Μάθημα : ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Β ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ

Τα τελευταία χρόνια, η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) έχει σημειώσει ραγδαία εξέλιξη, επηρεάζοντας πολλούς τομείς της επιστήμης, της τεχνολογίας και της κοινωνίας.

Εφαρμογές, όπως οι έξυπνοι βοηθοί (π.χ. Siri, Alexa), τα συστήματα αυτόματης εξυπηρέτησης πελατών και τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, βασίζονται σε αυτές τις τεχνολογίες για την παροχή πιο εξελιγμένων υπηρεσιών.

Ο κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης που έχει γνωρίσει αυτήν την ανάπτυξη είναι αυτός της Μηχανικής Μάθησης (machine learning). Η τεράστια παραγωγή και διαθεσιμότητα δεδομένων από το Διαδίκτυο, τα Μέσα Κοινωνικής Δικτύωσης, τις συσκευές του Διαδικτύου των Πραγμάτων και άλλες ψηφιακές πηγές έχει δημιουργήσει μια πλούσια πηγή για την εκπαίδευση των μοντέλων Μηχανικής Μάθησης.

Η αυξημένη υπολογιστική ισχύς, με την εξέλιξη των εξειδικευμένων επεξεργαστών για τεχνητή νοημοσύνη, έχει επιτρέψει την επεξεργασία αυτών των τεράστιων όγκων δεδομένων σε χρόνο ρεκόρ, καθιστώντας δυνατή την εκπαίδευση πολύπλοκων αλγορίθμων βαθιάς μάθησης.

Όλα αυτά τα στοιχεία έχουν οδηγήσει σε σημαντικές προόδους σε διάφορους τομείς, όπως η αναγνώριση εικόνας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η πρόβλεψη τάσεων, ανοίγοντας νέες προοπτικές για το μέλλον.
Στην ενότητα αυτή θα μάθουμε τη βασική διαφορά μεταξύ Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης και θα έχουμε την ευκαιρία να εκπαιδεύσουμε το δικό μας νευρωνικό δίκτυο στην αναγνώριση φωτογραφιών που έχουν ληφθεί από τον Διεθνή Διαστημικό Σταθμό.