Welcome
Fungsi Dari Teknologi Kecerdasan Buatan 2024

Fungsi Dari Teknologi Kecerdasan Buatan 2024

Fungsi Dari Teknologi Kecerdasan Buatan 2024 – Jaringan saraf pembelajaran mendalam merupakan jantung dari teknologi kecerdasan buatan. Jaringan ini mencerminkan proses yang terjadi di otak manusia.

Fungsi Dari Teknologi Kecerdasan Buatan 2024Fungsi Dari Teknologi Kecerdasan Buatan 2024

Realmofthering.com, Otak mengandung jutaan neuron yang bekerja bersama untuk memproses dan menganalisis informasi. Jaringan saraf pembelajaran mendalam menggunakan neuron buatan yang memproses informasi bersama-sama. Setiap neuron buatan (node) menggunakan perhitungan matematis untuk memproses informasi dan memecahkan masalah yang kompleks. Pendekatan pembelajaran mendalam ini dapat memecahkan masalah atau mengotomatiskan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Baca juga: Pencetus Kecerdasan Buatan Hengkang Dari Google

Pemrosesan bahasa alami

Pemrosesan bahasa alami (NLP) menggunakan algoritme pembelajaran mendalam untuk menafsirkan, memahami, dan mengekstrak makna dari data tekstual; NLP dapat memproses teks yang dibuat oleh manusia, yang berguna untuk meringkas dokumen, mengotomatisasi chatbot, dan melakukan analisis sentimen.

Visi komputer.

Visi komputer menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk mengekstrak informasi dan wawasan dari video dan gambar. Visi komputer memungkinkan komputer untuk memahami gambar dengan cara yang sama seperti manusia. Visi komputer dapat digunakan untuk memantau konten online untuk mencari gambar yang tidak pantas, mengenali wajah, dan mengkategorikan detail gambar. Pemantauan lingkungan dan pengambilan keputusan secara instan merupakan kemampuan penting untuk mobil dan truk otonom.

Kecerdasan Buatan Produktif

AI Generatif adalah sistem kecerdasan buatan yang dapat membuat konten dan artefak baru seperti gambar, video, teks, dan audio dari perintah teks sederhana. Tidak seperti AI sebelumnya yang terbatas pada analisis data, AI generatif menggunakan pembelajaran mendalam dan kumpulan data yang sangat besar untuk menghasilkan output kreatif berkualitas tinggi seperti manusia. Meskipun mendukung aplikasi kreatif yang menarik, ada juga kekhawatiran tentang bias, konten berbahaya, dan kekayaan intelektual. Secara keseluruhan, AI generatif merupakan evolusi besar dalam kemampuan AI untuk menghasilkan konten dan artefak baru dengan cara yang mirip manusia.

Pengenalan suara.

Perangkat lunak pengenal suara menggunakan model pembelajaran mendalam untuk menafsirkan ucapan manusia, mengidentifikasi kata-kata, dan mendeteksi makna. Jaringan saraf dapat mentranskripsikan ucapan menjadi teks dan menunjukkan emosi suara. Pengenalan suara dapat digunakan dalam teknologi seperti asisten virtual dan perangkat lunak pusat panggilan untuk menentukan makna dan melakukan tugas-tugas terkait.

Apa saja tantangan dalam menerapkan AI?

AI menghadirkan sejumlah tantangan yang membuatnya sulit untuk diimplementasikan. Hambatan yang tercantum di bawah ini adalah tantangan yang paling umum dalam mengimplementasikan dan menggunakan AI.
Tata kelola data.

Kebijakan tata kelola data harus sesuai dengan batasan peraturan dan undang-undang privasi; penerapan AI harus mengelola kualitas, privasi, dan keamanan data. Bertanggung jawab atas perlindungan data dan privasi pelanggan. Untuk mengelola keamanan data, organisasi membutuhkan pemahaman yang jelas tentang bagaimana model AI menggunakan dan berinteraksi dengan data pelanggan di semua lapisan.
Tantangan teknis.

Melatih AI melalui pembelajaran mesin membutuhkan sumber daya yang besar. Teknologi deep learning membutuhkan daya pemrosesan yang tinggi untuk beroperasi; infrastruktur komputasi yang kuat diperlukan untuk menjalankan aplikasi AI dan melatih model. Daya pemrosesan mahal dan dapat membatasi skalabilitas sistem AI.
Keterbatasan data.

