Artificial Intelligence has seen major improvements in recent years. Multimodal large language models such as ChatGPT can answer almost any question, and produce almost any wanted text piece and Image text models such as DALL-E can produce almost any picture with a given prompt. Because the importance and usefulness of AI software seem to only rise. This work aims to understand how AI works and how it is trained, by constructed ex-ample AI.
The constructed example will be neural network image classification AI. The work will first go through the necessary general theoretical background information, after which the program will be constructed with Python using the Numpy library for calculations and Pyplot for drawing images. The build program achieved 74% accuracy for the data, for which it was trained and 66.6% accuracy for the test data. The main limiting factor of this work was the need to reduce the total image dataset from 25000 images to only 9000 images, and the need to additionally scale images to 50x50 resolution. This was done to save memory and reduce the model training time.Tekoäly on nähnyt viimevuosina merkittäviä muutoksia. Suureen kielimalliin perustuva ChatGPT kykenee vastaamaan lähes, jokaiseen kysymykseen ja tuottamaan lähes minkä tahansa halutun tekstipätkän, kun taas tekstistä kuvaksi mallit kuten DALL-E pystyy luomaan melkein minkä tahansa halutun kuvan käyttäjän syötteestä. Tämän työn tarkoituksena on ymmärtää miten tekoäly toimii ja miten se oppii, rakentamalla esimerkki tekoäly.
Rakennettu esimerkki tulee olemaan keinotekoinen neuroverkko kuvan tunnistus tekoäly. Tämä työ tulee ensin käymään läpi tarvittavat teoreettiset taustatiedot, minkä jälkeen ohjelma rakennetaan Pythonilla. Numpy kirjastoa tullaan käyttämään laskutoimituksissa ja Pyplot kirjastoa käytetään kuvien näyttämiseen. Rakennettu ohjelma saavutti 74% tarkkuuden opetus datalle ja 66.6% tarkkuuden testatulle datalle. Merkittävin rajoittava tekijä työssä oli tarve vähentää kuvien määrä 9000 alkuperäisestä 25000 ja tarve skaalata kuvat 50x50 resoluutioon. Tämä tehtiin vähentääksi tarvittavan käytettävän muistin vähentämiseksi ja vähentääksi tekoälyn opettamiseen menevää aikaa
