מבוא לטכנולוגיית AI

ישנם מספר סוגים של טכנולוגיית AI:

Machine Learning

למידת מכונה: MACHINE LEARNING: סוג של AI הכולל אימון מודל על מערך נתונים כדי לבצע תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידת מכונה משמשת לעתים קרובות למשימות כמו זיהוי תמונה ודיבור, עיבוד שפה טבעית וזיהוי אנומליות. למידת מכונה מאפשרת למחשבים ללמוד מנתונים ולקבל החלטות ללא התערבות אנושית.

ישנם מספר סוגים של למידת מכונה, הכוללים:

למידה מפוקחת: סוג של למידת מכונה שבה המודל מאומן על נתונים מסומנים, כלומר מסופק התפוקה או התוצאה הרצויה. הוא משמש למשימות כמו סיווג ורגרסיה.

למידה ללא פיקוח: סוג של למידת מכונה שבה המודל מאומן על נתונים לא מסומנים, כלומר התפוקה או התוצאה הרצויה לא מסופקים. הוא משמש עבור משימות כגון קיבוץ קבוצות והפחתת מימדים.

Deep Learning

למידה עמוקה DEEP LEARNING: תת-קבוצה של למידת מכונה הכוללת אימון רשתות עצביות מלאכותיות עם שכבות מרובות כדי לשפר את הדיוק של התחזיות. למידה עמוקה משמשת לעתים קרובות למשימות כמו זיהוי תמונה ודיבור, עיבוד שפה טבעית וכלי רכב אוטונומיים. למידה עמוקה משלבת רשתות עצבים עמוקות אלו שואבות השראה מהמבנה והתפקוד של המוח האנושי, מה שמאפשר להם ללמוד ולהשתפר בעצמם. ניתן להשתמש בDEEP LEARNING גם בתחומים אחרים כמו ביואינפורמטיקה, גנומיקה, גילוי תרופות ומשחקים.

כדי להתחיל ללמוד למידה עמוקה, תצטרכו להיות בעלי הבנה בסיסית של למידת מכונה וידע בעבודה בתכנות. Python היא שפה פופולרית ללמידה עמוקה וישנן מספר ספריות זמינות כגון TensorFlow, Keras ו- PyTorch שיכולות להקל על ההתחלה.

אתם יכולים להתחיל ללמוד למידה עמוקה DEEP LEARNING על ידי:

• קריאת מדריכים ומאמרים באינטרנט
• קורסים מקוונים בנושא
• ניסויים עם מודלים ומערכי נתונים מאומנים מראש
• השתתפות בהאקתונים ותחרויות קידוד
• לקחת חלק בפרויקטי מחקר
• עבודה עם צוות מומחים בחברה
• בנוסף, תזדקקו למחשב עם GPU חזק כדי לאמן מודלים של למידה עמוקה. הסיבה לכך היא שמודלים של למידה עמוקה דורשים כמות גדולה של כוח חישוב כדי לאמן, ו-GPU מהיר בהרבה בביצוע חישובי המטריצה המורכבים הכרוכים בלמידה עמוקה מאשר מעבד.

לסיכום, כדי להתחיל עם למידה עמוקה, עליכם להיות בעלי הבנה מוצקה של למידת מכונה ותכנות, ועליכם להתחיל להתנסות במודלים ומערכי נתונים מאומנים מראש תוך לימוד הספריות והמסגרות הנדרשות.

Computer vision

ראייה ממוחשבת Computer vision: סוג של AI הכולל אימון מודלים לפירוש ולהבנת נתונים חזותיים, כמו תמונות וסרטונים. ראייה ממוחשבת משמשת במגוון רחב של יישומים, לרבות מכוניות בנהיגה עצמית, הדמיה רפואית ומערכות אבטחה, זהו תחום העוסק בנושא כיצד ניתן לגרום למחשבים להבין, לפרש ולקבל הבנה סמנטית ברמה גבוהה מתמונות או סרטונים דיגיטליים.

ראייה ממוחשבת משמשת במגוון רחב של יישומים, הכוללים:

• מכוניות בנהיגה עצמית: ניתוח נתוני חיישנים לזיהוי ומעקב אחר עצמים על הכביש.
• הדמיה רפואית: ניתוח תמונות רפואיות כדי לסייע באבחונים ובתכנון הטיפול.
• מערכות מעקב ואבטחה: ניתוח קטעי וידאו כדי לזהות ולזהות אנשים או התנהגות חשודה.
• רובוטיקה Robotics: ניתוח תמונות כדי להבין את הסביבה ולקבל החלטות כיצד לנווט בה.
• מציאות רבודה Augmented Reality: ניתוח תמונות כדי להצמיד אובייקטים וירטואליים בעולם האמיתי
• אינטראקציה בין אדם למחשב Human-computer interaction: ניתוח תמונות כדי לפרש מחוות אנושיות והבעות פנים.

