2021-3-3 15:17:58 [显示全部楼层]
568浏览
查看: 568|回复: 0

[Technovation] 【Technovation官方中文教程】人工智能1:关于人工智能

[复制链接]
本帖最后由 szjuliet 于 2021-3-3 15:17 编辑

教程地址:https://technovationchallenge.or ... nce-1-all-about-ai/
返回教程目录:https://mc.dfrobot.com.cn/thread-308465-1-1.html

人工智能1:关于人工智能
  
这是一节免费课程,增加您对人工智能(AI)及其工作原理的了解。该部分计成绩,但如果您决定在应用程序中使用人工智能,请务必在第8周参加这节课和另外一节人工智能课。
  
  
在这节课上,您会:
  
●  识别出应用人工智能的一些例子
  
●  了解为什么平衡数据很重要
  
●  分析人工智能能够做什么
  
  
关键术语和概念
  
●   人工智能(AI— 能够完成任务的机器或程序,通常认为这些任务只有人类才能完成
  
●   数据集— 与某个主题相关、有组织的数据集合
  
启发
  
世界瞬息万变!人工智能在我们生活的世界里应用越来越广泛。您知道人工智能可以使这些事情成为可能吗?
  
●  通过火星探测器进行太空探索
  
●  迅速发展的自动驾驶汽车
  
●  超级计算机,如IBM Watson、深蓝及其后继者,在复杂游戏中击败人类
  
●  诸多医学进步(通过人工智能开发新的癌症筛查方法
  
[观看视频]
  
  
●  YouTube网站
  
●  Instagram网站
  
●  Alexa/Siri/Google助手
  
●  文字录入建议
  
●  面部ID
  
  
现在,让我们看一下人工智能的工作原理。
  
人工智能有三个基本部分:
  
SunFebruary-202102281489..png
  
  
[输入 — 数据集]  →使用学习算法查找模式→做出预测!
  
  
人工智能要发挥作用,需要大量的数据来进行学习。技术进步使得人们比以往任何时候都能更快地收集更多的信息。这让人工智能成为可能!
  
人工智能从数据中学习并自行寻找模式。
  
当接收到新的数据时,它就可以做出预测
  
想想我们人类。人们会做出什么样的预测?在做出这些预测时,您会考虑哪些输入和模式?
  
许多人喜欢预测天气,有些人喜欢预测体育比赛的比分,还有一些人喜欢预测电影中可能会发生的事情。
  
数据可以有不同的形式。在这些课上,我们会用到声音、数字、文本或图片。
  
  
在家里,每天都通过科技创造出什么样的数据呢?
  
您想到这些了吗?
  
●  每条谷歌搜索,您在电子邮件中输入的那些单词
  
●  您问Alexa/Siri/OK Google的每一个问题
  
●  连接设备-每次开灯、调节空调温度
  
●  您在手机上的敲击
  
●  您在网上购买的任何物品
  
●  您在社交网站上的联系人
  
●  您听的歌曲
  
●  您走的步数
  
●  您查阅的餐馆
  
  
我们缩小范围,来看一个使用谷歌地图的例子。
  
  
谷歌地图如何使用人工智能给您指明方向呢?
  
  
  
   
[输入 — 数据集] →使用学习算法查找模式→做出预测!
SunFebruary-202102281553..png
[输入 — 数据集] →使用学习算法查找模式→做出预测!
   
   
   
   
   
输入 — 数据集
   
●  当前位置
   
●  目的地
   
●  出行方式(步行、驾车、公交)
   
●  路况
   
让我们填写输入和预测部分:
   
SunFebruary-202102283959..png
[输入 — 数据集] →使用学习算法查找模式→做出预测!
   
