Se ha denunciado esta presentación.
Se está descargando tu SlideShare. ×

6. Coneixes_ciutadanIA_cat.pptx

Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Anuncio
Cargando en…3
×

Eche un vistazo a continuación

1 de 20 Anuncio

6. Coneixes_ciutadanIA_cat.pptx

Descargar para leer sin conexión

1. Introducció a la IA: Conceptes bàsics, història, aplicacions, tipus d'IA.
2. Aprenentatge automàtic: Algoritmes de classificació, regressió, clustering i mètodes de validació.
3. Xarxes neuronals: Conceptes de neurones, capes, backpropagation, i aplicacions en visió per computadora (CV) i processament del llenguatge natural (NLP).
4. Deep Learning: Arquitectures de xarxes neuronals profundes, com Convolutional Neural Networks (CNNs) i Recurrent Neural Networks (RNNs).
5. Natural Language Processing (NLP): Anàlisi de sentiments, traducció automàtica i anàlisi de dades textuals.

1. Introducció a la IA: Conceptes bàsics, història, aplicacions, tipus d'IA.
2. Aprenentatge automàtic: Algoritmes de classificació, regressió, clustering i mètodes de validació.
3. Xarxes neuronals: Conceptes de neurones, capes, backpropagation, i aplicacions en visió per computadora (CV) i processament del llenguatge natural (NLP).
4. Deep Learning: Arquitectures de xarxes neuronals profundes, com Convolutional Neural Networks (CNNs) i Recurrent Neural Networks (RNNs).
5. Natural Language Processing (NLP): Anàlisi de sentiments, traducció automàtica i anàlisi de dades textuals.

Anuncio
Anuncio

Más Contenido Relacionado

Anuncio

Más reciente (20)