ישנן מספר דרכים ליישם מערכות ראייה ממוחשבת:

ראייה ממוחשבת מסורתית Traditional computer vision: גישה זו מסתמכת על תכונות בעבודת יד ואלגוריתמים מבוססי כללים. גישה זו אינה חזקה כמו גישות מבוססות למידה עמוקה, אבל הם יחסית פשוטות ליישום ויכולות להיות שימושיות במצבים מסוימים.

גישות מבוססות למידה עמוקה Deep Learning-based approaches: זוהי הגישה הפופולרית ביותר בראייה ממוחשבת כיום. היא כרוכה בשימוש ברשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) כדי ללמוד אוטומטית תכונות מהנתונים. היא יעילה יותר מחזון ממוחשב מסורתי, אבל גם מורכבת יותר ליישום.

גישה היברידית Hybrid approach: גישה זו משלבת ראייה ממוחשבת מסורתית ולמידה עמוקה, תוך שימוש בשיטות מסורתיות לחילוץ תכונות ולמידה עמוקה לסיווגם.

למידה של העברה Transfer learning: גישה זו משתמשת במודלים מאומנים מראש על מערך נתונים גדול ומכווננת אותם למשימה הספציפית, גישה זו שימושית כאשר יש נתונים מוגבלים זמינים.

כדי להתחיל עם ראייה ממוחשבת, יש צורך להבנה בסיסית בלמידת מכונה ותכנות. Python היא שפה פופולרית לראייה ממוחשבת וקיימות מספר ספריות זמינות כגון OpenCV, sikit-image ו-skit-learn שיכולות להקל על תחילת העבודה. בנוסף, תצטרך מערך נתונים כדי לאמן את המודל שלכם, ודרכים לבדוק אותו, כגון מערך נתונים של תמונות המסומנות עם האובייקטים שהם מכילים.

NLP

עיבוד שפה טבעית (NLP): סוג של AI הכולל אימון מודלים להבנה ויצירת שפה אנושית. NLP משמש במגוון רחב של יישומים, כולל צ'אטבוטים, תרגום שפות וניתוח סנטימנטים.

עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא סוג של בינה מלאכותית הכוללת אימון מודלים להבנה ויצירת שפה אנושית מורכבת. NLP הוא תחום העוסק בשאלה כיצד ניתן לגרום למחשבים להבין, לפרש וליצור שפה אנושית, כגון דיבור וטקסט.

NLP משמש במגוון רחב של יישומים:

צ'טבוטים: הבנה ויצירת שפה אנושית לאינטראקציה עם משתמשים.
תרגום שפה: תרגום טקסט משפה אחת לאחרת.
ניתוח סנטימנטים: קביעת הסנטימנט או הרגש המובעים בטקסט.
סיכום טקסט: יצירת גרסה דחוסה של פיסת טקסט.
טקסט לדיבור ודיבור לטקסט: המרת טקסט לדיבור ודיבור לטקסט
זיהוי ישויות בשם: זיהוי ישויות בשמות כגון אנשים, ארגונים ומיקומים בטקסט.

ישנן מספר דרכים ליישם מערכות NLP:

גישה מבוססת כללים Rule-based approach: גישה זו מסתמכת על כללים בעבודת יד וביטויים רגולריים לעיבוד טקסט. זה יחסית פשוט ליישום, אבל זה לא חזק כמו גישות מבוססות למידת מכונה.

גישה מבוססת למידת מכונה Machine learning-based approach: גישה זו כוללת שימוש באלגוריתמים כגון עצי החלטה, נאיב בייס ורשתות עצביות כדי ללמוד דפוסים בנתוני טקסט. זה חזק יותר מהגישה מבוססת הכללים, אבל זה גם מורכב יותר ליישום.

מודלים מאומנים מראש Pre-trained models: גישה זו כוללת שימוש במודלים מאומנים מראש על מערכי נתונים גדולים, כגון BERT, GPT-2 ואחרים, כוונון עדין עבור משימות ספציפיות. גישה זו שימושית כאשר יש נתונים מוגבלים זמינים עבור משימה ספציפית.

גישה היברידית Hybrid approach: גישה זו משלבת גישות מבוססות כללים וגישות מבוססות למידת מכונה, תוך שימוש בכללים למשימות פשוטות ולמידת מכונה למשימות מורכבות יותר.

כדי להתחיל לעבוד עם NLP – קיימות מספר ספריות זמינות כגון NLTK, spaCy ו-skit-learn לפייתון. בנוסף, תצטרכו מערך נתונים של נתוני טקסט כדי לאמן את המודל שלכם.

