Geoprostorna umjetna inteligencija

Geoprostorna umjetna inteligencija (Geospatial artificial intelligence - geoAI) je nova znanstvena disciplina koja kombinira inovacije u prostornoj znanosti, metode umjetne inteligencije u strojnom učenju (npr. duboko učenje), rudarenje podataka i računalstvo visoke učinkovitosti kako bi se izvuklo znanje iz velikih prostornih podataka

Artificial intelligence: Models of learning

U ovom radu razmotrena je primjena umjetne inteligencije (UI) u sustavu obrazovanja. Prije uvoda u umjetnu inteligenciju, istaknute su neke od metoda i stilova učenja pomoću kojih čovjek uči. Postoji više metoda učenja i svaki pojedinac odabire, za njega, primjerenu metodu učenja. Stilovi učenja su teoretski podijeljeni u tri skupine: vizualni, auditivni i kinestetički. Primarne vrste učenja koje koristi umjetna inteligencija su: strojno učenje i rudarenje podataka. Primjena UI u obrazovanju, kao sustav učenja, koristi umjetne neuronske mreže, tj. stvaranje umjetnog mozga, koji je sličan ljudskom. Dubokim učenjem računalo uči, a donošenje odluka odvija se pomoću sustava inteligentnih agenata. Prve zabilježene komercijalne primjene sustava s UI su industrijski sustavi upravljanja te aparati u kućanstvima. Danas su takvi sustavi zastupljeni u svim segmentima znanosti i struke, a također i u obrazovanju. Predstavnici u obrazovanju su Wolfram Alpha, Mozaik education i Izzi.The application of artificial intelligence (AI) in the education system is considered in this paper. Before the introduction to artificial intelligence, some of the methods and styles of learning by which one learns were highlighted. There are several learning methods and each individual chooses, for him, the appropriate learning method. Learning styles are theoretically divided into three groups: visual, auditory and kinesthetic. The primary types of learning used by artificial intelligence are machine learning and data mining. The use of AI in education, as a learning system, uses artificial neural networks, that is, the creation of an artificial brain, which is similar to the human. With deep learning, the computer learns and making a decision is done by intelligent agents. The first recorded commercial application of artificial intelligence systems are industrial control systems and household appliances. Today, such systems are represented in all segments of science and the profession, and also in education. Representatives in education are Wolfram Alpha, Mozaik education and Izzi

Geoprostorna umjetna inteligencija

Geoprostorna umjetna inteligencija (Geospatial artificial intelligence - geoAI) je nova znanstvena disciplina koja kombinira inovacije u prostornoj znanosti, metode umjetne inteligencije u strojnom učenju (npr. duboko učenje), rudarenje podataka i računalstvo visoke učinkovitosti kako bi se izvuklo znanje iz velikih prostornih podataka

Kartografija i umjetna inteligencija

S pomoću Google Scholara pretražena je literatura na engleskom jeziku da bi se ustanovilo u kojoj se mjeri umjetna inteligencija, ekspertni sustavi i neuronske mreže primjenjuju u kartografiji

Kartografija i umjetna inteligencija

S pomoću Google Scholara pretražena je literatura na engleskom jeziku da bi se ustanovilo u kojoj se mjeri umjetna inteligencija, ekspertni sustavi i neuronske mreže primjenjuju u kartografiji

