl + V wkleja skopiowane elementy do aktywnego obszaru używanego programu. Użycie ctrl + V w takim przypadku Oszczędza czas i stres związany z kliknięciem prawym przyciskiem myszy i ponownym kliknięciem tylko po to, aby wkleić.

8. Ctrl + W: Ctrl + W służy do zamykania strony, na której pracujesz, gdy chcesz opuścić środowisko pracy. "Jest sposób, w jaki Peace robi to bez użycia myszy. O mój Boże, dlaczego się tego nie nauczyłem? " Nie martw się, mam odpowiedź: Peace naciska Ctrl + W, aby zamknąć aktywne okna.

9. Ctrl + X: Ctrl + X tnie elementy (sprawiając, że elementy znikają z ich pierwotnego miejsca). Różnica między wycinaniem a usuwaniem elementów polega na tym, że w wycinaniu wycinane elementy nie giną na stałe, ale przygotowuje się do wklejenia w innym miejscu wybranym przez użytkownika. Użyj Ctrl + X, gdy myślisz "To nie powinno być tutaj i nie mogę znieść stresu związanego z przepisywaniem lub przeprojektowywaniem tego we właściwym miejscu".

10. Ctrl + Y: Ctrl + Y ponawia cofniętą czynność. Ctrl + Z przywróciło to, czego nie potrzebujesz? Naciśnij Ctrl + Y, aby ponownie go usunąć.

11. Ctrl + Z: Ctrl + Z cofa akcje. Nie możesz znaleźć tego, co wpisałeś teraz lub wstawionego obrazu, nagle zniknął lub omyłkowo go usunąłeś? Naciśnij Ctrl + Z, aby go przywrócić.

12. Alt + F4: Alt + F4 zamyka aktywne okna lub elementy. Nie musisz poruszać myszą, aby zamknąć aktywne okno, po prostu naciśnij Alt + F4, jeśli skończysz lub nie chcesz, aby ktoś, kto przychodził, zobaczył, co robisz.

13. Ctrl + F6: Control plus F6 Nawigacja między otwartymi oknami, umożliwiając użytkownikowi zobaczenie, co dzieje się w aktywnych oknach. Pracujesz w programie Microsoft Word i chcesz się dowiedzieć, czy inne aktywne okno, w którym Twoja przeglądarka ładuje stronę, nadal się rozwija? Użyj Ctrl + F6.

14. F1: Wyświetla okno pomocy. Czy Twój komputer działa nieprawidłowo? Użyj F1, aby znaleźć pomoc, gdy nie wiesz, co dalej zrobić.

15. F12: Umożliwia użytkownikowi wprowadzanie zmian w już zapisanym dokumencie. F12 to skrót do użycia, gdy chcesz zmienić format, w którym zapisałeś istniejący dokument, wpisać hasło, zmienić jego nazwę, zmienić lokalizację pliku lub miejsce docelowe lub wprowadzić inną zmianę




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: 10191
    Dzisiaj: 10
    On-line: 1
    Strona istnieje: 748 dni
    Ładowanie: 0.751 sek


    [ 1841 ]



    Sztuczna Inteligencja z Językiem NetLogo



    LINK



    A.I. dla Nie-Techników (WSTĘP)




    •  Część 1 - Podstawy sztucznej inteligencji
    •  Część 2 - Dane: Dane są siłą napędową sztucznej inteligencji. W ten sposób algorytmy mogą znajdować wzorce i korelacje, aby zapewnić wgląd. Ale są miny z danymi, takimi jak jakość i stronniczość. W tym rozdziale przedstawiono ramy do pracy z danymi w projekcie AI.
    •  Część 3 - Uczenie maszynowe: Jest to podzbiór sztucznej inteligencji i obejmuje tradycyjne techniki statystyczne, takie jak regresja. Ale w tym rozdziale omówimy również zaawansowane algorytmy, takie jak k-Nearest Neighbor (k-NN) i Naive Bayes Classifier. Oprócz tego przyjrzymy się, jak stworzyć model uczenia maszynowego.
    •  Część 4 - Głębokie uczenie: Jest to kolejny podzbiór sztucznej inteligencji i jest to wyraźnie ten, w którym w ciągu ostatniej dekady pojawiło się wiele innowacji. Głębokie uczenie polega na wykorzystywaniu sieci neuronowych do znajdowania wzorców naśladujących mózg. W rozdziale przyjrzymy się głównym algorytmom, takim jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), splotowe sieci neuronowe (CNN) i generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN). Pojawią się również wyjaśnienia kluczowych pojęć, takich jak propagacja wsteczna.
    •  Część 5 - Automatyzacja procesów robotycznych: Wykorzystuje systemy do automatyzacji powtarzalnych procesów, takich jak wprowadzanie danych do systemu zarządzania relacjami z klientami (CRM). Robotic Process Automation (RPA) odnotował ogromny wzrost w ciągu ostatnich kilku lat ze względu na wysoki ROI (zwrot z inwestycji). Technologia była również wstępnym sposobem wdrażania sztucznej inteligencji przez firmy.
    •  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.


    Krok #2 - Zrozumienie danych

    W tym kroku przyjrzysz się źródłom danych projektu. Weź pod uwagę, że są trzy główne, do których należą:

    •  Dane wewnętrzne: Dane te mogą pochodzić ze strony internetowej, sygnałów nawigacyjnych w lokalizacji sklepu, czujników IoT, aplikacji mobilnych i tak dalej. Główną zaletą tych danych jest to, że są bezpłatne i dostosowane do Twojej firmy. Ale z drugiej strony istnieje pewne ryzyko. Mogą wystąpić problemy, jeśli nie poświęcono wystarczającej uwagi formatowaniu danych lub jakie dane należy wybrać.
    •  Dane typu Open Source: są one zazwyczaj dostępne bezpłatnie, co z pewnością jest miłą korzyścią. Niektóre przykłady danych o otwartym kodzie źródłowym obejmują informacje rządowe i naukowe. Dostęp do danych jest często uzyskiwany za pośrednictwem interfejsu API, co sprawia, że proces jest dość prosty. Dane open source są również zwykle dobrze sformatowane. Jednak niektóre zmienne mogą być niejasne i mogą występować uprzedzenia, takie jak przeskalowanie do określonej grupy demograficznej.
    •  Dane stron trzecich: Są to dane od komercyjnego dostawcy. Ale opłaty mogą być wysokie. W rzeczywistości w niektórych przypadkach może brakować jakości danych.

    Według Teradata, na podstawie własnych działań firmy w zakresie sztucznej inteligencji, około 70% źródeł danych to źródła wewnętrzne, 20% z open source, a reszta od dostawców komercyjnych. Ale niezależnie od źródła wszystkie dane muszą być zaufane. Jeśli nie, prawdopodobnie pojawi się problem "śmieci wchodzą, śmieci wychodzą". Aby ocenić dane, musisz odpowiedzieć na następujące pytania:

    •  Czy dane są kompletne? Czego może brakować?
    •  Skąd pochodzą dane?
    •  Jakie były punkty zbiórki?
    •  Kto dotykał danych i je przetwarzał?
    •  Jakie były zmiany w danych?
    •  Jakie są problemy z jakością?

    Jeśli pracujesz z danymi strukturalnymi, ten etap powinien być łatwiejszy. Jednak jeśli chodzi o dane nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane, będziesz musiał oznaczyć dane, co może być długotrwałym procesem. Na rynku pojawia się jednak kilka narzędzi, które mogą pomóc zautomatyzować ten proces.