Inteligența Artificială și Învățarea Automată

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Ce reprezintă testul Turing în contextul inteligenței artificiale?

O procedură de evaluare a performanțelor computerelor

Un model de învățare automată bazat pe rețele neuronale

Un algoritm pentru verificarea erorilor de programare

Un test pentru a determina dacă un computer poate imita inteligenta umană (correct)

Cine consideră că scopul inteligenței artificiale poate fi atins prin imitarea modului în care oamenii învață?

Numai cercetătorii din științele cognitive

Unii cercetători (correct)

Toți cercetătorii din domeniu

Niciun cercetător

Ce aspecte sunt incluse în procesul de învățare automată?

Numai recunoașterea tiparelor simple

Exclusiv programarea explicită a algoritmilor

Lua decizii fără analiza datelor

Recunoașterea unor tipare complexe și luarea deciziilor bazate pe date (correct)

Care este scopul suprem al inteligenței artificiale?

Construirea de sisteme care ating inteligența umană Signup and view all the answers

Ce reprezintă E, T și P în contextul învățării automate exemplificate de programul lui Arthur Samuel?

E = 10000 de jocuri, T = joacă dame, P = dacă câștigă sau nu Signup and view all the answers

În ce tip de situații se aplică cel mai bine învățarea automată?

Când este imposibil să definim reguli clare Signup and view all the answers

Care dintre următoarele opțiuni descrie cel mai bine diferența dintre AI puternic și AI slab?

AI puternic urmărește o definiție generală, în timp ce AI slab se concentrează pe probleme punctuale. Signup and view all the answers

Ce tip de date este esențial pentru învățarea automată pentru a identifica tipare?

Exemple diverse care reflectă realitatea Signup and view all the answers

Care dintre următoarele activități este cel mai potrivit exemplu al unei aplicații de învățare automată?

Crearea unui algoritm pentru detectarea fețelor în imagini Signup and view all the answers

Ce implica învățarea activă în procesul de clasificare?

Alegerea unui subset mic de exemple pentru etichetare. Signup and view all the answers

Care este definiția învățării prin transfer?

Utilizarea unui model antrenat pe o problemă similară pentru a rezolva o problemă complet diferită. Signup and view all the answers

Ce tip de învățare este utilizată pentru estimarea vârstei unei persoane din imagini?

Regresie. Signup and view all the answers

În contextul aplicațiilor de învățare automată, ce reprezintă Trolley paradox?

Un scenariu care testează reacțiile morale ale oamenilor. Signup and view all the answers

Care este o aplicație notabilă a rețelelor neuronale convoluționale?

Recunoașterea expresiilor faciale. Signup and view all the answers

Care este un exemplu de problemă de clasificare în învățarea supervizată?

Detectarea spam-ului în e-mailuri Signup and view all the answers

Ce reprezintă 'corelarea cuvântului „Dollars”' în contextul detectării spam-ului?

Un indicator de spam Signup and view all the answers

Care dintre următoarele modele de învățare supervizată este utilizat în clasificare?

Clasificatorul cu vectori suport Signup and view all the answers

Care este natura task-ului de regresie în învățarea supervizată?

Output-ul este continuu Signup and view all the answers

Ce reprezintă un exemplu de învățare nesupervizată?

Gruparea imaginilor după similaritate Signup and view all the answers

Care este scopul principal al unui algoritm de regresie în învățarea supervizată?

Estimarea valorilor continue Signup and view all the answers

În contextul modelelor de învățare, ce este o rețea neuronală?

Un model complex pentru învățarea profundă Signup and view all the answers

Ce exemplifică „învățarea trăsăturilor folosind principiul bottleneck”?

Detectarea anomaliilor în date Signup and view all the answers

Care este un exemplu de problemă de învățare nesupervizată?

K-means clustering Signup and view all the answers

Ce tip de învățare utilizează feedback-ul sub formă de recompensă?

Învățare ranforsată Signup and view all the answers

Care dintre următoarele modele nu este asociat cu învățarea nesupervizată?

Rețele Neurale Convoluționale Signup and view all the answers

Ce caracteristică este specifică proceselor de decizie Markov?

Acțiunile au consecințe pe termen lung Signup and view all the answers

Cum poate timpul influența învățarea ranforsată?

Acțiunile afectează ulterior rezultatele și recompensele Signup and view all the answers

Ce se poate deduce din soluțiile bazate pe programare dinamică în contextul proceselor de decizie Markov?

Obiectivul este maximizarea recompensei totale finale Signup and view all the answers

Care dintre următoarele afirmații descrie cel mai bine conceptul de recompensă în învățarea ranforsată?