但是……
   
SunFebruary-202102284994..png
[输入 — 数据集]→使用学习算法查找模式→做出预测!→行动或决策
SunFebruary-202102281181..png
[输入 — 数据集]->使用学习算法查找模式->做出预测!→行动或决策:显示最佳路线
SunFebruary-202102282612..png
  
  
收集优质数据
  
人工智能模型是一种程序化的算法,它根据复制人类决策的数据进行训练。人工智能模型需要大量的数据才能做出准确的预测。在这里,我们要介绍几种不同方法,来为您的发明收集优质数据。
  
  
但是…什么优质数据呢?需要考虑以下因素:
  
●  与您的问题/解决方案相匹配
  
●  数量充足——越多越好
  
●  准确
  
●  全面——多种多样,代表不同情况
  
●  获得分享图像或信息的人的许可
  
  
有三种常用方法来收集数据(如图像、数字、声音或文本),以便在训练和在其人工智能模型中使用。如下所列,您可能希望遵循某种方法的原因:
  
1.从社区收集训练数据
  
○您可以在各种情况下从社区收集所需大量数据,并获得使用这些数据的许可
  
2.通过传感器或用户输入收集数据
  
○您希望您的发明能够自行收集数据(提示:您可能还需要通过其他两种方法获得训练数据。)
  
3.使用公共数据集的数据作为训练数据*
  
○您需要的数据比在社区收集的数据要,或者您正在为某个更全球化的问题制定解决方案
  
*提醒:网上有大量免费的公共数据集。您看看能不能用!但有时人们需要做大量的工作来决定这些数据集是否可以使用以及到底有什么用。有些人创造性地把公共数据集变成了优质资源,然后出售。
  
我们收集了一些免费的公共数据集,供您在其它资源部分进行探索。
  
  
活动:综合应用
  
写下您和身边人用过且使用人工智能的几个应用程序。试着找出至少3个不同的例子。然后考虑以下几点:
  
   
它会做出什么样的预测?
它使用什么样的数据进行预测?它如何收集数据?
应用程序在做出预测后会采取什么行动?
  
  
  
  
活动:测试人工智能模型
  
您已经亲自对应用程序进行了一番思考,现在让我们来测试一下人工智能的实际应用吧。
  
  
浏览下面的一些网站,并看看人工智能能做些什么。浏览的时候,想想如何进一步应用您所看到的技术。您能接受眼前的概念并将其应用到不同的情形中吗?要使这些应用程序正常工作,需要什么样的数据呢?
  
  
Imaginary  Soundscape—想象一下您正在旅行,来到了另一座城市。 我们许多人会想象到那个地方的样子,但是您是否想象过它发出来的声音? 这个人工智能软件就能做到这一点。 根据图像,它就会生成自认为您身临其境时所能听到的声音。
  
  
AutoDraw—曾经多少次您脑子里有个清晰的图像,但当您试图画下来时,它并不像您想象的那样再次出现?这个人工智能软件会根据您的涂鸦预测您想要画什么。
  
  
X Degrees of Separation——这个软件能让我们看到人工智能是如何“思考”的,给出一件艺术作品的两个部分,然后它可以向我们展示如何通过寻找相似之处把这两部分拼接在一起。
  
  
想要浏览更多?
      
  
  
举一反三
  
以上学习对您有什么启发吗?人工智能可以做很多事情,并且拥有巨大的潜力。它已经对我们与科技的日常关系产生了非常大的影响。我们只是粗略地了解了一下,希望您自己能进行更多的探索!
  
  
在您学习Technovation Girls课程时,请把这节课记在心里。虽然这不是您所提交文件的必要部分,但对于某些问题或解决方案,把人工智能纳入您的应用程序可能非常有意义。我们会在《人工智能2:人工智能和的应用程序部分探讨如何在应用程序中集****工智能
  
  
  
其它资源
  
建立您自己的人工智能模型
  
以下是我们用来探索人工智能的一些平台:
      
●  Cognimates
  
  
Technovation解决方案系列
  
Technovation制作了一系列视频,帮助您扩展思维和解决新问题。很多概念都可以直接用于创建您的应用程序和使用人工智能!例如:
      
  
研究数据集
  
下面是一些开始探索数据集的地方。
  
●  Kaggle(非常适合图像类)
  
●  谷歌的数据集搜索
  
●  来自联合国的数据集。提示:尝试筛选一下您的国家或问题。


您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

为本项目制作心愿单
购买心愿单
心愿单 编辑
[[wsData.name]]

硬件清单

  • [[d.name]]
btnicon
我也要做!
点击进入购买页面
上海智位机器人股份有限公司 沪ICP备09038501号-4

© 2013-2022 Comsenz Inc. Powered by Discuz! X3.4 Licensed

mail