Umjetna inteligencija u rinologiji

Umjetna inteligencija iznimno je snažan alat koji je doživio nevjerojatan razvoj, posebno u medicini, tijekom posljednjih nekoliko godina. Zahvaljujući tehnologijama poput strojnog učenja, dubokog učenja i konvolutivnih neuronskih mreža, računalima je omogućeno učenje iz podataka i obavljanje složenih zadataka. Ova revolucionarna primjena umjetne inteligencije ima ogroman potencijal u otorinolaringologiji i posebno u rinologiji. Jedno od područja u kojima umjetna inteligencija može pružiti značajnu pomoć je obrada slikovnih podataka. Zahvaljujući naprednim algoritmima dubokog učenja, umjetna inteligencija može bitno olakšati dijagnostiku i praćenje alergijskog rinitisa, te planiranje kirurških zahvata. Kroz kategorizaciju bolesnika prema različitim oblicima bolesti i predviđanje ishoda liječenja, umjetna inteligencija pomaže u personaliziranoj medicini, posebno kod određenih podtipova rinosinuitisa. Umjetna inteligencija također ima primjenu u robotskoj kirurgiji, gdje se upotrebljava kako bi se smanjile komplikacije i poboljšala preciznost zahvata. Primjena umjetne inteligencije i njezina integracija s robotskom kirurgijom, u rinologiji se suočava s tehničkim izazovima zbog anatomskih prepreka, što trenutačno ograničava njezinu širu primjenu u ovoj grani medicine. Naglašava se važnost etičkih aspekata i transparentnosti pri upotrebi umjetne inteligencije u medicini. Provodeći istraživanja u skladu s etičkim standardima i osiguravajući transparentnost algoritama, gradi se povjerenje bolesnika i medicinskog osoblja u tehnologiju umjetne inteligencije. Daljnji razvoj umjetne inteligencije i stvaranje kvalitetnih i dobro strukturiranih baza podataka omogućiti će napredak u primjeni umjetne inteligencije u rinologiji i drugim područjima medicinske znanosti. Napredak u primjeni umjetne inteligencije u rinologiji rezultirati će poboljšanom dijagnostikom, terapijom i kvalitetom života bolesnika. Otorinolaringolozi će imati koristi od olakšanog rada uz pomoć umjetne inteligencije, što će im omogućiti pružanje još kvalitetnije zdravstvene skrbi

Umjetna inteligencija u rinologiji

Umjetna inteligencija iznimno je snažan alat koji je doživio nevjerojatan razvoj, posebno u medicini, tijekom posljednjih nekoliko godina. Zahvaljujući tehnologijama poput strojnog učenja, dubokog učenja i konvolutivnih neuronskih mreža, računalima je omogućeno učenje iz podataka i obavljanje složenih zadataka. Ova revolucionarna primjena umjetne inteligencije ima ogroman potencijal u otorinolaringologiji i posebno u rinologiji. Jedno od područja u kojima umjetna inteligencija može pružiti značajnu pomoć je obrada slikovnih podataka. Zahvaljujući naprednim algoritmima dubokog učenja, umjetna inteligencija može bitno olakšati dijagnostiku i praćenje alergijskog rinitisa, te planiranje kirurških zahvata. Kroz kategorizaciju bolesnika prema različitim oblicima bolesti i predviđanje ishoda liječenja, umjetna inteligencija pomaže u personaliziranoj medicini, posebno kod određenih podtipova rinosinuitisa. Umjetna inteligencija također ima primjenu u robotskoj kirurgiji, gdje se upotrebljava kako bi se smanjile komplikacije i poboljšala preciznost zahvata. Primjena umjetne inteligencije i njezina integracija s robotskom kirurgijom, u rinologiji se suočava s tehničkim izazovima zbog anatomskih prepreka, što trenutačno ograničava njezinu širu primjenu u ovoj grani medicine. Naglašava se važnost etičkih aspekata i transparentnosti pri upotrebi umjetne inteligencije u medicini. Provodeći istraživanja u skladu s etičkim standardima i osiguravajući transparentnost algoritama, gradi se povjerenje bolesnika i medicinskog osoblja u tehnologiju umjetne inteligencije. Daljnji razvoj umjetne inteligencije i stvaranje kvalitetnih i dobro strukturiranih baza podataka omogućiti će napredak u primjeni umjetne inteligencije u rinologiji i drugim područjima medicinske znanosti. Napredak u primjeni umjetne inteligencije u rinologiji rezultirati će poboljšanom dijagnostikom, terapijom i kvalitetom života bolesnika. Otorinolaringolozi će imati koristi od olakšanog rada uz pomoć umjetne inteligencije, što će im omogućiti pružanje još kvalitetnije zdravstvene skrbi

Umjetna inteligencija kao segment strategije

Umjetna inteligencija (UI), engl. Artificial intelligence – (AI) zasigurno je najrazvikanija i najrasprostranjenija riječ u područjima znanstvenog istraživanja u proteklih nekoliko godina te je postala najzanimljivije područje razvoja. Pravovremeno prepoznavanje UI kao strategijskog opredjeljenja i investicijskog ulaganja jedno je od najzanimljivijih, ali najsloženijih područja ekonomske teorije i prakse. Usko povezana s procesom društveno ekonomskog razvitka investicija svojim multiplikativnim djelovanjem na gospodarstvo kao cjelinu, bitno opredjeljuje praktično sve ekonomske tokove pa i stanja. Strategijsko planiranje bi svakako trebalo podrazumijevati investicijsko ulaganje u UI te se u značajnoj mjeri koristiti kao mehanizam alokacije raspoloživih resursa posebno u malome gospodarstvu koje ima ograničene prirodne i privredne resurse kao što je hrvatsko

