Введение

Добро пожаловать в преобразующую экспедицию в сердце искусственного интеллекта с сертификацией Azure AI-900 в качестве нашего компаса.

В этом руководстве мы рассмотрим пять модулей, формирующих ландшафт ИИ: Введение в ИИ, Машинное обучение, Компьютерное зрение, Обработка естественного языка и Разговорный ИИ.

Независимо от того, являетесь ли вы новичком, заинтригованным возможностями, или профессионалом, стремящимся использовать потенциал ИИ, это путешествие обещает демистифицировать сложные концепции, изучить практические приложения и вооружить вас знаниями, необходимыми для уверенной подготовки к экзамену AI-900.

Давайте отправимся в мир искусственного интеллекта и раскроем его основные принципы, по одному модулю за раз.

Формат экзамена Azure AI-900: баллы, время и типы вопросов

Когда вы готовитесь к получению сертификата Azure AI-900, понимание структуры экзамена имеет решающее значение для вашего успеха. Экзамен включает в себя от 40 до 60 вопросов, каждый из которых оценивается в несколько баллов, и рассчитан на 180-минутный период времени. Экзамен охватывает различные форматы вопросов: список построения, активная область, активный экран, перетаскивание. Умелое управление временем станет краеугольным камнем успеха на этом пути.

В этом блоге я расскажу о главе 1 Введение в ИИ. К концу этого блога у вас будет четкое понимание концепции ИИ и его широкого применения, что подготовит почву для нашего исследования. более конкретных модулей ИИ.

Глава 1: Закладка фундамента — введение в ИИ

Искусственный интеллект относится к моделированию процессов человеческого интеллекта машинами, в частности компьютерными системами. Он включает в себя создание алгоритмов и систем, которые позволяют машинам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как решение проблем, принятие решений, понимание естественного языка, распознавание шаблонов и обучение на собственном опыте.

Проще говоря, это все равно, что учить компьютеры думать и учиться, как люди. Речь идет о том, чтобы сделать машины умными, чтобы они могли понимать вещи, решать проблемы и даже принимать решения самостоятельно. Точно так же, как мы учимся на своем опыте, ИИ помогает компьютерам учиться на данных для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого мозга, таких как распознавание изображений или понимание языка.

Давайте поговорим о различных аспектах ИИ и его применении:

  • Машинное обучение – это область искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерных наук, в которой основное внимание уделяется использованию данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, и постепенного повышения их точности. Это когда компьютеры учатся делать что-то сами. Они лучше справляются с задачами, когда тренируются с большим количеством примеров.

Он включает в себя обучение компьютеров обучению на основе данных и выработке прогнозов или решений без явного программирования для каждого сценария. Эта технология лежит в основе многих приложений ИИ и позволяет системам со временем повышать свою производительность.

  • Обнаружение аномалий автоматически обнаруживает ошибки и некоторые необычные действия в системе. Это как учить компьютеры замечать странные или необычные вещи в данных. Например, это может помочь обнаружить странное поведение в банковских транзакциях или проблемы в машинах.

Обнаружение аномалий – это метод, используемый для выявления необычных шаблонов или точек данных, которые не соответствуют ожидаемому поведению. Он широко используется в различных областях, таких как обнаружение мошенничества, сетевая безопасность и промышленный мониторинг.

  • Компьютерное зрениеКомпьютеры учатся понимать изображения и видео так же, как и мы. Они могут распознавать лица, объекты и даже понимать сцены из изображений.

Эти задачи включают методы получения, обработки, анализа и понимания цифровых изображений, а также извлечения многомерных данных из реального мира для получения числовой или символьной информации.

  • Обработка естественного языка (NLP) – это технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность интерпретировать человеческий язык, управлять им и понимать его. Компьютеры могут научиться понимать человеческий язык. Они могут читать и понимать текст, переводить языки и даже разговаривать с людьми.

НЛП позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Он включает в себя такие задачи, как языковой перевод, анализ тональности, обобщение текста и распознавание речи.

  • Разговорный искусственный интеллект позволяет компьютерам разговаривать и общаться как люди. Представьте, что у вас есть умный помощник, который может общаться с вами и понимать, что вы говорите.

Разговорный искусственный интеллект включает в себя создание систем, часто чат-ботов или виртуальных помощников, которые могут общаться с людьми на естественном языке. Эти системы используют методы НЛП для понимания пользовательского ввода и предоставления соответствующих ответов, что делает взаимодействие более интуитивным и похожим на человека.

Решения внутри Microsoft Azure:

В обширной среде Microsoft Azure выделяются три мощных решения, каждое из которых вносит свой уникальный вклад в область искусственного интеллекта:

  1. Машинное обучение Azure. Эта комплексная платформа позволяет создавать, развертывать и управлять моделями машинного обучения. Он предоставляет инструменты для подготовки данных, обучения моделей и оценки, помогая создавать интеллектуальные приложения, которые делают прогнозы, классифицируют данные и автоматизируют процессы принятия решений. С помощью машинного обучения Azure вы можете использовать потенциал аналитических данных на основе данных для улучшения своих бизнес-операций.
  2. Когнитивные сервисы. Эти готовые модели ИИ предлагают широкий спектр возможностей, позволяя вашим приложениям понимать и интерпретировать человеческий язык, распознавать лица, эмоции и объекты на изображениях и даже выполнять анализ настроений. Интегрируя Cognitive Services в свои приложения, вы можете наполнить их расширенными функциями искусственного интеллекта, которые обеспечивают более привлекательный и персонализированный пользовательский интерфейс.
  3. Azure Bot Services: улучшите взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальных чат-ботов и виртуальных агентов. Службы Azure Bot позволяют создавать диалоговые интерфейсы ИИ, которые понимают естественный язык и могут участвовать в динамичных разговорах с учетом контекста. Эти боты могут быть легко интегрированы в различные каналы, такие как веб-сайты, платформы обмена сообщениями и приложения, повышая взаимодействие с клиентами и поддержку.

В следующем блоге я больше расскажу о проблемах и рисках, присущих ИИ, раскрою потенциальные подводные камни и неопределенности. Изучите принципы Microsoft в отношении ответственного ИИ, демонстрируя их приверженность этичной и ответственной разработке ИИ. Отправляйтесь в это увлекательное путешествие, чтобы получить более полную информацию о потенциале ИИ и его сознательном применении.

🔗Читать далее: Погружение в реальность ИИ: управление рисками, ответственный ИИ и введение в машинное обучение

Ссылки: