Olika typer av Artificiell Intelligens

Grundläggande AI, kan även kallas svag AI, är vanligtvis inriktad på att utföra en specifik uppgift eller ett begränsat antal. Det är viktigt att skilja mellan grundläggande AI och stark AI (artificiell allmän intelligens), som skulle kunna vara kapabel att utföra samma uppgifter som en människa.

Hur fungerar AI ?

Här är en övergripande beskrivning av vilka steg man behöver ta för att utveckla en fungerande modell och hur grundläggande Artificiell Intelligens fungerar.

Datainsamling

För att träna en AI-modell behövs stora mängder relevanta data. Denna data kan vara textform, bilder, ljud eller andra former av information beroende på den specifika uppgiften.

Dataförberedelse

Den insamlade datan förbereds för att vara användbar för AI-modellen. Det kan innebära att rensa bort oönskad information, normalisera data eller konvertera den till en format som modellen kan förstå.

Träning av AI-modellen

Under träningsfasen matas den förberedda datan in i AI-modellen. Modellen anpassar sina interna parametrar baserat på mönstren och sambanden som identifieras i datan. Träningsprocessen innebär att optimera modellen för att göra korrekta förutsägelser eller fatta rätt beslut.

Validering och finjustering

Efter träningsfasen valideras modellen med ytterligare data som den inte har sett tidigare för att säkerställa att den kan generalisera väl. Modellen kan sedan finjusteras för att förbättra dess prestanda och undvika överanpassning till träningsdata.

Prediktion och beslut

När modellen är tränad och validerad kan den användas för att göra prediktioner eller fatta beslut baserat på nya, tidigare osedda data. Detta är fasen där AI tillämpas på verkliga problem och utför uppgifter enligt de mönster den har lärt sig under träningen.

Det finns olika typer av grundläggande AI

Maskininlärning
AI-modellen lär sig mönster och samband i datan utan att explicit programmeras för specifika instruktioner. Det omfattar övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkt inlärning.

Regelbaserad AI
Använder regler och fördefinierade beslutsträd för att fatta beslut baserat på indata.

Naturlig språkbehandling
Inriktad på att förstå och bearbeta mänskligt språk, vilket kan omfatta översättning, tolkning och generering av text.

Sammanfattningsvis kan man säga att grundläggande AI en form av teknologi som, genom att analysera och lära sig från data, kan utföra speciella uppgifter samt fatta beslut inom ett specifikt område. Det är en kraftfull resurs som exempelvis används inom automatisering, dataanalys och prediktivt beslutsfattande.

Fördelar med att kunna mer om AI och machine learning

Problemlösning
AI används för att lösa komplexa problem och analysera stora mängder data. Genom att förstå hur man kan tillämpa AI-tekniker kan du öka din förmåga att effektivt lösa problem och fatta välgrundade beslut.

Innovation
AI är drivkraften bakom många innovativa teknologier och produkter. Att ha en förståelse för AI ger dig möjlighet att delta i eller leda innovationsprojekt och skapa nya lösningar.

Effektivitet och Automation
AI används för att automatisera uppgifter och processer, vilket kan öka effektiviteten och minska arbetsbelastningen. Att kunna implementera och använda AI-verktyg kan vara mycket värdefullt för att optimera arbetsflöden.

Förståelse för teknologisk utveckling
AI är en central del av den pågående teknologiska utvecklingen. Att förstå AI ger dig insikter i hur teknologin utvecklas och påverkar samhället, vilket kan vara värdefullt för att vara informerad och anpassa sig till förändringar.

Förbättrat beslutsfattande
AI kan användas för att analysera och dra slutsatser från stora datamängder. Genom att förstå dessa tekniker kan du förbättra din beslutsfattande förmåga och göra mer informerade val.

Kreativitet och design
AI används också inom konst, design och kreativa områden. Förståelsen för hur AI kan stödja och förbättra kreativitet kan vara användbar även inom icke-tekniska områden.

Att lära sig om AI handlar inte bara om att förbereda sig för framtida jobbmöjligheter utan ger också en möjlighet att hänga med lite i den teknologiska utvecklingen. Många uppger att det känns skönt att ha en grundläggande förståelse vad AI faktiskt är och hur det används.

Utvecklingen går fort framåt

Utvecklingen inom AI går svindlande fort och blir ett allt viktigare verktyg inom många verksamheter. Samtidigt florerar en hel del missförstånd kring vad dagens AI egentligen kan göra och kring vad som ligger runt hörnet.

Å ena sidan underskattar många hur långt AI har kommit och hur användbart det kan vara – många framsteg sker utan att vi märker dem. Å andra sidan överskattar många AI och missar att det som rapporteras i media bygger på pressmeddelanden från företag som gärna överdriver hur bra deras system egentligen är.

Lär dig mer om Machine learning och AI

På vår kurs lär vi oss att träna olika typer av maskininlärningsmodeller och att utvärdera deras prediktiva prestanda. Vi kommer också att diskutera hur moderna AI-system fungerar och bygga modeller för att analysera text och bilder.

Maskininlärningsmodeller används för att göra förutsägelser, till exempel för att diagnostisera sjukdomar eller förutsäga framtida aktiekurser. I den här kursen lär vi oss att träna olika typer av maskininlärningsmodeller, inklusive random forest och lasso-regression, samt hur vi utvärderar modellerna. Dessutom lär vi oss att hantera vanliga utmaningar i maskininlärningsprojekt, såsom saknade data och obalanserade data.

Moderna AI-system använder maskininlärningsmodeller som kallas djupa neurala nätverk. Under kursens andra dag lär vi oss hur dessa fungerar och bygger modeller för att analysera text och bilder. Vi diskuterar också vanliga fallgropar och begränsningar hos dagens AI.

Läs mer om vår kurs i Machine learning och AI