Recompensele pot fi pozitive sau negative, influențând lecția învățată Signup and view all the answers

Ce componentă este esențială pentru algoritmii de învățare automată?

Evaluare / Funcție obiectiv Signup and view all the answers

Care dintre următoarele paradigme face parte din învățarea automată?

Învățare activă Signup and view all the answers

În învățarea supervizată, ce reprezintă exemplul X?

Exemple etichetate Signup and view all the answers

Care este scopul principal al funcției f în învățarea automată?

Să mapeze input-uri la output-uri Signup and view all the answers

Ce caracterizează învățarea nesupervizată?

Clasificarea datelor în funcție de similaritate Signup and view all the answers

Care dintre următoarele este un exemplu de învățare supervizată?

Recunoașterea obiectelor în imagini Signup and view all the answers

Ce tip de date sunt utilizate în setul de date MNIST?

Imagini de 28 x 28 pixeli Signup and view all the answers

Care este un exemplu de aplicație a învățării automate în viața cotidiană?

Recunoașterea vocală Signup and view all the answers

Ce este un 'model' în contextul învățării automate?

O funcție care definește relația dintre input și output Signup and view all the answers

Care este principalul avantaj al utilizării rețelelor neuronale convoluționale?

Îmbunătățesc acuratețea clasificării Signup and view all the answers

Study Notes

Curs de Inteligență Artificială - Curs 1

Evaluare:
- Test Laborator 1 - 15%
- Test Laborator 2 - 15%
- Proiect Laborator - 20%
- Examen - 50%
- Bonus (dezvoltarea unui algoritm utilizat în cadrul cursului) - 10%

Inteligență Artificială și Învățare Automată

Relația dintre Reprezentarea Cunoștințelor și Inteligența Artificială: Reprezentarea cunoștințelor este un domeniu important al inteligenței artificiale.
Relația dintre Inteligența Artificială și Învățarea Automată: Învățarea automată este o parte a inteligenței artificiale.

Ce este Inteligența Artificială?

Scopul suprem: Construirea de sisteme care ating nivelul de inteligență al omului.
Testul Turing: Un computer demonstrează inteligență umană dacă un interlocutor uman nu poate distinge între conversație cu un om sau cu un calculator.

Ce este Învățarea Automată?

Imită învățarea umană: O mare parte din cercetători cred că scopul poate fi atins prin imitarea modului în care oamenii învață.
Domeniul care studiază abilitatea de învățare: Învățarea automată este un domeniu care studiază modul în care calculatoarele pot învăța fără a fi programate în mod explicit.

Probleme „Bine Puse” de Învățare Automată

Ce probleme pot fi rezolvate: Învățarea automată poate rezolva anumite probleme cu un anumit grad de acuratețe.
Caracteristici ale problemelor bine puse: Aceste probleme se caracterizează prin capacitatea unui program de învățare din experiență în raport cu o clasă de sarcini și o măsură de performanță, astfel încât performanța se îmbunătățește o dată cu experiența.

Problema „Bine Pusa” de Învățare Automată - Exemplul Jocului de Dame

Primul program: Arthur Samuel (1959) a creat unul dintre primele programe bazate pe învățare pentru dame.
Învățare prin jocuri: Programul a jucat contra lui însuși de 10.000 de ori pentru a învăța care sunt pozițiile bune sau rele.

Strong AI versus Weak AI

Inteligență Artificială generală: Strong AI se referă la o inteligență artificială generică, cu abilități în general umane (conform definiției lui Turing).
Inteligență Artificială îngustă/limitată: Weak AI se concentrează pe rezolvarea unei anumite probleme.

Când se aplică Învățarea Automată?

Situații dificile: Se aplică în situații în care este imposibil să definim un set de reguli de mână sau să scriem un program.
Exemple și aplicații: Inclusiv detectarea facială, înțelegerea vorbirii, predicția prețurilor acțiunilor și recunoașterea obiectelor.

Esența Învățării Automate

Există un tipar: Un tipar existent, care nu poate fi exprimat programatic/matematic.
Date și exemple: Avem date/exemple care ne pot ajuta să regăsim tiparul.

Reprezentarea Programării Tradiționale vs. Învățare Automată

Programare tradițională: Programarea tradițională se bazează pe descrierea, explicită, a algoritmului de rezolvare a unei probleme.
Învățare automată: Învățarea automată se bazează pe date pentru a învăța un algoritm.

De ce funcționează Învățarea Automată în prezent?

