Когда вы впервые услышали об «искусственном интеллекте»? Если ваш ответ на этот вопрос прямо сейчас, то будьте готовы открыть для себя целый новый мир возможностей. Последние несколько лет моей жизни слова «искусственный интеллект» использовались небрежно. Все, от моих учителей до моих сверстников, говорили мне, что ИИ — это будущее технологий. Однако объем моих знаний по этому вопросу практически ограничивался «машинами, имитирующими человеческий интеллект». Необходимость — мать изобретения, и в моем случае желание узнать, как именно работает ИИ, породило мое любопытство. Итак, когда я услышал об этом курсе, я сразу же ухватился за эту возможность. Я записался на этот курс, ожидая научиться использовать данные для классификации, прогнозирования и вычисления выходных данных, выходящих за рамки человеческих возможностей. После завершения этого курса я могу с уверенностью сказать, что у меня есть четкое представление о некоторых фундаментальных и сложных концепциях и алгоритмах ИИ.

ПРОДОЛЖАЙТЕ С ЭНТУЗИАЗОМ. Следующий раздел Руководства по ИИ представляет собой увлекательный и информативный обзор интереса автора к ИИ.

Меня зовут Приша Маггу, и мне 15 лет, и я хочу учиться. Моя врожденная любознательность позволяет мне открывать и узнавать новое, а также задавать вопросы. У меня сильная страсть к искусству, и мне нравится все, от лепки до эскизов и живописи. Для меня искусство — это катарсис и выражение моих эмоций и восприятий. Моя неоспоримая привязанность к искусству привила мне чувство творчества и изобретательности: это творчество особенно полезно, когда речь идет об инновациях и создании проектов или изучении ИИ. ИИ — это машина, имитирующая человеческий интеллект, выполняя задачи посредством обучения и обучения, а не просто выполняя команды. Вот суть ИИ из 20 слов, но алгоритмы, сложная математика и гениальная архитектура не поддаются краткому описанию.

ВНИМАНИЕ: не удивляйтесь тому, что линейная и логистическая регрессия действительно полезны.

Прелесть ИИ в том, что он сильно зависит от математики, статистики и алгоритмов. Алгоритмы прогнозирования и классификации, такие как логистическая и линейная регрессия, составляют основу других моделей. Логистическая регрессия оказалась отличным инструментом для прогнозирования вероятности; линейная регрессия может создать линию наилучшего соответствия и минимизировать ошибку. Эти удивительные, но простые алгоритмы могут обрабатывать данные, анализировать и настраивать веса и смещения, а также прогнозировать результаты. Все это происходит с помощью алгоритма оптимизации под названием «Градиентный спуск». ИИ — это в значительной степени одна большая, невероятная головоломка, а линейная и логистическая регрессия — две стартовые части. Однако все может стать очень сложным, очень быстро. Всякий раз, когда я чувствовал, что мне не хватает ясности по теме, мой инструктор давал четкие, краткие и простые для понимания объяснения сложных алгоритмов математики, классификации, кластеризации и прогнозирования. Я приходил на занятия каждый день, чувствуя себя взволнованным и жаждущим изучить новую тему и погрузиться в программирование. Он отличный гид и наставник, он создал среду, которая вдохновляла и способствовала обучению.

ВНИМАНИЕ: Нейронные сети — это не нейроны, проводящие общественное собрание.

Безусловно, одной из самых интересных тем были нейронные сети, потому что они действительно олицетворяют аспект «человеческого интеллекта» ИИ. Искусственные нейронные сети (ИНС) несут с собой ощущение двусмысленности и мистики. Но когда я познакомился с кодом и архитектурой, лежащей в его основе, благодаря этому курсу, неопределенность превратилась в очарование и понимание. ИНС состоят из узлов (или искусственных нейронов), которые сгруппированы во входные, скрытые и выходные слои. В плотных нейронных сетях слои полностью связаны через синаптические соединения. Это как дороги, соединяющие пропасть между нейронами. Узел в скрытом слое принимает суммы взвешенных входных данных, добавляет смещение и применяет функцию активации. Функция активации предназначена для определения того, следует ли активировать искусственный нейрон или нет. Эти функции активации включают «сигмовидную» и «релю» функции активации. Если упростить, сигмовидная функция активации — это просто логистический рост, а relu — кусочно-линейная функция. Модель обучается, а веса корректируются с помощью прямого и обратного распространения. При таком понимании сверточные нейронные сети представляют собой объединение более скрытых слоев, которые используют небольшие матрицы или ядра и методы выборки для обработки изображений. Возможности и реализации практически безграничны!

Я хотел бы использовать ИИ в будущих проектах в области здравоохранения (например, для обнаружения и профилактики заболеваний). Кроме того, я хотел бы использовать ИИ для решения проблемы отсутствия продовольственной безопасности и улучшения сельского хозяйства путем внедрения прогнозного анализа и сверточных нейронных сетей. В целом, этот курс дал мне глубокое понимание различных алгоритмов и концепций ИИ. Предоставив мне доступ к отличным примерам и упражнениям для практики, мой опыт в области ИИ и кодирования значительно увеличился. Этот курс снабдил меня всеми знаниями и инструментами, необходимыми для создания собственных проектов и прохождения университетских курсов. Этот курс позволил мне работать в среде со сверстниками, которые задавали наводящие на размышления вопросы и были рады учиться, как и я.

Математика и программирование — неотъемлемая часть ИИ, и мне бы очень хотелось в будущем пройти курсы по науке о данных, статистике и Python. Познакомившись и освоившись с языком программирования Python, я могу создавать подробные графики для анализа корреляций между переменными и проектирования архитектур для ANN и CNN. И кто знает, может быть, когда-нибудь Земля оправдает свое предназначение и обнаружит, почему число 42 — это ответ «на главный вопрос жизни, Вселенной и всего остального».