Правильна відповідь на запитання "Що таке штучний інтелект?" — Здатність комп'ютерних систем навчатися та приймати рішення.

Штучний інтелект відноситься до систем, які можуть навчатися на основі даних, аналізувати інформацію та приймати рішення, подібні до рішень, які приймають люди.

Здатність навчання та прогресування є основними характеристиками штучного інтелекту, оскільки системи можуть вдосконалювати свої навички та вирішувати з часом більш складні завдання.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Залишилися питання? Пиши їх в коментарях. 👇

Отже, в якій галузі використовують штучний інтелект найчастіше? Правильна відповідь — медицина!

Штучний інтелект в медицині являє собою застосування комп'ютерних систем та алгоритмів для аналізу медичних даних, діагностики, лікування та управління медичними процесами. Ця технологія революціонізує підхід до надання медичної допомоги, дозволяючи покращити точність діагностики, прогнозування результатів лікування, персоналізацію медичної терапії та багато іншого.

Штучний інтелект може бути використаний для аналізу медичних зображень, таких як рентгенівські знімки, магнітно-резонансна томографія (МРТ), комп'ютерна томографія (КТ) та інші. Алгоритми глибокого навчання можуть допомогти розпізнати патології, виявляти ракові ознаки, локалізувати ураження та визначати ступінь поширеності захворювання. Це дозволяє лікарям робити більш точні діагнози та розробляти ефективний план лікування.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Залишилися питання? Пиши їх в коментарях. 👇

Михайло Федоров передає вітання підписникам мого каналу. 🇺🇦

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Системи розпізнавання мови — це галузь штучного інтелекту, що вивчає та розробляє алгоритми та моделі для розпізнавання та розуміння людської мови. Їх основна мета полягає в тому, щоб комп'ютери могли інтерпретувати та обробляти голосову інформацію, розуміти мовлення та взаємодіяти з людьми за допомогою голосових команд або запитів.

Для досягнення цієї мети системи розпізнавання мови використовують різні методи та технології, включаючи нейронні мережі, статистичні моделі та правила мови. Вони аналізують звукові сигнали, розпізнають фонеми та інші акустичні характеристики, а потім використовують лінгвістичні моделі для інтерпретації зрозумілого тексту.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Залишилися питання? Пиши їх в коментарях. 👇

Запрацювала ще одна мовна модель штучного інтелекту — Claude від компанії Anthropic.

В Україні поки що не доступна, проте ви легко можете зареєструватися через VPN, а далі вже працювати з сайтом напряму.

Отже, що вона вміє:
* вести розмову українською мовою;
* відповідати на загальні питання; має базові знання про світ та може обговорювати різні теми;
* шукати інформацію в інтернеті, може швидко знаходити факти, новини та іншу інформацію в мережі;
* робити прості обчислення — додавати, віднімати, множити, ділити та виконувати інші базові математичні операції;
* пам'ятати попередні розмови та контекст, це дозволяє підтримувати діалог;
* навчатися та вдосконалюватися з часом — чим більше спілкується, тим краще розуміє людську мову;
* робити прості логічні висновки на основі наявної інформації;
* аналізувати надіслані файли;
* пояснювати свої думки та рішення.

А завтра поговоримо про відмінності між цією моделлю ШІ та ChatGPT.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Залишилися питання? Пиши їх в коментарях. 👇

Отже, що таке "машинне навчання"?

Машинне навчання — це процес, у якому комп'ютерні системи можуть навчатися на основі даних та виробляти прогнози або приймати рішення без явного програмування.

У процесі машинного навчання комп'ютерні моделі використовуються для знаходження патернів та залежностей в даних шляхом аналізу великого обсягу інформації.

У машинному навчанні використовуються різні методи, включаючи нейронні мережі, дерева рішень, метод опорних векторів, байєсові мережі та інші. Ці моделі навчаються на основі набору тренувальних даних, де для кожного прикладу відомі вхідні дані і відповіді. Машинне навчання використовує ці дані для виявлення патернів та створення моделі, яка здатна прогнозувати відповіді для нових, раніше не бачених даних.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Залишилися питання? Пиши їх в коментарях. 👇

Вчора ми говорили про нову мовну модель штучного інтелекту — Claude, створену компанією Anthropic.

Які ж відмінності цього ШІ від ChatGPT?

