Sztuczna inteligencja - jak działają sieci neuronowe i uczenie maszynowe? | prof. Piotr Szczuko скачать в хорошем качестве

Sztuczna inteligencja - jak działają sieci neuronowe i uczenie maszynowe? | prof. Piotr Szczuko

📖 Poznaj nasze wydawnictwo: https://radionaukowe.pl/wydawnictwo 📚 Wygodne zakupy książek: https://wydawnictwoRN.pl. Skorzystaj z kodu zniżkowego na audiobooki: sluchamRN 👉 Zostań Patronem: https://patronite.pl/radionaukowe 👉 Wesprzyj jednorazowo: https://suppi.pl/radionaukowe 🎧 Posłuchaj na streamingu: https://ffm.bio/radionaukowe 🔔 Subskrybuj:    / @radionaukowe   🌐 Strona: https://radionaukowe.pl 👍 Facebook:   / radionaukowe   📷 Instagram:   / radionaukowe   ❌ Twitter:   / radionaukowe   🎓 Odwiedź LAMU:    / @letniaakademiamlodychumyslow   🎬 Zobacz więcej:    • Radio Naukowe poleca   📩 Kontakt: [email protected] Rzeczywiście, wszystko zaczęło się od matematycznej definicji tego, jak działa komórka neuronowa – mówi prof. Piotr Szczuko z Politechniki Gdańskiej, gdy pytam go, czy sztuczna inteligencja wzorowana jest na ludzkim mózgu. – Neuron możemy sobie wyobrazić jako pewien biologiczny element, który przyjmuje informacje w postaci impulsów nerwowych, prądów i następnie wypuszcza z siebie jakąś informację. Jak pomyślimy o tym w znaczeniu informatycznym, elektronicznym, to widać, że możemy zasymulować działanie takiej komórki – wyjaśnia. Sztuczne sieci neuronowe są składane z małych elementów, łączone w bardzo duże sieci, gdzie takich elementów mogą być nawet miliardy. Są uczone w odpowiedni sposób i następnie realizują różne skomplikowane zadania, podobnie jak nasz mózg. – dodaje. Choć trzeba zaznaczyć, że sam prof. Szczuko unika pojęcia „sztuczna inteligencja”. - To nie jest inteligencja, tylko bardzo sprawne przeprowadzanie różnych skomplikowanych obliczeń – podkreśla. Naukowiec woli mówić po prostu algorytmy. Co ciekawe, można taką „sztuczną komórkę” stworzyć na kartce papieru. - Obliczenia związane z działaniem jednej takiej sztucznej komórki, są bardzo proste. To jest wykonanie kilku operacji mnożenia, dodawania, a następnie sprawdzenia, czy wynik jest większy, czy mniejszy od jakiejś wartości progowej. Cała siła tkwi w tym, że takich zadań jest tam miliony i dopiero z ich współdziałania wynika interesujący rezultat – mówi prof. Szczuko. W podcaście wyjaśniamy te wszystkie krążące w przestrzeni pojęcia, jak sieci neuronowe, uczenie maszynowe (machine learning), uczenie głębokie (deep learning). Rozważamy, do czego może być zdolna sztuczna inteligencja, a co jest raczej poza jej zasięgiem. Na pewno może być niezłą artystką. Na przykład jest autorką ilustracji, która towarzyszy temu odcinkowi. Powstała tu: https://www.midjourney.com/ 💛 Audycję z prof. Szczuko nagrałam w Gdańsku w ramach podróży Radia Naukowego. Podróże są możliwe dzięki wsparciu na https://patronite.pl/radionaukowe. Bardzo dziękuję! Mamy kolejne plany rozwoju, jeśli chcesz w nich pomóc – zachęcam do wpłat w dowolnej kwocie 💛 POLECAMY INNE MATERIAŁY:    • Radio Naukowe - Wszystkie odcinki      • Fizyka      • Biologia      • Astronomia      • Psychologia      • Zwierzęta      • Religia      • Historia      • Historia życia      • Geografia      • Technologia      • Człowiek      • Kultura      • Medycyna      • Archeologia   🧠 Radio Naukowe - włącz wiedzę! 🧠 #RadioNaukowe #KarolinaGłowacka #PiotrSzczuko