Robotics

רובוטיקה ממוחשבת היא סוג של בינה מלאכותית (AI) הכוללת אימון מודלים לשלוט ברובוטים פיזיים. רובוטיקה היא ענף הטכנולוגיה העוסק בתכנון, בנייה, תפעול ושימוש ברובוטים, וכן במערכות מחשוב לשליטה שלהם, משוב חושי ועיבוד מידע.

רובוטיקה ממוחשבת משמשת במגוון רחב של תחומים:

ייצור: אוטומציה של משימות כגון ריתוך והרכבה.
לוגיסטיקה: אוטומציה של משימות כגון טיפול בחומרים ומימוש הזמנות.
שירותי בריאות: סיוע בניתוחים ומתן טיפול לחולים.
חקלאות: ניטור צמיחת היבול וייעול ההשקיה והדישון.
בידור: בניית רובוטים להופעות וחוויות אינטראקטיביות.
חקר החלל: בניית רובוטים למשימות לכוכבי לכת וירחים אחרים.

ישנן מספר דרכים ליישם מערכות רובוטיקה ממוחשבת:

גישה מבוססת כללים: גישה זו מסתמכת על כללים ואלגוריתמים בעבודת יד כדי לשלוט בתנועות הרובוט ופעולותיו. זה יחסית פשוט ליישום, אבל זה לא חזק כמו גישות מבוססות למידת מכונה.

גישה מבוססת למידת מכונה: גישה זו כוללת שימוש באלגוריתמים כגון עצי החלטה, Naive Bayes ורשתות עצביות כדי ללמוד דפוסים בנתוני חיישנים ולקבל החלטות כיצד לשלוט ברובוט. זה חזק יותר מהגישה מבוססת הכללים, אבל זה גם מורכב יותר ליישום.

גישה היברידית: גישה זו משלבת גישות מבוססות כללים וגישות מבוססות למידת מכונה, תוך שימוש בכללים למשימות פשוטות ולמידת מכונה למשימות מורכבות יותר.

שליטה מבוססת מודל: גישה זו כוללת יצירת מודל מתמטי של הרובוט, סביבתו והמשימה שהוא אמור לבצע, ולאחר מכן שימוש במודל זה כדי לתכנן את פעולות הרובוט.

כדי להתחיל עם רובוטיקה ממוחשבת, תצטרך הבנה בסיסית ברובוטיקה, למידת מכונה ותכנות. פייתון היא שפה פופולרית לרובוטיקה וישנן מספר ספריות ומסגרות זמינות כגון ROS, OpenAI Gym ו-V-REP שיכולים להקל על ההתחלה. בנוסף, תזדקק לרובוט או סימולציה של רובוט כדי לבדוק את הקוד שלך ודרך לבדוק אותו, כגון מערך נתונים של חיישנים המסומנים עם הפעולות שיש לנקוט.

Reinforcement learning

למידת חיזוק (RL) היא סוג של למידת מכונה שבה סוכן לומד על ידי אינטראקציה עם סביבתו דרך קבלת משוב. הסוכן לומד לקבל החלטות שממקסמות את התגמול המצטבר לאורך זמן. זהו ענף של בינה מלאכותית העוסק באופן שבו סוכן צריך לנקוט פעולות בסביבה כדי למקסם מושג כלשהו של תגמול מצטבר.

למידת חיזוק משמשת במגוון רחב של יישומים:

גיימינג: אימון סוכנים לשחק משחקים כגון שחמט, גו ודוטה 2.
רובוטיקה: הכשרת סוכנים לשלוט ברובוטים ולקבל החלטות בסביבות אמיתיות.
פיננסים: הכשרת סוכנים לקבל החלטות השקעה ולייעל אסטרטגיות מסחר.
פרסום: הכשרת סוכנים לאופטימיזציה של מיקום ומיקוד מודעות.
חקר תפעול: הכשרת סוכנים לקבלת החלטות בבעיות לוגיסטיקה ותזמון.

ישנן מספר דרכים ליישם מערכות למידת חיזוק:

שיטות טבלאיות: גישה זו עובדת היטב עבור חללי מצב ופעולה קטנים. זה כרוך בשימוש בטבלה לאחסון הערך של כל זוג מצב-פעולה ועדכון הערכים על סמך התגמולים שהתקבלו.

קירוב פונקציות: גישה זו משמשת לבעיות עם מרחבי מצב ופעולה גדולים או רציפים. זה כרוך בשימוש במקרבי פונקציות כגון רשתות עצביות כדי להעריך את הערך של כל זוג מצב-פעולה.

מבוסס מודל: גישה זו כוללת בניית מודל של הסביבה ושימוש בו לתכנון פעולות הסוכן.

ללא מודל: גישה זו כוללת למידה ישירה של מדיניות או פונקציה ערכית מבלי לבנות מודל של הסביבה.

