WEBVTT

00:00:08.300 --> 00:00:11.860
Moje meno je Ale Flores a som produktový manažér v
Alexe.

00:00:12.500 --> 00:00:15.220
Moje meno je Dr. Chelsea Haupt. Pracujem v Allenovom
inštitúte pre umelú inteligenciu,

00:00:15.360 --> 00:00:19.500
a pracujem na akademickom vyhadávaèi poháòanom
umelou inteligenciou.

00:00:21.180 --> 00:00:26.020
Poèítaèe robia rozhodnutia všade okolo vás a tieto
rozhodnutia ovplyvòujú

00:00:26.020 --> 00:00:31.259
váš každodenný život. Keï vyhadávate nieèo na
internete alebo listujete si správy,

00:00:31.260 --> 00:00:34.360
poèítaèe rozhodujú o tom, èo vidíte.

00:00:34.360 --> 00:00:39.060
Poèítaèe už môžu rozpozna vašu tvár a porozumie
vášmu hlasu,

00:00:39.060 --> 00:00:44.080
èoskoro budú riadi autá a diagnostikova choroby,
ešte lepšie ako udia.

00:00:44.480 --> 00:00:46.900
Ako je všetko toto možné?

00:00:47.520 --> 00:00:52.960
Možno ste už poèuli o pojme AI alebo umelá
inteligencia.

00:00:53.320 --> 00:00:56.780
Skutoèná umelá inteligencia je ešte stále desaroèia
pred nami.

00:00:57.200 --> 00:01:01.520
Dnes však existuje urèitý druh umelej inteligencie,
ktorý sa nazýva strojové uèenie.

00:01:01.520 --> 00:01:05.360
Je to typ umelej inteligencie, s ktorým pravdepodobne
denne komunikujete bez toho, aby ste o tom vedeli.

00:01:05.360 --> 00:01:10.700
Má príležitos pomôc nám vyrieši niektoré z
najväèších svetových výziev.

00:01:12.660 --> 00:01:18.180
Strojové uèenie je spôsob, akým poèítaèe rozpoznávajú
vzorce a robia rozhodnutia

00:01:18.180 --> 00:01:21.360
bez toho, aby boli výslovne naprogramované.

00:01:21.820 --> 00:01:27.580
Èo je také vzrušujúce, je to, že je to úplne iný
spôsob programovania poèítaèa,

00:01:27.580 --> 00:01:29.620
než aký sme kedy urobili.

00:01:31.340 --> 00:01:36.860
Vïaka strojovému uèeniu namiesto programovania
poèítaèa krok za krokom, môžete

00:01:37.360 --> 00:01:43.760
poèítaè programova tak, aby sa uèil presne tak,
ako vy, prostredníctvom pokusov a omylov a množstva
praxe.

00:01:44.560 --> 00:01:48.880
Uèenie vychádza zo skúseností a to platí aj pre
strojové uèenie.

00:01:49.280 --> 00:01:53.700
V tomto prípade „skúsenosti“ znamenajú vea a vea
údajov.

00:01:54.500 --> 00:01:57.560
Strojové uèenie môže prija akékovek dáta:

00:01:57.560 --> 00:02:04.520
Obrázky, video, zvuk alebo text a dokáže v týchto
údajoch rozpoznáva vzorce.

00:02:06.300 --> 00:02:11.120
Keï sa nauèí rozoznáva vzorce v dátach, dokáže sa
nauèi robi predpovede

00:02:11.120 --> 00:02:12.980
na základe týchto vzorcov.

00:02:13.340 --> 00:02:18.420
Napríklad, všimnú si rozdiel medzi obrázkom automobilu
a obrázkom bicykla.

00:02:20.600 --> 00:02:26.200
Umelá inteligencia a strojové vzdelávanie zohrávajú
v spoloènosti všeobecne èím ïalej tým väèšiu úlohu

00:02:26.640 --> 00:02:29.000
a formujú našu budúcnos.

00:02:29.000 --> 00:02:34.600
Preto je také dôležité nauèi sa, ako to funguje,
s praktickými skúsenosami.

00:02:35.000 --> 00:02:39.000
Budete ma šancu nauèi svoj vlastný model strojového
uèenia.

00:02:40.940 --> 00:02:47.020
Pamätajte, že umelá inteligencia je ako každý nástroj:
najprv získate vedomosti, potom získate silu!