Uvod u Umjetnu Inteligenciju (UI)

Umjetna inteligencija (UI) je područje računalne znanosti koje se bavi stvaranjem sustava sposobnih za obavljanje zadataka koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju. To uključuje prepoznavanje govora, donošenje odluka, vizualnu percepciju, razumijevanje jezika i mnoge druge sposobnosti. U ovom tutorialu ćemo pokriti osnovne koncepte umjetne inteligencije, njene povijesne korijene, glavne tehnike i algoritme, te primjene u stvarnom svijetu.

Povijest Umjetne Inteligencije

Rani korijeni

• 1950-ih: Pojam “umjetna inteligencija” prvi put je uveden 1956. na Dartmouth konferenciji. Tijekom ovog perioda, istraživači su se fokusirali na simboličke metode i problem-solving tehnike.
• 1960-ih i 1970-ih: Razvoj prvih AI sustava kao što su ELIZA, prvi chatbot, i SHRDLU, program za razumijevanje prirodnog jezika.

Zimsko doba AI-a

• 1970-ih i 1980-ih: Nakon početnog entuzijazma, AI je ušao u tzv. “AI zimu” zbog nedostatka napretka i visokih očekivanja koja nisu ispunjena.

Oživljavanje i moderni razvoj

• 1990-ih do danas: Proboj u strojnom učenju, posebice u dubokom učenju, doveo je do značajnih napredaka u AI. Ovaj period obilježen je razvojem naprednih algoritama i velikih količina podataka (big data).

Osnovni Koncepti i Tehnike

Strojno Učenje

Strojno učenje (SU) je podskup umjetne inteligencije koji se fokusira na razvoj algoritama koji omogućuju računalima da uče iz podataka. Postoji nekoliko vrsta strojno učenja:

• Nadzirano učenje: Algoritmi uče na označenim podacima gdje je poznat ispravan izlaz. Primjeri uključuju klasifikaciju i regresiju.
• Nenadzirano učenje: Algoritmi rade na neoznačenim podacima i pokušavaju pronaći skrivene strukture. Primjeri uključuju klasteriranje i asocijativno učenje.
• Pojačano učenje: Algoritmi uče putem nagrada i kazni za akcije, često korišteni u igrama i robotskim sustavima.

Duboko Učenje

Duboko učenje (DU) je podskup strojnog učenja koji koristi višeslojne neuronske mreže za modeliranje složenih obrazaca u podacima. Duboke neuronske mreže mogu imati stotine ili tisuće slojeva.

• Konvolucijske neuronske mreže (CNN): Posebno učinkovite za zadatke obrade slike.
• Rekurentne neuronske mreže (RNN): Koriste se za sekvencijske podatke kao što su tekst i govor.

Prirodna Obrada Jezika (POJ)

Prirodna obrada jezika (POJ) je područje UI-a koje se bavi interakcijom između računala i ljudskog jezika. Cilj je omogućiti računalima da razumiju, interpretiraju i generiraju ljudski jezik.

• Tokenizacija: Razbijanje teksta na manje jedinice poput riječi ili rečenica.
• Sintaktička i semantička analiza: Analiza strukture rečenica i značenja riječi u kontekstu.
• Generiranje jezika: Korištenje modela za stvaranje koherentnog i prirodnog jezika.

Primjene Umjetne Inteligencije

Zdravstvo

• Dijagnostika: AI sustavi mogu analizirati medicinske slike i identificirati bolesti s velikom točnošću.
• Personalizirana medicina: Korištenje AI za prilagodbu tretmana individualnim pacijentima na temelju njihovih genetskih podataka i povijesti bolesti.

Financije

• Automatsko trgovanje: AI sustavi mogu analizirati tržišne podatke i izvršavati trgovinske transakcije u djeliću sekunde.
• Procjena rizika: AI se koristi za procjenu kreditnih rizika i prevenciju prijevara.

Automobilska Industrija

• Autonomna vozila: Korištenje AI za razvoj samovozećih automobila koji mogu prepoznati okolinu i donositi odluke u realnom vremenu.
• Pomoćni sustavi: Sustavi kao što su prilagodljivi tempomat i automatsko kočenje.

E-commerce

• Preporučiteljski sustavi: AI koristi podatke o ponašanju korisnika za preporuku proizvoda.
• Analiza sentimenta: Analiza recenzija i komentara kako bi se razumjelo zadovoljstvo korisnika.

Algoritmi i Metode

Linearna regresija

Linearna regresija je metoda nadziranog učenja koja modelira odnos između zavisne varijable i jedne ili više nezavisnih varijabli.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Primjer podaci
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 3, 3, 2, 5]

# Kreiranje modela
model = LinearRegression().fit(X, y)

# Predikcija
predictions = model.predict([[6]])
print(predictions)

K-means klasteriranje

K-means je metoda nenadziranog učenja koja grupira podatke u k klastera na temelju njihovih značajki.

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# Primjer podaci
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# Kreiranje modela
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# Predikcija
predictions = kmeans.predict([[0, 0], [4, 4]])
print(predictions)

Duboko učenje s Kerasom

Keras je popularna biblioteka za izgradnju i treniranje neuronskih mreža.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Kreiranje modela
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Kompilacija modela
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# Primjer podaci
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

# Treniranje modela
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=1)

Zaključak

Umjetna inteligencija transformira mnoge industrije i ima potencijal značajno promijeniti način na koji živimo i radimo. Razumijevanje osnovnih koncepata i tehnika, kao i poznavanje njihovih primjena, ključno je za svakoga tko želi raditi u ovom uzbudljivom polju. Nastavite istraživati i učiti kako biste bolje razumjeli i primijenili umjetnu inteligenciju u svojim projektima.