0最近、ITの世界ではAIがもてはやされています。どのように機能するのでしょうか?そして、どうすれば自分で人工知能を作ることができるのでしょうか?AIを始めるために必要なことをすべて説明します。人間は古来より、すでにモノに命を吹き込むことを考えてきました。コンピュータが発明されると、考える機械の構想が具体化されるようになりました。1950年、アラン・チューリングは、機械が知的かどうかを評価するチューリングテストを発明した。人工知能という言葉は、1956年にダートマス大学で開催された会議で初めて言及された。1967年の重要な発明は、物体の分類やパターン認識で重要な最近傍アルゴリズムである。最初の自律走行カートは1979年に開発されました。スタンフォードカートと呼ばれ、壁を検知してかわすことができた。1985年、AI「NETtalk」が発明された。ディープラーニングを使って、話し方を学習していました。AIの歴史1997年、AIは本格的な普及を開始した。IBMのスーパーコンピュータ「ディープ・ブルー」が、当時のチェス世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを破ることに成功したのです。NASAが開発した自動運転探査車「スピリット」と「オポチュニティ」は、2004年に火星表面を自律的に走行しました。2011年、ワトソンというAIがゲームショー「Jeopary!」で人間を打ち負かした。2016年、グーグルのAlphaGoが囲碁でプロ棋士を倒した。囲碁はチェスよりはるかに複雑とされ、成功に必要なのは計算力だけではありません。2019年にはAIが「スタークラフトII」でプロプレイヤーに勝利したこともありました。今日、AIはいたるところに存在しています。タンパク質の折り畳み問題を解決し、芸術の創造やコードの書き方まで学びました。重要な用語ここでは、AIに関連する重要な用語の概要を説明します。重要な用語AIという分野は広大です。コンピュータビジョン、自然言語処理、ロボット工学、自動化など、数え上げればきりがないほどです。AIの重要な部分に機械学習があります。これは、コンピュータに学習をさせるための手法とアルゴリズムの集合体です。これらの方法は3つのクラスに分けられる。あり学習では、AIはラベル付けされたデータを使って学習する。教師なし学習ではそうではない。強化学習は、仮想エージェントを訓練する方法である。エージェントは、やるべきことをやるたびに報酬を得る。これにより、望ましい行動が促される。ニューラルネット教師あり学習の具体的な方法として、ディープラーニングがあります。ディープラーニングとは、いわゆるニューラルネットワークを学習させることです。ネットワークは無数のノード(ニューロン)で構成されています。それらは特定の重みで接続され、いわゆるバイアスをかけて層状に積み重ねられている。あるニューロンの値を前のニューロンから計算するには、前のニューロンの値にニューロン間の重みを掛け、バイアスを加える。ニューラルネットワークネットワークを学習させるには、ラベル付けされた学習データを入力層に書き込む必要があります。ネットワークは重みとバイアスにしたがって、可変量の隠れ層を通してデータを伝搬させる。最後に、データは出力層に到達する。高い値を持つ出力ニューロンが、ネットワークの予測値となる。予測が正しいかどうかに応じて、AIは個々の重みとバイアスをすべて調整する。して予測はますます正確になり、ネットワークが学習していることを意味します。ご覧いただき、ご自身のAIをトレーニングしてみてはいかがでしょうか。最初のAIを作成するAIアプリケーションそれでは、AIの応用例をいくつか見てみましょう。何でもできると言うことができます。AIアプリケーションAIは画像を認識し、人間の言葉を理解することができます。私たちはアレクサやSiriのようなものを知っています。あなたが、ホームオートメーション、コンピュータビジョン、自然言語処理など、独自のAIを構築したいのであれば、私たちはあなたのために特別なものを用意しています。機械学習プロジェクトに必要なものがすべて含まれています。Acceleratorの組み合わせは、あなたが好きなものを作ることができることを意味します。自動ドッグドールやあなた自身のホームアシスタントを考えてみてください。顔検出機能付きの鍵や、リアルタイム翻訳デバイスを作ることもできます。返信をキャンセルコメントお名前(必須)メールアドレス(公開されません)(必須)ウェブサイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。読んでみてはいかがでしょうか。