ישנן מספר ספריות זמינות כגון TensorFlow, Keras ו- PyTorch שיכולות להקל על ההתחלה. בנוסף, תצטרך סביבה להכשיר את הסוכן שלך, ודרך לבדוק אותה, כגון סביבת משחק או סימולציה.

שימושים של טכנולוגיית AI

חלק מהשימושים של טכנולוגיית AI הם:

מכוניות בנהיגה עצמית: טכנולוגיית AI משמשת לעיבוד נתוני חיישנים ולקבל החלטות לגבי האופן שבו המכונית צריכה לנווט בכביש.
זיהוי הונאה: טכנולוגיית AI משמשת לניתוח עסקאות פיננסיות ולאיתור דפוסים שעלולים להצביע על הונאה.
שירותי בריאות: טכנולוגיית AI משמשת לניתוח תמונות רפואיות, לסייע לרופאים באבחון מחלות ולחזות את תוצאות הטיפול.
מסחר אלקטרוני: טכנולוגיית בינה מלאכותית משמשת להתאמה אישית של המלצות למוצרים, אופטימיזציה של תמחור ואוטומציה של שירות לקוחות.
אבטחת סייבר: טכנולוגיית בינה מלאכותית משמשת כדי לזהות ולהגיב להתקפות סייבר בזמן אמת.
חקלאות: טכנולוגיית בינה מלאכותית משמשת לניטור צמיחת היבול וייעול השקיה ודישון.
רחפנים אוטונומיים: טכנולוגיית בינה מלאכותית משמשת לנווט, הימנעות ממכשולים וקבלת החלטות בזמן אמת בתעשיות שונות כמו מסירה, בדיקה ומיפוי.

עתיד טכנולוגיית AI

עתיד הבינה המלאכותית (AI) צפוי להביא התקדמות משמעותית במגוון רחב של תחומים, כולל שירותי בריאות, תחבורה, פיננסים וייצור. חלק מהתחומים שבהם צפויה AI להשפיע יותר בעתיד כוללים:

מערכות אוטונומיות: מערכות אוטונומיות המופעלות על ידי בינה מלאכותית, כגון מכוניות בנהיגה עצמית ומזל"טים, צפויות להיות נפוצות ומתוחכמות יותר, מה שיוביל להגברת היעילות והבטיחות בתחבורה ובלוגיסטיקה.

שירותי בריאות: בינה מלאכותית צפויה למלא תפקיד מרכזי בתחום הבריאות על ידי סיוע לרופאים לבצע אבחנות מדויקות יותר, פיתוח טיפולים חדשים ושיפור תוצאות המטופלים.

רובוטיקה: רובוטים המונעים על ידי בינה מלאכותית צפויים להפוך לנפוצים יותר בתעשיות ייצור, לוגיסטיקה ותעשיות אחרות, מה שיוביל להגברת היעילות והפרודוקטיביות.

עיבוד שפה טבעית (NLP): מערכות NLP המופעלות על ידי בינה מלאכותית צפויות להיות מתוחכמות יותר, ולאפשר להן להבין וליצור שפה אנושית עם דיוק הולך וגובר.

ראייה ממוחשבת: מערכות ראייה ממוחשבת המופעלות על ידי בינה מלאכותית צפויות להיות מתוחכמות יותר, ולאפשר להן להבין ולפרש נתונים חזותיים בדיוק הולך וגובר.

בינה מלאכותית כללית: יש מגמה לבניית מערכות בינה מלאכותית שיכולות לבצע מגוון רחב של משימות, בדומה לבני אדם. סוג זה של בינה מלאכותית, המכונה גם בינה מלאכותית כללית, עדיין בחיתוליו, אך צפויה להיות לה השפעה משמעותית בתחומים רבים.

בינה מלאכותית ניתנת להסבר: ככל שה-AI הופך מתוחכם יותר, זה הופך להיות יותר ויותר חשוב להבין כיצד המערכות הללו מקבלות החלטות, כאן נכנסת לתמונה בינה מלאכותית הניתנת להסבר, שמטרתה ליצור מערכות בינה מלאכותית שיכולות להסביר את ההחלטות שלהן לבני אדם.

מכשירי Edge המופעלים על ידי בינה מלאכותית: ככל שיכולות הבינה המלאכותית הופכות חזקות יותר ופחות זוללות כוח, ישנה מגמה לפריסת מערכות בינה מלאכותית על מכשירי קצה, כמו סמארטפונים ומכשירי IoT, מה שמאפשר להם לפעול עם מעט או ללא חיבור לענן.

בעוד שלעתיד הבינה המלאכותית יש הבטחה גדולה, חשוב גם לשקול את ההשלכות האתיות, המשפטיות והחברתיות הפוטנציאליות של טכנולוגיות אלו ולהבטיח שהן מפותחות ומשתמשות בהן בצורה אחראית.