Melatih sistem AI yang tidak bias membutuhkan input data dalam jumlah besar. Kapasitas penyimpanan yang memadai diperlukan untuk memproses dan menangani data pelatihan. Selain itu, kualitas data dan proses manajemen yang efektif diperlukan untuk memastikan keakuratan data yang digunakan untuk pelatihan.
Apa saja komponen utama dari arsitektur aplikasi AI? Arsitektur kecerdasan buatan terdiri dari empat lapisan dasar. Setiap lapisan ini memainkan peran tertentu dengan menggunakan teknologi yang berbeda. Di bawah ini adalah deskripsi tentang apa yang terjadi di setiap lapisan.
Lapisan 1: Lapisan data.

Kecerdasan buatan dibangun di atas berbagai teknologi, termasuk pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan gambar. Inti dari teknologi ini adalah data, yang membentuk lapisan dasar AI. Lapisan ini terutama berfokus pada penyiapan data untuk aplikasi AI. Algoritme modern, terutama deep learning, membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Oleh karena itu, lapisan ini mencakup perangkat keras yang bertindak sebagai sub-lapisan dan menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI. Lapisan ini dapat diakses sebagai layanan yang dikelola sepenuhnya dari penyedia cloud pihak ketiga.

Lapisan 2: Kerangka kerja pembelajaran mesin dan lapisan algoritma

Kerangka kerja ML dibangun oleh para insinyur yang bekerja sama dengan ilmuwan data untuk memenuhi persyaratan kasus penggunaan bisnis tertentu. Pengembang dapat dengan mudah membangun dan melatih model menggunakan fungsi dan kelas bawaan. Contoh kerangka kerja ini termasuk TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn. Kerangka kerja ini merupakan komponen penting dari arsitektur aplikasi dan menyediakan fungsionalitas inti untuk membangun dan melatih model AI dengan mudah.
Lapisan 3: Lapisan model

Pada lapisan model, pengembang aplikasi mengimplementasikan model AI dan melatihnya menggunakan data dan algoritme dari lapisan sebelumnya. Lapisan ini sangat penting untuk kemampuan pengambilan keputusan sistem AI.

Berikut adalah beberapa komponen utama dari lapisan ini.
Struktur model.

Baca juga: Mengenal Tentang Teknologi Kecerdasan Buatan AI

Struktur ini menentukan kemampuan model dan terdiri dari lapisan, neuron, dan fungsi aktivasi. Bergantung pada masalah dan sumber daya, seseorang dapat memilih dari jaringan saraf feed-forward, jaringan saraf convolutional (CNN), dan lainnya.
Parameter dan fungsi model

Nilai-nilai yang dipelajari selama pelatihan, seperti bobot dan bias jaringan saraf, sangat penting untuk prediksi. Fungsi kerugian bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model dan meminimalkan perbedaan antara hasil prediksi dan aktual.
Pengoptimalisasi.

Komponen ini menyesuaikan parameter model dan mengurangi loss function. Ada berbagai pengoptimal, seperti gradient descent dan algoritma gradien adaptif (AdaGrad), masing-masing dengan tujuan yang berbeda.
Lapisan 4: Lapisan aplikasi

Lapisan 4 adalah lapisan aplikasi, bagian yang berhadapan langsung dengan pelanggan dari arsitektur AI yang memungkinkan sistem AI menyelesaikan tugas-tugas tertentu, menghasilkan pengetahuan, memberikan informasi, dan membuat keputusan berdasarkan data. Lapisan aplikasi ini memungkinkan pengguna akhir untuk berinteraksi dengan sistem AI.
Bagaimana AWS mendukung kebutuhan AI?

Amazon Web Services (AWS) menawarkan serangkaian layanan, alat, dan sumber daya terlengkap untuk memenuhi kebutuhan teknologi AI. AWS membuat AI dapat diakses oleh organisasi dari semua ukuran, memungkinkan siapa pun untuk membangun teknologi baru yang inovatif tanpa perlu mengkhawatirkan sumber daya infrastruktur.