A legtöbb gyakorlati alkalmazásban lévő program az emberi gondolkodást utánzó, gyenge kategóriába sorolható. A mesterséges intelligencia egyik alterülete a gépi tanulás. Ennek során algoritmusokon és matematikai modelleken keresztül taníthatók meg a számítógépek bizonyos feladatok elvégzésére. A gépi tanulás segítségével a rendszerek képesek önállóan feldolgozni nagy mennyiségű adatot és azokból modelleket építeni, mintákat azonosítani és előrejelzéseket biztosítani vagy döntéseket hozni. A mesterséges intelligencia alkalmazása A mesterséges intelligenciát az élet számos területén elkezdtek alkalmazni. Napjaink egyik legnépszerűbb témája az önvezető autózás, ami mögött olyan mesterséges intelligencia rendszerek állnak, amelyek képesek felismerni az úton lévő eszközöket, forgalmi viszonyokat és emberi beavatkozás nélkül eljuttatni az utasokat egyik pontból a másikba. Mi a mesterséges intelligencia?. A technológia fejlődésével a mesterséges intelligencia rendszerek egyre kifinomultabb kommunikációra képesek. Ez olyan alkalmazásokban testesül meg, mint az Apple termékeibe telepített Siri, az Amazon Alexa elnevezésű digitális asszisztense vagy a chatbotok.
A cikk szerint inkább segíti őket hivatásuk minél tökéletesebb ellátásában. A rákszűrések során a tudósok úgynevezett képfelismerő technológiát használnak. Nemrég egy új antibiotikumot fedeztek fel egy mélytanulásos algoritmus segítségével. A kutatók szerint az MI használata hozzájárulhat az új antibiotikumok előállítási költségeinek csökkenéséhez. A gépi tanulásról bővebben itt olvashatsz. Holland kutatók által kifejlesztett neurális háló nemrég bolygónkra veszélyes aszteroidákat fedezetett fel. Ezeket a NASA szakemberei is észlelték már, de ők nem veszélyes kategóriába sorolták ezeket. A számítógép szerint az égitestek pályájuk és méretük jelentenek veszélyt a Földre, de becsapódásuk még sokára várható. A mesterséges intelligencia kutatások egyik zászlóshajója az önvezető jármű. A mesterséges intelligencia előnyei | CallioVision. Itt a rendszernek szüksége van adaptációra és önálló döntések meghozatalára. Ezzel kapcsolatban egy izgalmas kérdés, hogy a tudósok még nem teljesen értik, miért hoz meg az algoritmus bizonyos döntéseket. Kihívás, hogy a környezetben számtalan információt kell elemezni.
Alapvetően statisztikailag igazolható módon is jobb volt azoknak a betegeknek a túlélése, a betegségmentes időszaka, akik úgynevezett igazított molekuláris célzott kezelést kaptak. Hogyan kell elképzelni a digitális terápiatervezést? Mesterséges intelligencia – VIK Wiki. Gyakorlatilag bizonyos mértékig nemcsak a laikusok számára, hanem a szakembereknek is egy fekete doboz a digitális terápiatervezés. Hiszen már eleve a megfelelő szöveti vagy a keringő vérben található daganat izolálásával kezdődik a folyamat. Ez egy meglehetősen precíz, időigényes laboratóriumi tevékenység, amiből a kívülálló csak a végeredményt látja: egy halmazt, ami megjelenik a monitoron. Majd ez alapján az okos szoftver ki tudja válogatni, hogy milyen eltérések vannak, milyen gyakorisággal, milyen súllyal. A szoftver képes arra, hogy a talált molekuláris genetikai eltéréseket, molekuláris alterációkat összerendezze olyan szempontok szerint, hogy milyen jelentőségűek, mennyire fontosak az adott daganat kialakulásában, mennyire játszanak szerepet, milyen esettanulmányi evidenciák állnak az eltérés mögött.
Összegezve: nem kell mindenkinek azonnal alkalmaznia, de azoknak, akiknek hasznos lehet, ezt mielőbb fel kell ismerniük. Említette, nem könnyű feladat az MI gyakorlati alkalmazása. Miért? A vállalkozások hozzáállása ehhez a témához ugyanolyan, mint a webes jelenléthez vagy a digitalizációhoz. Mindenki másra esküszik, máshogyan lépeget előre ezeken a területeken. Ahogyan nincs két egyforma cég, úgy nincs két egyforma MI megoldás sem. Vannak ugyan minden ágazatban bevált gyakorlatok, ám a termelődő adatok mennyisége és minősége, az azok alapján levonható következtetések minden helyen mások. Márpedig egy MI projekt 80 százaléka az adatok gyűjtéséről, tisztításáról, rendszerezéséről szól. Ezért aztán például egy vállalatirányítási rendszert (ERP, CRM) már használó vállalkozás előnyben van azzal szemben, amelyik még azon dolgozik, honnan gyűjt adatokat és azokat hol fogja tárolni? Arra is fel kell készülni, hogy egy MI projektnek nincsen vége. A technológia ugyanis gyorsan fejlődik, változnak az algoritmusok, a hardverek, az adatok.