Creșterea puterii de calcul: Disponibilitatea puterii mai mari de calcul.
Mai multe date: Accesul la mai multe date.
Modele mai bune: Modele mai eficiente.

Esența Învățării Automate (continuare)

Mii de algoritmi: Există mii de algoritmi de învățare automată.
Cercetări constante: Cercetătorii continuă să dezvolte noi algoritmi constant.
Simplificare: Învățarea automată se poate simplifica la învățarea unei funcții care mapează input-uri în rezultate. Exemplu: e-mailuri (input) -> {spam, non-spam (output)}.

Input, Output și Funcții Target (Învățare Automată)

Input: date de intrare, cum ar fi imagini, text, e-mailuri.
Output: date de ieșire, cum ar fi etichete de clasă sau valori continue.
Funcția target: reprezentarea adevărată a relației dintre input și output (necunoscută).

Componente al unui Algoritm de Învățare Automată

Reprezentare/Modelare (model): Descrierea matematică sau structurală a sistemului ce prelucrează datele.
Evaluare/Funcții Obiectiv: Măsură a performanței modelului pe date existente.
Optimizare (algoritm de învățare): Metode matematice de îmbunătațire a modelului pentru performanța dorită.

Ce cunoștințe sunt necesare pentru Învățare Automată?

Biologie: Includerea biologiei și neuroștiinței pentru a realiza studii comparative între aceste domenii.
Statistică: Tehnici de estimare și predicție.
Informatică: Algoritmi, structuri de date și complexitate a acestora.
Matematică: Optimizare, algebră liniară, derivate, integrale, etc.

Paradigme de Învățare

Supravegheată: Utilizează exemple etichetate.
Nesupravegheată: Utilizează exemple netichetate.
Semi-supravegheată: Utilizează exemple atât etichetate, cât și netichetate.
Întărire: Învățare pe baza recompenselor. -Non-standard: Învățarea activă și prin transfer.

Învățare Supravegheată - Exemple

Recunoașterea obiectelor: Identificarea obiectelor din imagini.
Recunoașterea caracterelor: Recunoașterea scrisului de mână. Exemplele din setul de date MNIST.
Detectarea facială: Recunoașterea fețelor din imagini.
Predicția prețului acțiunilor: Prezice prețurile acțiunilor pe baza datelor istorice de bursă.
Detectarea spamului: Clasifică e-mailurile ca spam sau non-spam.

Învățare Nesupravegheată - Exemple

Gruparea imaginilor: Gruparea imaginilor după asemănare.
Clusterizarea imaginilor MNIST: Clusterizarea imaginilor din setul de date MNIST.
Îvățarea de trăsături: Extragerea trăsăturilor cheie din imagini.
Gruparea mamiferelor: Generarea arborelui filogenetic pe baza ADN-ului.

Învățare Semi-Supravegheată

Exemple etichetate și netichetate: Se bazează pe utilizarea datelor etichetate și netichetate pentru a crea modele cu performanță optimă.

Învățare prin Întărire

Recompensă și acțiuni: Sistemul învață prin observație, recompensă sau pedeapsă în timp real pentru acțiunile sale în mediu.
Jocuri: Inclusiv jocul Go, controlul unui robot pe o bicicletă, jocul Pong.

Formalizarea cu Procese de Decizie Markov

Soluție bazată pe programare dinamică: Utiliza diagramă pentru a obține răspunsul optim.
Acțiuni și recompense: Selectează acțiunile care maximizează recompensă totală finală.

Învățare Activ

Alegerea datelor: Alegerea unui subset de exemple netichetate pentru a eticheta astfel încât modelul antrenat să aibă o performanță optimă.

Învățare prin Transfer

Utilizarea unuia model antrenat pentru alt domeniu: Utilizează model existent antrenat pentru problema nouă cu performanță optimă.
Exemple: Rețelele neuronale convoluționale.

Estimarea vârstei unei persoane din imagine

Clasificare sau regresie? Depinde de tipul problemei, ceea ce este dorit.

Alte Aplicații și Probleme

Probleme etice: Discutarea implicatiilor etice ale utilizarii inteligenței artificiale.

Bibliografie

Dr. Radu Ionescu: Sursa de informații despre învățarea automată.
Literatură de specialitate: Mentionează lucrări ca "Elements of Statistical Learning", "Pattern Classification", "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & Tensorflow".

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

Acest quiz explorează conceptele cheie din inteligența artificială și învățarea automată, inclusiv testul Turing, diferitele tipuri de inteligență artificială și procesele implicate în învățarea automată. Vei învăța despre aplicațiile practice și teoretice ale acestor tehnologii fascinante.