* Claude був навчений виключно на даних, зібраних компанією Anthropic. ChatGPT навчався на набагато більшому обсязі даних з інтернету.
* Claude фокусується на корисних бесідах та допомозі людям. ChatGPT більше зосереджений на генерації переконливого тексту.
* Claude намагається чітко вказувати, коли робить припущення або не знає відповіді. ChatGPT часто вигадує відповіді.
* Здібності Claude можуть поліпшуватися швидше за рахунок постійного навчання. Моделі ChatGPT більш статичні.
* Claude розроблений з акцентом на безпеку та контрольовану поведінку. У ChatGPT немає таких вбудованих механізмів контролю.

Отже, хоча є певна подібність у здатності вести діалог, підходи та цілі Claude і ChatGPT досить різняться.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

А що ви думаєте про ці дві мовні моделі ШІ? напишіть в коментарях. 👇

Розпізнавання облич — це одне з технологічних досягнень штучного інтелекту, яке дозволяє системам розпізнавати та ідентифікувати людей на зображеннях або відео. Ця технологія заснована на використанні нейромереж та алгоритмів машинного навчання для аналізу особливостей обличчя та визначення унікальних характеристик, які роблять кожну людину унікальною.

Перший крок у розпізнаванні облич — це виявлення обличчя на зображенні. Для цього використовуються методи комп'ютерного зору, що дозволяють виявити різні частини обличчя, такі як очі, ніс, рот та інші. Після виявлення обличчя, нейромережі аналізують його особливості, такі як форма обличчя, розташування очей, форма губ тощо.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Залишилися питання? Пиши їх в коментарях. 👇

Правильна відповідь на ранкове запитання.

Нейромережі — це математичні моделі, що імітують роботу нервової системи людини.

Вони складаються зі штучних нейронів, які обмінюються сигналами для виконання обчислень та розпізнавання патернів. Ваги вхідних сигналів визначають їх вплив на роботу нейрона, а навчання нейромережі полягає у підгонці цих ваг для досягнення точних результатів.

Нейромережі використовуються в багатьох галузях, включаючи комп'ютерне зорове розпізнавання, медицину, фінанси та інші, допомагаючи автоматизувати складні задачі та досягати нових результатів у світі штучного інтелекту.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Залишилися питання? Пиши їх в коментарях. 👇

Дякую, що залишаєтеся на зв'язку!

Наступний тиждень буде присвячений темі блокчейну та криптовалют.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Пропонуйте додаткові теми в коментарях. 👇

Увага! Конкурс від 🔠igital Bogdanovych та 🎯xon Center!

Цей тиждень на каналі особливий. Він не просто присвячений блокчейну та криптовалюті. Ви ще й можете отримати від децетралізованої біржи Exon Center криптовалюту у подарунок.

Для цього треба виконати декілька простих умов:

1. Поставити будь-яку реакцію на цей пост.
2. Бути підписаним на цей канал: Digital Bogdanovych.
3. Бути підписаним на чат цього каналу: Bogdanovych's Chat.
4. В коментар до цього посту написати адресу вашого гаманця в мережі Tron (не з біржі).

Як тільки учасників набереться 30, ми оберемо випадковим чином 10 переможців, які отримають по 50 токенів EXON.

Якщо раптом ви побачили купу незрозумілих термінів, і не розумієте про що йде мова — залишайтеся підписниками цього каналу та вивчайте нову інформацію про блокчейн, криптовалюту та багато іншого у сфері IT.

Слава Україні! 🇺🇦

Блокчейн — це розподілена технологія, що ґрунтується на принципах децентралізації, безпеки та прозорості. Він складається з послідовно пов'язаних блоків, кожен з яких містить дані та інформацію про транзакції. Кожен блок має унікальний ідентифікатор, відомий як хеш, який забезпечує безпеку та цілісність даних.

Основна особливість блокчейну полягає в тому, що ця технологія не потребує централізованого довіреного посередника, такого як банк або уряд, для підтвердження та обробки транзакцій. Замість цього, блокчейн працює на основі розподіленої мережі вузлів, які спільно підтримують та підтверджують транзакції.

Ця технологія знайшла застосування в різних сферах, зокрема фінансах, логістиці, охороні здоров'я та багатьох інших. Вона може забезпечити безпеку, прозорість та ефективність у глобальних транзакціях, спрощуючи процеси та зменшуючи витрати.

Загалом, блокчейн є інноваційною технологією, яка змінює спосіб обробки, зберігання та передачі даних, надаючи перевагу децентралізації, безпеці та прозорості.

✔️ Digital Bogdanovych ✔️

Залишилися питання? Пиши їх в коментарях. 👇