Az tervezés alatt használt szimulációs eljárásoktól, az összeszerelés alatt használt robotoktól, a logisztikai problémák optimalizálásáig. Széleskörű használhatóság Olyan helyen is képesek információt gyűjteni, ahol az embereknek nagyon körülményes volna mindez. Minden olyan folyamatba, ahol a körülmény ellehetetleníti az emberi munkát megjelenhet a géppel történű munkavégzés. A robotokat nem véletlenül vetik be olyan terepen is, ahol a nukleáris sugárzás miatt az embereknek erre nem volna lehetőségük. Az emberi hibák teljes mértékben kiküszöbölésre kerülnek, hiszen nem keletkezik stressz, kimerültség és az idősödés következtében jelentkező problémák sem ütik fel a fejüket. A döntéshozás szempontjából továbbá a félelem nem jó tanácsadó, például egy süllyedő utasszállító hajó esetén. Végzetes döntéseket hozhatunk ilyen helyzetben, hasonlóan ahhoz, ha éppen túl sok alkoholt fogyasztottunk el, mely megváltoztatja a tudatállapotunkat. Ezen kívül az algoritmusok monotonitás tűrése végtelen, a rájuk szabott feladatot minden időpillanatba ugyan olyan precizitással végzik.
Ha érdekel az MI, akkor se hagyd, hogy ez a tárgy elvegye a kedved! Rengeteg érdekes link van itt is, érdemes belenézni a Harvard vagy a Berkeley kurzusaiba. (Utóbbi diái egész ismerősek is lehetnek. ) Kedvcsináló A tárgy érdekes is lehetne, de Hullám Gábor előadásában határozottan nem az. Sajnos nagyon lassúak és vontatottak voltak az előadások, és az egyszerű dolgok is túlbonyolítottan votlak magyarázva. Ennek ellenére a tárgy egészen teljesíthető a háziknak és a begyakorolható zh-s feladatoknak köszönhetően.
Apját belekeverték a Rajk-perbe, csak 1956-ban szabadult. 1948-tól a Gödöllői Agrártudományi Egyetem hallgatója volt, de mert fellázadt az oktatás szelleme miatt, egy év múlva kirúgták. 1952-ben sorkatonaként került Forrai Miklós segítségével a Honvéd Együttesbe, leszerelése után is itt maradt, később az együttes karvezetője lett. 1956-ban a forradalom kitörése idején kínai turnén voltak, s hazafelé megtagadtak egy moszkvai fellépést, ezért az együttes nagy részét, így őt is, elküldték. Horváth Ádám 1957-ben került a Magyar Televízióhoz külsősként, előbb Apáthi Imre asszisztense volt, majd a televízió munkatársa, 1959-től pedig rendező. Munka mellett Máriássy Félix tanítványaként elvégezte a Színház- és Filmművészeti Főiskolát, ahol 1965-ben kapott diplomát. 1967-től a Magyar Televízió művészeti főosztályának vezető rendezője lett, 1967-ben BBC-, 1968-ban RAI-ösztöndíjas volt, ugyanebben az évben kezdett tanítani a főiskolán televíziós rendezést. 1963-ban ő készítette az első televíziós portréfilmet Székely Mihályról, s ő volt az első színes adás rendezője is 1969. április 5-én.
Igaz, a rendező a feleségével jóval szigorúbb volt, többet várt el tőle, mint a többi színésztől. Akkor is, amikor a nagy sikerű Szomszédokat forgatták, amit Horváth Ádám rendezett, Csűrös Karola pedig Etust játszotta. Férje neki találta ki a szerepet. Kiemelt kép: Smagpictures
A tévéhez először 1957-ben került külsősként, egy évvel később pedig már hivatalosan is a Magyar Televízió munkatársa lett, újabb egy évvel később rendezett is. A Színház- és Filmművészeti Egyetemet (SZFE) csak 1961-ben kezdte el, 1964-ben diplomázott, hogy egy rövid ideig a brit BBC képzésén is részt vegyen, illetve 1968-ban ösztöndíjasként Rómában is dolgozzon. Az egyetemen 1968 óta tanított, 1983-tól egyetemi tanárként, majd 1994-ben egyszerre lett a Magyar Televízió elnöke és az egyetem rektorhelyettese. Utóbbi posztot nyolc évig töltötte be, 2005-től emeritus professzor volt. Horváth a '90-es évek végéig aktívan tévézett, egy tucat tévéjátékot rendezett, számos portréműsort készített, és nevéhez fűződnek olyan sorozatok, mint a kultikus Szomszédok (1987-1999), vagy folytatása, az Életképek (2004-2009). Mindkét tévésorozatban játszott második felesége, Csűrös Karola, aki a Szomszédokban az ország tyúkanyóját, Etust alakította. A gazdagréti lakótelepen játszódó, 331 epizódból álló teleregényről később ő maga azt nyilatkozta: ez a sorozat a '80-as, '90-es évek igazi kordokumentuma.