Inhalt
- Definition - Was bedeutet Künstliche Intelligenz (KI)?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt künstliche Intelligenz (KI)
Definition - Was bedeutet Künstliche Intelligenz (KI)?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, in dem die Schaffung intelligenter Maschinen im Vordergrund steht, die wie Menschen funktionieren und reagieren.
Einige der Zu den Aktivitäten, für die Computer mit künstlicher Intelligenz entwickelt wurden, gehören:
- Spracherkennung
- Lernen
- Planung
- Probleme lösen
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, intelligente Maschinen zu schaffen. Es ist ein wesentlicher Bestandteil der Technologiebranche geworden.
Forschung im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz ist hochtechnisch und spezialisiert. Die Kernprobleme der künstlichen Intelligenz umfassen die Programmierung von Computern für bestimmte Merkmale, wie z
wie:
- Wissen
- Argumentation
- Probleme lösen
- Wahrnehmung, Vorstellung
- Lernen
- Planung
- Fähigkeit, Objekte zu manipulieren und zu bewegen
Knowledge Engineering ist ein zentraler Bestandteil der KI-Forschung. Maschinen können sich oft nur dann wie Menschen verhalten und reagieren, wenn sie reichlich Informationen über die Welt haben. Künstliche Intelligenz muss Zugriff auf Objekte, Kategorien, Eigenschaften und Beziehungen zwischen ihnen haben, um Knowledge Engineering zu implementieren.
Initiieren Der gesunde Menschenverstand, das Denken und Lösen von Problemen in Maschinen ist eine schwierige und mühsame Aufgabe.
Maschinelles Lernen ist auch ein zentraler Bestandteil der KI. Lernen
ohne irgendetwas Art der Überwachung erfordert die Fähigkeit, Muster in Inputströmen zu identifizieren, während das Lernen mit angemessener Überwachung Klassifizierung und numerische Regressionen umfasst.
Die Klassifizierung bestimmt die Kategorie, zu der ein Objekt gehört, und die Regression, mit der es sich befasst
beschaffen eine Reihe von numerischen Eingabe- oder Ausgabebeispielen,
damit Erkennen von Funktionen, die die Erzeugung geeigneter Ausgaben aus den jeweiligen Eingaben ermöglichen. Die mathematische Analyse von Algorithmen für maschinelles Lernen und ihrer Leistung ist ein klar definierter Zweig der theoretischen Informatik, der häufig als rechnergestützte Lerntheorie bezeichnet wird.
Die maschinelle Wahrnehmung befasst sich mit der Fähigkeit, sensorische Eingaben zu verwenden, um die verschiedenen Aspekte der Welt abzuleiten, während das Computer-Sehen die Fähigkeit ist, visuelle Eingaben mit a zu analysieren
wenige sub-Probleme wie
Gesichts-, Objekt- und Gestenerkennung.
Robotik ist auch ein wichtiges Gebiet im Zusammenhang mit KI. Roboter benötigen Intelligenz, um Aufgaben wie Objektmanipulation und Navigation sowie Teilprobleme wie Lokalisierung, Bewegungsplanung und Kartierung zu bewältigen.