6. Coneixes_ciutadanIA_cat.pptx

  1. 1. Assignatura de batxillerat de Programació i Estructures de Dades *Intel·ligència Artificial
  2. 2. * *Que els alumnes comprenguin els conceptes fonamentals de l'IA, així com les seves aplicacions i limitacions, i estiguin capacitats per implementar i aplicar aquests algoritmes en projectes relacionats.
  3. 3. * 1. Introducció a la IA: Conceptes bàsics, història, aplicacions, tipus d'IA. 2. Aprenentatge automàtic: Algoritmes de classificació, regressió, clustering i mètodes de validació. 3. Xarxes neuronals: Conceptes de neurones, capes, backpropagation, i aplicacions en visió per computadora (CV) i processament del llenguatge natural (NLP). 4. Deep Learning: Arquitectures de xarxes neuronals profundes, com Convolutional Neural Networks (CNNs) i Recurrent Neural Networks (RNNs). 5. Natural Language Processing (NLP): Anàlisi de sentiments, traducció automàtica i anàlisi de dades textuals.
  4. 4. * *L’IA és una branca de la informàtica que es centra en desenvolupar algoritmes i sistemes capaços de realitzar tasques que normalment requereixen intel·ligència humana, com ara la comprensió del llenguatge, la presa de decisions i la resolució de problemes. *La història de l'IA es remunta a la dècada de 1950, quan el científic de la computació John McCarthy va proposar el terme per descriure el desenvolupament de programes de computadora capaços de realitzar tasques intel·ligents. Des de llavors, l'IA ha experimentat molts avanços i retrocessos, sobre la seva capacitat de replicar la intel·ligència humana.
  5. 5. * *Actualment, l'IA s'aplica en molts àmbits, com ara la salut, les finances, les ciències de la vida, la logística i les tecnologies de la informació. Hi ha diferents tipus d'IA, com ara l'IA dèbil, que es limita a realitzar tasques específiques, i l'IA forta, que intenta replicar la intel·ligència humana en totes les seves dimensions. *En general, l'IA és una àrea de la tecnologia en constant evolució que continua aportant solucions innovadores a molts problemes i aprofundint en el coneixement sobre la intel·ligència i la consciència.
  6. 6. * *L'aprenentatge automàtic és una branca de l'IA que se centra en desenvolupar algoritmes capaços de "aprendre" de les dades per realitzar tasques sense ser explícitament programats per a aquestes. Hi ha diversos tipus d'algoritmes d'aprenentatge automàtic, inclosos els algoritmes de classificació, regressió, clustering i altres.
  7. 7. * *Algoritmes de classificació: Aquests algoritmes intenten assignar una etiqueta a una entrada basada en les dades d'entrenament. Per exemple, un algoritme de classificació pot ser entrenat per classificar si una imatge conté un ca o un moix. *Algoritmes de regressió: Aquests algoritmes intenten predir un valor numèric basat en les dades d'entrenament. Per exemple, un algoritme de regressió pot ser entrenat per predir el preu d'una casa basat en les seves característiques.
  8. 8. * * En aquesta tècnica, les dades són etiquetades i són utilitzades per entrenar un algoritme. El propòsit d'un algoritme de classificació és assignar una etiqueta a una entrada no etiquetada basada en les dades d'entrenament. Això es fa a través de la identificació de patrons i relacions en les dades d'entrenament, i després aplicant-les a les dades no etiquetades. * Per exemple, un algoritme de classificació pot ser entrenat en imatges de cans i moixos, i després utilitzat per classificar noves imatges en cans o moixos. Això es fa comparant les característiques de les noves imatges amb les característiques de les imatges d'entrenament i assignant l'etiqueta més probable. * Els algoritmes de classificació són utilitzats en moltes àrees, com ara la diagnosi mèdica, la detecció de fraus i la segmentació de clients.
  9. 9. * * Són una altra tècnica d'aprenentatge automàtic que s'utilitza per predir valors numèrics a partir de dades d'entrenament, a diferència dels algoritmes de classificació, que intenten assignar etiquetes a les entrades. * Per exemple, un algoritme de regressió pot ser entrenat amb dades sobre les característiques de les cases i els seus preus de venda per predir el preu de venda probable d'una casa no vista basada en les seves característiques. Això es fa identificant patrons i relacions en les dades d'entrenament i utilitzant aquesta informació per aplicar-la a les dades no vistes. * Els algoritmes de regressió són comuns en moltes àrees, com ara la predicció de vendes, la previsió del clima i l'anàlisi financera. Són útils per a les situacions en les quals es vol predir un valor numèric en funció d'altres valors coneguts.
  10. 10. * *Algoritmes de clustering: Aquests algoritmes intenten agrupar les dades en diferents categories basades en les seves similituds. Per exemple, un algoritme de clustering pot ser entrenat per agrupar les persones en diferents grups d'edat basades en les seves activitats en línia. *Mètodes de validació: Els mètodes de validació són utilitzats per avaluar la precisió d'un algoritme d'aprenentatge automàtic. Hi ha diverses tècniques de validació, com ara la validació creuada, la validació en sèrie i la validació per separació.
