Want to make creations as awesome as this one?

No description

Transcript

Introducere în Machine Learning

inteligența artificială pentru liceu_

Start >

Obiective

În cadrul acestui curs sunt prezentate concepte de bază de Învățare Automată (Machine Learning – ML ), necesare pentru înțelegerea potențialului Inteligenței Artificiale în aplicațiile cotidiene.Sunt abordate în egală măsură, partea teoretică și implementarea practică, astfel încât la finalul cursului elevii să înțeleagă principiile de bază utilizate în Machine Learning.

premise

Abilități de programare în limbajul PythonCunoștințe matematice de algebră liniară și (opțional) analiză matematică

Evaluare

Recomandat: Realizarea și prezentarea unui proiect la finalul cursului

next >

Abilități de programare în limbajul PythonCunoștințe matematice de algebră liniară și (opțional) analiză matematică

În cadrul acestui curs sunt prezentate concepte de bază de Învățare Automată (Machine Learning – ML ), necesare pentru înțelegerea potențialului Inteligenței Artificiale în aplicațiile cotidiene.Sunt abordate în egală măsură, partea teoretică și implementarea practică, astfel încât la finalul cursului elevii să înțeleagă principiile de bază utilizate în Machine Learning.

Recomandat: Realizarea și prezentarea unui proiect la finalul cursului

scurt istoric

utilizarea învățării automate

inteligența artificială

învățarea automată

scurt istoric

utilizarea învățării automate

inteligența artificială

învățarea automată

inteligența artificială

Inteligența Artificială este un domeniu larg de cercetare aflat la intersecția mai multor discipline, printre care: informatică, statistică, neuroștiinte, matematică, științele educației, inginerie și altele.

Obiectivul principal al Inteligenței artificiale este proiectarea unor sisteme de calculatoare inteligente.

Popularitatea Inteligenței Artificiale se datorează în principal, dezvoltării tehnicilor de Învățarea Automată (Machine Learning), care au devenit accesibile odată cu dezvoltarea algoritmilor avansați, a disponibilității datelor și a resurselor hardware.

inteligența artificială

Statistică

informatică

matematică

inginerie

neuroștiință

...

inteligența artificială

învățarea automată

Învățarea Automată Machine Learning (ML) studiază algoritmii și modelele statistice pe care calculatoarele le folosesc pentru a oferi soluții unor probleme, fără precizarea explicită a modului de rezolvare, bazându-se pe extragerea unor șabloane dintr-un set de date cunoscute.

Conceptul fundamental pe care se bazează ML este acela că sistemul poate învăța din exemple.

Programare tradițională vs. Machine Learning

învățarea automată

Există trei categorii de învățare, în funcție de tipul de date asociate exemplelor pe baza cărora se realizează învățarea.

În cadrul acestui curs sunt prezentate tehnici de învățare supervizată și nesupervizată, considerându-se că învățarea prin recompensă (reinforcement learning) folosește noțiuni matematice avansate.

Machine Learning

UNSupervised learning

Supervised learning

REinforcement learning

scurt istoric

Momente esențiale în evoluția Inteligenței Artificiale

1940

1956

1965

1969

1966-1973

1980

1982

1988

Primul calculator digital programabil

Conferința Dartmouth summer AI, la care au participat mulți oameni de știință influenți, considerată ca fiind începutul Inteligenței Artificiale moderne

ELIZA, primul programchat-bot creat la MIT, devenir popular peARPANET

First International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), desfășurată la Stanford

ÎnceputulFirst AI Winter(încetarea finațării), lucru datoratLighthill report(1973), ALPAC report(1966) șiPerceptrons(1969), care subliniau limitările abordărilor existente în AI.

Prima conferință American Association of Artificial Intelligence(AAAI)Sistemele Expert încep să fie comercializate(LISP machines), demonstrând promisiunile aplicării tehnicilor AI în practicăPrezentarea algoritmului Backpropagationavând ca efect un creșterea interesului pentru AI.

Guvernul japonezîncepe investițiileîn AI, declansând noi investiții și din partea altor guverne.

ÎnceputulSecond AI Winter. Guvernele își pierd speranța în Sistemele Expert din cauza progreselor lente.

scurt istoric

Momente esențiale în evoluția Inteligenței Artificiale

1993

anii '90

1997

anii '90 târzii

2006

2012

2010

2010

2021

TD Gammon - jocul de table programat la nivel de campionat , utilizând Reinforcement Learning

Interes reînnoit pentru AI, pe baza noilor tehnici în curs de dezvoltare (inclusiv SVM-uri, metode de nucleu, arbori aleatorii etc)

Deep Blue îl invinge pe campionul mondial la șah, Garry Kasparov

Crawler-e web și alte tehnici și alte tehnici de informare bazate pe AI devin esențiale în utilizarea pe scară largă a Internetului.

Lucrarea care introduce preinstruirea stratificată a rețelelor neuronale profunde, ce marchează începutul Deep Learning ca subdomeniu al Machine Learning

AlexNet îmbunătățește considerabil performanța clasificării imaginilor. Deep Learning capătă avânt.

Deep Networks sunt îmbinate cu RL techniques, conducând la povești de succes: AlphaGo (primul program care învinge campionul mondial la Go), Pluribus (primul program de poker car învinge jucători profesioniști). Guvernele încep să construiască strategii AI, pe o dezvoltare exponețială a domeniului.

Computer Vision, traducerea automată, recunoașterea și sinteza vorbirii devin dominate de rețelele neuronale.Progresele hardware (de ex. GPU) împreună cu o arhitectură mai bună a tehnicilor de AI, determină utilizarea comercială pe scară largă comercial de companii mari.

Inteligența artificială a generat un model de foarte mare precizie pentru modul în care proteinele se pliază, rezolvând o dilemă veche de 50 de ani a comunității științifice. Descoperirea ajuta la înțelegerea rolului proteinelor în organism, dar și pentru controlul bolilor.https://youtu.be/KpedmJdrTpYInteligența artificială a generat un model de foarte mare precizie pentru modul în care proteinele se pliază, rezolvând o dilemă veche de 50 de ani a comunității științifice. Descoperirea ajuta la înțelegerea rolului proteinelor în organism, dar și pentru controlul bolilor. - BizidayForma proteinelor este direct responsabilă de funcționalitatea lor, iar o predicție cât mai exactă a structurii ajută cercetătorii să le determine...Bizidayhttps://www.biziday.ro/inteligenta-artificiala-a-generat-un-model-de-foarte-mare-precizie-pentru-modul-in-care-proteinele-se-pliaza-rezolvand-o-dilema-veche-de-50-de-ani-a-comunitatii-stiintifice-descoperirea-ajuta-la-int/

utilizarea învățării automate

Computer Vision - interpretarea imaginilor digitale

segmentare semantică

recunoașterea obiectelor

recunoașterea activităților

utilizarea învățării automate

NLP - înțelegerea limbajului uman

Traducerea automată

asistenți inteligenți

generarea de programe

utilizarea învățării automate

Robotică

Alan Turing

Those who can imagine anything, can create the impossible_