conversation_by_8q2
-
Dobra, zostawmy to. Opowiedz mi coś o materiałach do kursu - co zawierają, do czego się przydadzą
-
Dobra, zostawmy to. Opowiedz mi coś o materiałach do kursu - co zawierają, do czego się przydadzą
Streszczenie:
Materiały do kursu zawierają pliki obrazów, modele sztucznej inteligencji i inne dane, które są wykorzystywane do ilustracji pojęć związanych z uczeniem głębokim i sztuczną inteligencją. Do materiałów należą m.in. pliki "test_B0.jpg", "test_B1.jpg", "test_B2.jpg" i "test_B3.jpg", a także modele "model_B1-3.tm" i "model_D6_A.tm". Materiały te są wykorzystywane do pokazania, jak model sztucznej inteligencji może być trenowany i testowany, a także jak można poprawić jego działanie poprzez dostarczanie mu brakujących danych. -
Okej, dzięki. A możesz mi powiedzieć, kto jest autorem kursu?
-
Okej, dzięki. A możesz mi powiedzieć, kto jest autorem kursu?
Nie mam informacji o autorze kursu. Kontekst nie zawiera informacji o osobie, która stworzyła kurs.
-
Które zdanie jest prawdziwe:
-
Które zdanie jest prawdziwe:
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
W logice zdań modus tollens jest poprawną formą argumentu i regułą wnioskowania. Jest to zastosowanie ogólnej prawdy, że jeśli stwierdzenie jest prawdziwe, to jego kontrapozycja również jest prawdziwa. Reguła wnioskowania modus tollens stwierdza, że wnioskowanie z „P implikuje Q” do „negacja Q implikuje negację P” jest poprawne.
-
Które zdanie jest prawdziwe: Sztuczna Inteligencja jest obszarem Uczenia Maszynowego, czy też Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji?
-
Które zdanie jest prawdziwe: Sztuczna Inteligencja jest obszarem Uczenia Maszynowego, czy też Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji?
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Sztuczna inteligencja (SI) – zwana także inteligencją maszynową. Wszelka inteligencja demonstrowana przez maszyny, w przeciwieństwie do naturalnej inteligencji wykazywanej przez ludzi i inne zwierzęta.
Uczenie maszynowe to dziedzina zajmująca się programami, które mogą automatycznie poprawiać swoje wyniki w wykonywaniu danego zadania. Stanowi ono część sztucznej inteligencji od samego początku.
Sztuczna inteligencja syntetyczna (SI) – Alternatywne określenie dla sztucznej inteligencji, które podkreśla, że inteligencja maszyn nie musi być imitacją ani w żaden sposób sztuczna; może być prawdziwą formą inteligencji.
-
A możesz odpowiedzieć jednym słowem - pierwsze czy drugie zdanie?
-
A możesz odpowiedzieć jednym słowem - pierwsze czy drugie zdanie?
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Uczenie maszynowe jest podstawą sztucznej inteligencji, a nie odwrotnie. Sztuczna inteligencja jest dziedziną, która wykorzystuje uczenie maszynowe do tworzenia programów, które mogą myśleć i działać jak ludzie.
-
Czemu tak się rozpisujesz? Miało być jedno słowo - co jest pierwotne: sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe?
-
Czemu tak się rozpisujesz? Miało być jedno słowo - co jest pierwotne: sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe?
Odpowiedź na pytanie kursanta jest prosta: Uczenie maszynowe jest podstawą sztucznej inteligencji.
-
Nieprawda - uczenie maszynowe jest obszarem sztucznej inteligencji, a nie jej podstawą
-
Nieprawda - uczenie maszynowe jest obszarem sztucznej inteligencji, a nie jej podstawą
Odpowiedź na pytanie kursanta:
Uczenie maszynowe to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.
-
Jaki rodzaj uczenia maszynowego jest zazwyczaj wykorzystywany do diagnoz medycznych?
-
Jaki rodzaj uczenia maszynowego jest zazwyczaj wykorzystywany do diagnoz medycznych?
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Uczenie z nadzorem wymaga etykietowania danych treningowych z oczekiwanymi odpowiedziami i występuje w dwóch głównych odmianach: klasyfikacji (gdzie program musi nauczyć się przewidywać, do jakiej kategorii należy dany element wejściowy) i regresji (gdzie program musi wydedukować funkcję numeryczną na podstawie danych wejściowych w postaci liczb).
Uczenie z nadzorem jest często wykorzystywane w diagnozach medycznych, gdzie dane treningowe są etykietowane z oczekiwanymi odpowiedziami, takimi jak choroby lub stan zdrowia pacjenta.
-
Określenie na podstawie zdjęcia rentgenowskiego, czy kość jest złamana, czy nie, to przykład zadania regresji, czy klasyfikacji?
-
Określenie na podstawie zdjęcia rentgenowskiego, czy kość jest złamana, czy nie, to przykład zadania regresji, czy klasyfikacji?
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Uczenie z nadzorem wymaga etykietowania danych treningowych z oczekiwanymi odpowiedziami... Uczenie z nadzorem jest często wykorzystywane w diagnozach medycznych, gdzie dane treningowe są etykietowane z oczekiwanymi odpowiedziami, takimi jak choroby lub stan zdrowia pacjenta.
Zadanie diagnozowania, czy kość jest złamana, czy nie, to przykład klasyfikacji, ponieważ program musi nauczyć się przewidywać, do jakiej kategorii należy dany element wejściowy (czy kość jest złamana, czy nie).
-
Czym jest Google Teachable Machine?
-
Czym jest Google Teachable Machine?
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Google Teachable Machine to przeglądkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego (oraz zapisywanie ich do wykorzystania w dowolnych zastosowaniach). Do korzystania z GTM nie są potrzebne żadne umiejętności programistyczne ani matematyczne, wystarczy jedyne ogólne zrozumienie, czym Uczenie Maszynowe jest.
Google Teachable Machine, dane są zawsze automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15 - nie da się ręcznie zmienić tej proporcji.