AI4HS_V1
Antonia Haller
Created on August 12, 2021
Over 30 million people build interactive content in Genially.
Check out what others have designed:
SPRING IN THE FOREST 2
Presentation
HUMAN RIGHTS
Presentation
BLENDED PEDAGOGUE
Presentation
VALENTINE'S DAY PRESENTATION
Presentation
WOLF ACADEMY
Presentation
EXPLLORING SPACE
Presentation
UNCOVERING REALITY
Presentation
Transcript
Start >
inteligența artificială pentru liceu_
Introducere în Machine Learning
next >
Evaluare
premise
Obiective
învățarea automată
inteligența artificială
utilizarea învățării automate
scurt istoric
învățarea automată
inteligența artificială
utilizarea învățării automate
scurt istoric
...
neuroștiință
inginerie
matematică
informatică
Statistică
inteligența artificială
Popularitatea Inteligenței Artificiale se datorează în principal, dezvoltării tehnicilor de Învățarea Automată (Machine Learning), care au devenit accesibile odată cu dezvoltarea algoritmilor avansați, a disponibilității datelor și a resurselor hardware.
Obiectivul principal al Inteligenței artificiale este proiectarea unor sisteme de calculatoare inteligente.
Inteligența Artificială este un domeniu larg de cercetare aflat la intersecția mai multor discipline, printre care: informatică, statistică, neuroștiinte, matematică, științele educației, inginerie și altele.
inteligența artificială
inteligența artificială
Programare tradițională vs. Machine Learning
Conceptul fundamental pe care se bazează ML este acela că sistemul poate învăța din exemple.
Învățarea Automată Machine Learning (ML) studiază algoritmii și modelele statistice pe care calculatoarele le folosesc pentru a oferi soluții unor probleme, fără precizarea explicită a modului de rezolvare, bazându-se pe extragerea unor șabloane dintr-un set de date cunoscute.
învățarea automată
REinforcement learning
Supervised learning
UNSupervised learning
Machine Learning
În cadrul acestui curs sunt prezentate tehnici de învățare supervizată și nesupervizată, considerându-se că învățarea prin recompensă (reinforcement learning) folosește noțiuni matematice avansate.
Există trei categorii de învățare, în funcție de tipul de date asociate exemplelor pe baza cărora se realizează învățarea.
învățarea automată
1988
1982
1980
1966-1973
1969
1965
1956
1940
Momente esențiale în evoluția Inteligenței Artificiale
scurt istoric
2021
2010
2010
2012
2006
anii '90 târzii
1997
anii '90
1993
Momente esențiale în evoluția Inteligenței Artificiale
scurt istoric
Computer Vision - interpretarea imaginilor digitale
utilizarea învățării automate
NLP - înțelegerea limbajului uman
utilizarea învățării automate
Robotică
utilizarea învățării automate
Those who can imagine anything, can create the impossible_
Alan Turing