UMJETNA INTELIGENCIJA U ODREĐIVANJU MARKETINŠKE STRATEGIJE KUPACA

Artificial intelligence is a computer-based analytical process that tends to create computational systems which we would incline to be called intelligent. Expert systems are the most important part of the artificial intelligence from economic perspective. Expert systems attempt to mimic the human thought process including reasoning and optimization. “Knowledge” is represented by a set of “if-then” rules in a form of knowledge base. The results of artificial intelligence system implementation in refining marketing customer strategy based on five customer behaviour factors: revenues, profit margin, market share, liquidity, long term value, and retention probability are presented in the paper. Customer marketing strategy depends on the combination of the value of these five attributes. Expert system helps a marketer to “drill down” into data and identify the most loyal customers, separates the customers into groups, and plans the adequate marketing strategy. Expert system for determining adequate marketing customer strategy is developed using Visual Prolog programming language. Visual Prolog has shown satisfactory application and developing power.Umjetna inteligencija je na računalu temeljen analitički proces koji nastoji kreirati računalne sustave koje obično nazivamo inteligentni. Ekspertni sustavi su najvažniji dio umjetne inteligencije s ekonomskog aspekta. Oni pokušavaju oponašati čovjekov proces mišljenauključujući rasuđivanje i optimozaciju. Znanje se prikazuje u obliku skupa „if-then“ pravila u obliku baze znanja. Rezultati primjene sustava umjetne inteligencijeje oblikovanje marketing strategije prema kupcima pomoću pet faktora koji opisuju njihova ponašanja: prihodi, postotak razliie u cijeni, tržišni udjel, likvidnost, vrijednost kupca u dugom roku i vjerojatnost zadržavanja kupca. Marketing strategija prema kupcu ovisio kombinacijam vrijednosti tih atributa njihova ponašanja. Ekspertni sustavi pomažu „uroniti“ u podatke i identificirati najlojalnije kupce, klasificirati kupce u grupe, i planirati odgovarajuću marketing strategiju. Ekspertni sustav za određivanje adekvatne marketing strategije je razvijen uporabom programskog jezika Visual prolog. Visual Prolog je pokazao zadovoljavajuću primjensku i razvojnu moć

Znanstveno-tehnička i medijska budućnost čovjeka i svijeta

The scientific-technological future often implies hardly conceivable social-philosophical consequences. The range of media-related changes in the very near future, which will significantly change the current mediation of man and the world, is difficult to predict, but they are inevitable. The technological and biological reality of the upcoming era cannot be viewed as separated from all the sociological, psychological, and media aspects of the society and the individual. What will these irreversible consequences in the networked reality of the media and humans imply in bioethical terms? How should we already now think of man, the human community, and the emerging, globalized world? We are approaching a great “tipping point” in which human life and the possible coexistence of artificial and natural intelligence will be tested and one can only speculate on the media picture of such a reality. Will we look for new frameworks for the Heideggerian age of the Image of the World, return to the premises of Wiener’s cybernetics, or perhaps reaffirm some of the traditional premises?Znanstveno-tehnološka budućnost donosi često i teško zamislive socijalno-filozofske posljedice. Okvire medijskih promjena u vrlo bliskoj budućnosti koji će bitno promijeniti i sadašnje medijsko posredovanje čovjeka i svijeta teško je predviđati, ali je to neizbježno. Tehnološku i biološku stvarnost nadolazećeg doba ne možemo promatrati izdvojenu prema svim sociološkim, psihološkim ili medijskim aspektima društva i pojedinca. Kakve će biti te nepovratne posljedice u umreženoj stvarnosti medija i ljudi u bioetičkom smislu? Kako već sada promišljati čovjeka, ljudsku zajednicu i globalizirani svijet koji se pojavljuje? Bližimo se velikoj “točki preokreta” u kojoj će se preispitivati što je ljudski život i moguća koegzistencija umjetne i prirodne inteligencije i kakva će biti medijska slika takve stvarnosti. Hoćemo li tražiti nove okvire heideggerovskog doba Slike svijeta, vratiti se postavkama kibernetike Wienera, možda i reafirmirati neke tradicionalne postavke