  11. 11. * * Són una tècnica d'aprenentatge no supervisat que es fa servir per agrupar les dades en categories similars. En lloc de ser entrenats amb un conjunt de dades etiquetades, aquests algoritmes aprenen automàticament a identificar patrons i relacions en les dades per agrupar-les en categories. * Per exemple, un algoritme de clustering pot ser entrenat amb les activitats en línia d'una sèrie de persones per agrupar-les en diferents grups d'edat basades en les seves similituds en el seu comportament en línia. Això pot ser útil per a l'anàlisi de dades en àmbits com la publicitat en línia, on es pot utilitzar la informació dels grups per enfocar la publicitat a les persones més adequades. * Els algoritmes de clustering són una eina valuosa per a la segmentació de mercats, la identificació de segments de clients, la detecció d'anomalies i moltes altres aplicacions en àmbits com la salut, les finances i les ciències de la vida.
  12. 12. * * La validació creuada consisteix a dividir les dades d'entrenament en diverses parts, i després entrenar l'algoritme amb diverses combinacions d'aquestes parts per avaluar la precisió en dades noves. * La validació en sèrie consisteix a entrenar l'algoritme en dades d'entrenament consecutives i avaluar la precisió en dades noves després de cada iteració. * La validació per separació consisteix a separar les dades d'entrenament en dos conjunts: un per a l'entrenament de l'algoritme i l'altre per a la validació. * Aquestes tècniques són útils per avaluar la precisió d'un algoritme d'aprenentatge automàtic i ajudar a determinar si és necessari modificar la seva configuració o si es necessita més entrenament en dades addicionals.
  13. 13. * *Les xarxes neuronals són una classe d'algoritmes d'aprenentatge automàtic basats en el model de les neurones biològiques. Estan formades per moltes "neurones" interconnectades, cada una de les quals pot realitzar càlculs senzills i transmetre la informació a altres neurones. *Es composen de diverses capes, on cada capa pot ser considerada com un conjunt de neurones que treballen juntes per realitzar una tasca específica. Les entrades són processades a través de les diferents capes fins arribar a la capa de sortida, on les dades són processades per produir una predicció o una classificació.
  14. 14. * *El mètode backpropagation és un algoritme d'entrenament utilitzat per optimitzar les xarxes neuronals. Es basa en la retropropagació de l'error des de la capa de sortida fins a les capes intermediàries per calcular les correccions necessàries en els pesos de les neurones. *S'utilitzen en moltes aplicacions, incloses la visió per computadora (CV) i el processament del llenguatge natural (NLP). En la visió per computadora, les xarxes neuronals s'utilitzen per identificar objectes en imatges o vídeos, mentre que en el processament del llenguatge natural s'utilitzen per comprendre i generar text.
  15. 15. * *El Deep Learning és una branca que es centra en l'entrenament de xarxes neuronals amb moltes capes, conegudes com a xarxes neuronals profundes. Les seves arquitectures inclouen Convolutional Neural Networks (CNNs) i Recurrent Neural Networks (RNNs). *Les CNNs són especialment útils per a tasques de processament d'imatges, ja que són capaces de capturar patrons espacials en les imatges. *Les RNNs són útils per a tasques de processament de seqüències, ja que tenen la capacitat de mantenir una memòria a llarg termini en tasques com la traducció automàtica i la generació de text.
  16. 16. * *Les CNNs han demostrat ser molt efectives en moltes tasques de processament d'imatges, com ara la classificació d'imatges, la detecció d'objectes i la segmentació d'imatges. *A més, les CNNs són especialment eficaces per a tasques que requereixen la identificació de patrons en imatges, ja que utilitzen una tècnica anomenada convolució per aprendre característiques importants en les dades d'entrada. *A través de la seva organització en capes, les CNNs permeten que la informació sigui processada a nivells cada vegada més abstractes.
  17. 17. * *Els RNNs són capaços de mantenir una memòria a llarg termini gràcies a la seva capacitat de processar informació en un ordre temporal. *Això els fa especialment útils en tasques com la traducció automàtica i la generació de text, ja que poden utilitzar les paraules anteriors per influir en la seva decisió de la paraula següent a predir. *Els RNNs s'utilitzen també en aplicacions com l'anàlisi de sentiments, la reconeixement de veu i la classificació de seqüències.
  18. 18. * *El processament del llenguatge natural (NLP, per les seves sigles en anglès) és una branca de l'Intel·ligència Artificial que es centra en la interacció amb el llenguatge humà, ja sigui en text o en parla. *L'anàlisi de sentiments és una tasca NLP que consisteix en determinar l'opinió o l'emoció expressada en un text. Això es pot fer mitjançant l'ús de diferents tècniques, com la classificació de textos o la anàlisi de les paraules utilitzades en el text.
  19. 19. * *La traducció automàtica és una altra tasca NLP que consisteix en traduir un text d'un idioma a un altre, sense la intervenció humana. Això es pot aconseguir mitjançant l'ús de models de traducció automàtica basats en NLP, com les RNNs, que aprenen a partir de les relacions entre les paraules en diferents idiomes. *L'anàlisi de dades textuals és una tasca NLP que consisteix en extreure informació útil i significativa d'un gran volum de dades textuals. Això es pot fer mitjançant l'ús de tècniques com la tokenització, la stemming, i la vetorització de paraules per a la classificació de textos.
  20. 20. * *Aquesta presentació ha estat realitzada fent servir exclusivament Chat GPT-3 amb diferents nivells de detall segons els continguts. *Segons la Viquipèdia, ChatGPT és un prototip de bot conversacional d'intel·ligència artificial centrat en la usabilitat i el diàleg. Desenvolupat per OpenAI, el xatbot utilitza un model de llenguatge entrenat mitjançant l'aprenentatge per reforç i basat en l'arquitectura GPT-3. *Imatges de ciutadanIA.cat

×