8 лучших технологий искусственного интеллекта для изучения

С новыми достижениями в области искусственного интеллекта вы, должно быть, задаетесь вопросом, какие лучшие технологии искусственного интеллекта следует изучать сегодня, чтобы соответствовать компетентности рынка. Здесь мы немного углубимся в свежие и востребованные технологии ИИ.

Поскольку ИИ сформировал совершенно новое измерение взаимодействия человека и машины, он является одним из самых популярных предметов среди всех технических исследователей по всему миру. Итак, сегодня мы обсудим некоторые из лучших технологий в области искусственного интеллекта.

Лучшие технологии искусственного интеллекта, которые должны изучить все

Как мы все знаем, искусственный интеллект — это новая область технологий, однако она прошла долгий путь развития. В современном мире крайне важно иметь базовое представление о технологиях, используемых в искусственном интеллекте. Итак, давайте посмотрим.

1. Машинное обучение

Машинное обучение (ML) — это самая распространенная технология ИИ, с которой вы можете столкнуться. Как правило, люди, начинающие изучать ИИ, выбирают машинное обучение в качестве первого предмета для изучения. Машинное обучение связано с процессом и логикой обучения компьютера.

Как видно из названия, машинное обучение включает в себя процесс обучения машины чему-либо. Как только машина научится, она сможет предсказывать и классифицировать необходимые данные, как это делаем мы, люди. Используя концепцию машинного обучения, мы, по сути, работаем над тем, чтобы сделать наше устройство умным.

Машинное обучение реализуется с помощью ряда алгоритмов, в основном основанных на вероятности. Многие технологические гиганты, такие как Google, Microsoft, Amazon, используют эту цветущую технологию для того, чтобы ваше устройство узнавало, что вас интересует, и предоставляло соответствующую рекламу и варианты поиска.

2. Глубокое обучение

Одной из наиболее значимых частей искусственного интеллекта является глубокое обучение. Это считается одной из лучших технологий ИИ, которая имеет огромные перспективы в будущем. По сути, глубокое обучение опирается на концепцию работы человеческого мозга.

Глубокое обучение также можно рассматривать как продвинутую версию машинного обучения, связанную с анализом больших данных и нейронными сетями. Программисты должны обладать высоким уровнем знаний в области машинного обучения, чтобы разрабатывать алгоритмы глубокого обучения.

Глубокое обучение направлено на выполнение человеческих задач, требующих точности и совершенства высочайшего уровня. Например, создание электронных рецептов для пациентов с правильным назначением лекарств. Такие задачи требуют точных человеческих навыков, которые внедряются в машины с помощью алгоритмов глубокого обучения.

3. Виртуальные агенты

Искусственный интеллект сократил человеческий труд до невероятного уровня, подарив миру виртуальных агентов. Эти сгенерированные компьютером виртуальные персонажи взаимодействуют с людьми и отвечают на их запросы и требования.

Они находят свое применение в основном на онлайн-рынке, в электронной коммерции и в «умном доме». Виртуальные агенты также выполняют роль службы поддержки клиентов во многих организациях, таких как Google, Amazon, IBM, Microsoft и др. Эти агенты могут разговаривать с клиентами, а также давать соответствующие ответы на их запросы.

Виртуальные агенты используются не только для обслуживания клиентов, но и во многих персональных устройствах, таких как мобильные телефоны и ноутбуки. Чатботы Siri, Cortana, Google Assistants и Alexa — вот некоторые из виртуальных агентов.

4. Киберзащита

Киберзащита — это компьютерная технология защиты в области искусственного интеллекта, которая обнаруживает, предотвращает и реагирует на кибератаки. Кибератаки представляют собой большую угрозу для многих компьютерных систем. Например, банкоматам различных банков, в которых хранится множество важной информации различных клиентов.

Киберзащита использует концепции машинного обучения и нейронных сетей. Эти технологии вместе могут создать технологии обучения, которые могут обнаружить любую подозрительную активность, осуществляемую любым пользователем.

Таким образом, эти две технологии, если их объединить, могут создать алгоритмы с вероятностью обнаружения киберпреступлений до восьмидесяти пяти процентов. В современном сценарии, когда каждый день происходит множество кибератак, киберзащита является одной из лучших технологий искусственного интеллекта для завоевания рынка.

5. Биометрия

Это отличная технология искусственного интеллекта. Биометрия вращается вокруг концепции распознавания людей на основе их уникальных особенностей, таких как отпечатки пальцев, сетчатка глаза и даже речь.

Кроме того, используя биометрию, по прикосновениям, жестам, а иногда даже по теплу тела можно легко обнаружить вмешательство человека в определенные области. В секторе безопасности биометрия открывает огромные возможности. И когда речь идет о лучших технологиях искусственного интеллекта, биометрия, несомненно, является хорошим предложением.

6. Роботизированная автоматизация

Для многих любителей роботов это звучит очень интересно. Роботизированная автоматизация включает в себя концепцию создания устройств, в которые может быть встроен искусственный интеллект. Это позволяет механическим устройствам имитировать человека с высокой степенью точности.

Корпорации используют эту технологию, поскольку она считается одной из лучших технологий искусственного интеллекта, в основном в качестве резервной, в ситуациях, когда инвестирование в человеческие ресурсы становится дорогостоящим или рабочая сила неэффективна. Такие автоматизированные роботы являются спасителями в тех случаях, когда требуется быстрый выход продукции, а рабочая нагрузка для людей огромна.

Даже в условиях, связанных с риском для жизни, эти роботы могут заменить рабочих и выполнить необходимую работу. Это большое преимущество для выполнения задач, которые представляют большую опасность для человека. Таким образом, роботизированная автоматизация открыла путь к выполнению ряда универсальных задач, которые считались невозможными при использовании человеческого труда.  

7. Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) — это технология искусственного интеллекта, которая описывает взаимодействие между человеческим языком и компьютерами. Она считается одной из лучших технологий искусственного интеллекта. По сути, это технология, которая позволяет разработчикам создавать программное обеспечение, способное понимать человеческий язык.

NLP имеет большое преимущество в сфере бизнеса. С помощью обработки естественного языка можно переводить данные в письменную форму, что позволяет компьютеру вырабатывать идеи с безупречной точностью.

Это широко используется в различных компаниях для создания бизнес-отчетов, резюме и даже позволяет компании выяснить требования клиентов и ознакомиться с уровнем их удовлетворенности.

8. Автоматизация маркетинга

Автоматизация маркетинга — это использование программного обеспечения и веб-сервисов на основе искусственного интеллекта для выполнения, управления и автоматизации маркетинговых задач и процессов. Эволюция искусственного интеллекта принесла большую пользу именно маркетинговому сектору.

Автоматизация маркетинга играет важную роль в сокращении повторяющихся маркетинговых процессов. Она использует программное обеспечение на основе ИИ для структурирования разделения клиентов, включения данных о клиентах и организации кампаний. Автоматизация маркетинга также позволяет доходам компании расти быстрее. Таким образом, тысячи компаний инвестируют в эту технологию, чтобы увеличить свою прибыль.

Заключение

Вы можете видеть, как быстро тенденция искусственного интеллекта распространяется по всему миру. От смартфонов до ноутбуков, каждое устройство оснащено функциями искусственного интеллекта. В связи с этим рыночная стоимость хороших инженеров ИИ растет в геометрической прогрессии. Поэтому, чтобы соответствовать стандартам рынка, вы можете начать изучать обсуждаемые здесь технологии и, конечно, повысить свою рыночную стоимость.

Оцените статью
cdelat.ru
Добавить комментарий