Umetna inteligenca in kaj se lahko naučimo od narave [email_address] AI urice I
Inteligenca kot iskanje rešitev
<ul><li>Kje iskati? </li></ul><ul><li>Kako iskati? </li></ul><ul><li>Kaj iskati? </li></ul>Iskanje  rešitev Iskalni prosto...
Iskalni prostor <ul><li>Reprezentacija </li></ul><ul><ul><li>Vektorski modeli </li></ul></ul><ul><ul><li>Koda </li></ul></...
Iskalna strategija <ul><li>Kako se premikati po iskalnem prostoru </li></ul><ul><li>Optimizacijski problem </li></ul><ul><...
Kriteriji <ul><li>Interpretacija reprezentacije + vrednotenje </li></ul>
Kako zvečati inteligenco? <ul><li>Hitrejše računanje </li></ul><ul><li>Boljši algoritmi </li></ul><ul><ul><li>Učenje </li>...
Orodja kot podaljški naših misli <ul><li>Pisava </li></ul><ul><li>Kalkulator </li></ul><ul><li>Leča </li></ul><ul><li>Repr...
Kaj pa iskalne strategije? Problem: analitična neobvladljivost
Umetna inteligenca Pametna orodja
Iskanje rešitev <ul><li>Ozemljitev v realnem preko človeka </li></ul><ul><li>dialog </li></ul>reprezentacija kriteriji isk...
Narava kot zareza med teorijo in prakso ... ali kaj pomeni pametno
Pamet kot bližnjica <ul><li>Prilagajanje </li></ul><ul><ul><li>Potenčni zakoni (80:20) </li></ul></ul><ul><ul><li>nagoni <...
Učenje = reševanje problemov z vzorci <ul><li>Prevajanje na znane probleme </li></ul><ul><ul><li>Reprezentacija </li></ul>...
Življenje kot optimizacijski problem <ul><li>Evolucija </li></ul><ul><ul><li>Prilagajanje </li></ul></ul><ul><ul><li>Sodel...
AI urice
Program <ul><li>Umetna inteligenca in kaj se lahko naučimo od narave.   </li></ul><ul><li>Nevronske mreže </li></ul><ul><l...
2. Nevronske mreže <ul><li>Splošni računski model </li></ul><ul><li>Učenje </li></ul><ul><li>Hierarhije modelov </li></ul>
3.  Metahevristike <ul><li>Reprezentacija </li></ul><ul><li>Prilagajanja </li></ul><ul><li>Ravnovesja </li></ul><ul><li>so...
4.  Razumevanje naravnega jezika <ul><li>Kontekst (okolje) </li></ul><ul><li>Pomen, ozemljitev </li></ul><ul><li>Analogija...
Zgradba delavnice <ul><li>Predavanje + diskusija </li></ul><ul><li>Oris implementacije v obliki dialoga </li></ul><ul><li>...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Umetna inteligenca in kaj se lahko naučimo od narave

1,069 views
979 views

Published on

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,069
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
16
Actions
Shares
0
Downloads
1
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Umetna inteligenca in kaj se lahko naučimo od narave

