1
00:00:08,300 --> 00:00:11,860
Moje meno je Ale Flores
a som produktová manažérka v Alexe.

2
00:00:11,950 --> 00:00:15,220
Som Dr. Chelsea Haupt a v Allenovom 
inštitúte pre umelú inteligenciu

3
00:00:15,360 --> 00:00:19,500
vyvíjam akademický vyhľadávač
poháňaný umelou inteligenciou.

4
00:00:21,180 --> 00:00:26,020
Všade okolo vás robia počítače
rozhodnutia, ktoré ovplyvňujú váš

5
00:00:26,020 --> 00:00:31,259
každodenný život. Keď vyhľadávate niečo
na internete alebo listujete v správach,

6
00:00:31,260 --> 00:00:34,360
počítače rozhodujú o tom, čo vidíte.

7
00:00:34,360 --> 00:00:39,060
Počítače už dokážu rozpoznať
vašu tvár a porozumieť vášmu hlasu,

8
00:00:39,060 --> 00:00:44,080
čoskoro budú riadiť autá a diagnostikovať
choroby ešte lepšie ako ľudia.

9
00:00:44,480 --> 00:00:46,900
Ako je všetko toto možné?

10
00:00:47,520 --> 00:00:52,960
Možno ste už počuli o pojme AI
alebo umelá inteligencia.

11
00:00:53,320 --> 00:00:56,780
Na skutočnú umelú inteligenciu
si ešte počkáme desaťročia.

12
00:00:57,200 --> 00:01:01,520
Dnes však už existuje určitý druh AI,
ktorý nazývame strojové učenie.

13
00:01:01,520 --> 00:01:05,360
Je to typ umelej inteligencie, ktorý možno
denne používate a ani o tom neviete.

14
00:01:05,360 --> 00:01:10,700
Pomáha nám riešiť niektoré 
z najväčších svetových výziev.

15
00:01:12,660 --> 00:01:18,180
Strojové učenie je to, ako počítače 
rozpoznávajú vzory a robia rozhodnutia

16
00:01:18,180 --> 00:01:21,360
bez toho, aby boli na to
výslovne naprogramované.

17
00:01:21,820 --> 00:01:27,580
Najvzrušujúcejšie je to, že je to úplne 
iný spôsob programovania počítača,

18
00:01:27,580 --> 00:01:29,620
než aký sme kedy poznali.

19
00:01:31,340 --> 00:01:36,860
Vďaka strojovému učeniu namiesto programovania
poèítaèa krok za krokom, môžete

20
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.

21
00:01:44,560 --> 00:01:48,880
Uèenie vychádza zo skúseností a to platí aj pre
strojové uèenie.

22
00:01:49,280 --> 00:01:53,700
V tomto prípade „skúsenosti“ znamenajú vea a vea
údajov.

23
00:01:54,500 --> 00:01:57,560
Strojové uèenie môže prija akékovek dáta:

24
00:01:57,560 --> 00:02:04,520
Obrázky, video, zvuk alebo text a dokáže v týchto
údajoch rozpoznáva vzorce.

25
00:02:06,300 --> 00:02:11,120
Keï sa nauèí rozoznáva vzorce v dátach, dokáže sa
nauèi robi predpovede

26
00:02:11,120 --> 00:02:12,980
na základe týchto vzorcov.

27
00:02:13,340 --> 00:02:18,420
Napríklad, všimnú si rozdiel medzi obrázkom automobilu
a obrázkom bicykla.

28
00:02:20,600 --> 00:02:26,200
Umelá inteligencia a strojové vzdelávanie zohrávajú
v spoloènosti všeobecne èím ïalej tým väèšiu úlohu

29
00:02:26,640 --> 00:02:29,000
a formujú našu budúcnos.

30
00:02:29,000 --> 00:02:34,600
Preto je také dôležité nauèi sa, ako to funguje,
s praktickými skúsenosami.

31
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
Budete ma šancu nauèi svoj vlastný model strojového
uèenia.

32
00:02:40,940 --> 00:02:47,020
Pamätajte, že umelá inteligencia je ako každý nástroj:
najprv získate vedomosti, potom získate silu!