Inteligência artificial

Diz-se que as funções de ativação em redes neurais ajudam a introduzir a não linearidade . O que isto significa? O que não linearidade significa nesse contexto? Como a introdução dessa não linearidade ajuda? Existem outros propósitos de funções de ativação ?

17 neural-networks  deep-learning 

É possível alimentar uma rede neural com a saída de um gerador de números aleatórios e esperar que ela aprenda a função de hash (ou gerador), para que possa prever qual será o próximo número pseudo-aleatório gerado ? Algo assim já existe? Se já foi feita uma pesquisa sobre isso …

17 deep-learning  unsupervised-learning  prediction  lstm 

Segundo a Wikipedia , Prolog é uma linguagem de programação lógica de uso geral associada à inteligência artificial e linguística computacional. Ainda é usado para IA? Isso se baseia em uma pergunta da versão beta fechada de 2014. O autor tinha o UID de 330.

16 history  programming-languages  prolog 

Em geral, que possibilidades existem para reinventar as descrições de tarefas que poderiam ser substituídas por uma solução automatizada de IA? Minhas idéias iniciais incluem: Monitorando o AI e sinalizando suas ações incorretas. Possivelmente assumindo o controle em cenários muito desafiadores. Criar / reunir mais dados de treinamento / teste …

16 philosophy  social 

Eu ouvi sobre esse conceito em um post do Reddit sobre o Alpha Go. Tentei analisar o artigo e o artigo, mas não consegui entender o algoritmo. Então, alguém pode dar uma explicação fácil de entender de como o algoritmo de busca Monte-Carlo funciona e como ele está sendo usado …

16 gaming  monte-carlo-tree-search 

Os mecanismos de pesquisa são considerados IA por causa da maneira como analisam o que você procura e se lembra? Ou como eles enviam anúncios do que você pesquisou recentemente? Isso é considerado IA ou apenas inteligente?

16 machine-learning  philosophy  definitions 

As redes neurais modulares / múltiplas (MNNs) giram em torno do treinamento de redes menores e independentes que podem alimentar uma à outra ou a outra rede superior. Em princípio, a organização hierárquica poderia nos permitir entender espaços de problemas mais complexos e alcançar uma funcionalidade mais alta, mas parece …

16 neural-networks  topology  architecture  neurons  biology 

Ouvi várias vezes que "as redes neurais são a melhor aproximação que temos para modelar o cérebro humano" e acho que é comum saber que as redes neurais são modeladas segundo o nosso cérebro. Eu suspeito fortemente que esse modelo tenha sido simplificado, mas quanto? Quanto, digamos, o NN de …

16 neural-networks  brain  topology 

Sou estudante de engenharia de software e sou iniciante em IA. Eu li muitos artigos sobre como começar a aprender IA, mas cada artigo sugere uma maneira diferente. Fiquei pensando se alguns de vocês especialistas podem me ajudar a começar da maneira certa. Algumas perguntas mais específicas Em qual idioma …

16 ai-basics  getting-started  math  programming-languages 

Percebi que algumas perguntas neste site mencionam algoritmos genéticos e isso me fez perceber que realmente não sei muito sobre eles. Já ouvi o termo antes, mas não é algo que já usei, por isso não tenho muita ideia de como eles funcionam e para que servem. Tudo o que …

16 genetic-algorithms 

No presente artigo , o autor afirma que guiando a evolução pela novidade sozinho (sem metas explícitas) pode resolver os problemas ainda melhor do que usar metas explícitas. Em outras palavras, o uso de uma medida de novidade como uma função de adequação para um algoritmo genético funciona melhor do …

16 genetic-algorithms 

A entropia cruzada é idêntica à divergência KL mais a entropia da distribuição do alvo. KL é igual a zero quando as duas distribuições são iguais, o que me parece mais intuitivo do que a entropia da distribuição de destino, que é a entropia cruzada de uma correspondência. Não estou …

15 machine-learning  classification 

Suponha que existam 10.000 imagens de tamanhos 2400 x 2400 para serem usadas na CNN. De acordo com a minha visão, os computadores convencionais que as pessoas usam serão úteis. Agora, a questão é como lidar com tamanhos de imagem tão grandes, onde não há privilégios de reduzir a amostragem. …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Alguém pode me explicar a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo? É possível aprender um aprendizado profundo sem conhecer o aprendizado de máquina?

15 machine-learning  deep-learning  comparison 

Como escolho o melhor algoritmo para um jogo de tabuleiro como damas? Até agora, considerei apenas três algoritmos, a saber, minimax, poda alfa-beta e pesquisa em árvore Monte Carlo (MCTS). Aparentemente, a poda alfa-beta e o MCTS são extensões do algoritmo básico minimax.

15 game-ai  minimax  alpha-beta-pruning  monte-carlo-tree-search