  1. 1. Umetna inteligenca in kaj se lahko naučimo od narave [email_address] AI urice I
  2. 2. Inteligenca kot iskanje rešitev
  3. 3. <ul><li>Kje iskati? </li></ul><ul><li>Kako iskati? </li></ul><ul><li>Kaj iskati? </li></ul>Iskanje rešitev Iskalni prostor Iskalna strategija Kriteriji
  4. 4. Iskalni prostor <ul><li>Reprezentacija </li></ul><ul><ul><li>Vektorski modeli </li></ul></ul><ul><ul><li>Koda </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Programska </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>DNK </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Graf </li></ul></ul><ul><li>Meje mogočega </li></ul><ul><li>Perspektiva je vredna 80 IQ točk. </li></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li>– A. Kay </li></ul></ul></ul></ul></ul>
  5. 5. Iskalna strategija <ul><li>Kako se premikati po iskalnem prostoru </li></ul><ul><li>Optimizacijski problem </li></ul><ul><li>V splošnem analitično neobvladljivo </li></ul>
  6. 6. Kriteriji <ul><li>Interpretacija reprezentacije + vrednotenje </li></ul>
  7. 7. Kako zvečati inteligenco? <ul><li>Hitrejše računanje </li></ul><ul><li>Boljši algoritmi </li></ul><ul><ul><li>Učenje </li></ul></ul><ul><ul><li>Uporaba orodji </li></ul></ul>
  8. 8. Orodja kot podaljški naših misli <ul><li>Pisava </li></ul><ul><li>Kalkulator </li></ul><ul><li>Leča </li></ul><ul><li>Reprezentacija </li></ul>
  9. 9. Kaj pa iskalne strategije? Problem: analitična neobvladljivost
  10. 10. Umetna inteligenca Pametna orodja
  11. 11. Iskanje rešitev <ul><li>Ozemljitev v realnem preko človeka </li></ul><ul><li>dialog </li></ul>reprezentacija kriteriji iskanje
  12. 12. Narava kot zareza med teorijo in prakso ... ali kaj pomeni pametno
  13. 13. Pamet kot bližnjica <ul><li>Prilagajanje </li></ul><ul><ul><li>Potenčni zakoni (80:20) </li></ul></ul><ul><ul><li>nagoni </li></ul></ul><ul><li>Učenje </li></ul><ul><li>Porajajoči pojavi </li></ul><ul><ul><li>Sodelovanje </li></ul></ul><ul><ul><li>ravnovesja </li></ul></ul>
  14. 14. Učenje = reševanje problemov z vzorci <ul><li>Prevajanje na znane probleme </li></ul><ul><ul><li>Reprezentacija </li></ul></ul><ul><ul><li>Hierarhija modelov </li></ul></ul><ul><li>Aksiomatične preslikave </li></ul><ul><ul><li>Korelacije (vzročnostne verige so le prevajanja) </li></ul></ul><ul><li>Mišljenje z nedoločenostjo, nedovršenostjo </li></ul><ul><ul><li>Čustva, intuicija </li></ul></ul>
  15. 15. Življenje kot optimizacijski problem <ul><li>Evolucija </li></ul><ul><ul><li>Prilagajanje </li></ul></ul><ul><ul><li>Sodelovanje </li></ul></ul><ul><li>Ravnovesja </li></ul><ul><li>Lokalnost </li></ul><ul><ul><li>paralelizem </li></ul></ul>
  16. 16. AI urice
  17. 17. Program <ul><li>Umetna inteligenca in kaj se lahko naučimo od narave. </li></ul><ul><li>Nevronske mreže </li></ul><ul><li>Metahevristike </li></ul><ul><li>Razumevanje naravnega jezika </li></ul>
  18. 18. 2. Nevronske mreže <ul><li>Splošni računski model </li></ul><ul><li>Učenje </li></ul><ul><li>Hierarhije modelov </li></ul>
  19. 19. 3. Metahevristike <ul><li>Reprezentacija </li></ul><ul><li>Prilagajanja </li></ul><ul><li>Ravnovesja </li></ul><ul><li>sodelovanje </li></ul>( evolucijski/genetski algoritmi, simulirano ohlajanje, roji )
  20. 20. 4. Razumevanje naravnega jezika <ul><li>Kontekst (okolje) </li></ul><ul><li>Pomen, ozemljitev </li></ul><ul><li>Analogija, podobnost </li></ul><ul><li>Reprezentacija </li></ul><ul><li>Učenje </li></ul>
  21. 21. Zgradba delavnice <ul><li>Predavanje + diskusija </li></ul><ul><li>Oris implementacije v obliki dialoga </li></ul><ul><li>Domača naloga </li></ul><ul><li>Pregled kode </li></ul>

×