Artificiële intelligentie (AI) omvat verschillende domeinen, die zich elk richten op verschillende aspecten van intelligente systemen. Hier volgen enkele van de belangrijkste domeinen van AI:
- Machine Learning (ML): ML is een subset van AI die zich bezighoudt met algoritmen en statistische modellen waarmee computers kunnen leren en verbeteren op basis van ervaring zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Hierbij worden modellen getraind op grote datasets om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen.
- Diep Leren (DL): DL is een deelgebied van ML dat zich richt op het gebruik van neurale netwerken met meerdere lagen om complexe patronen in gegevens te analyseren en ervan te leren. Deep learning heeft belangrijke doorbraken bereikt op gebieden zoals beeld- en spraakherkenning.
- Natuurlijke taalverwerking (NLP): NLP houdt zich bezig met de interactie tussen computers en menselijke taal. Het omvat taken zoals spraakherkenning, het begrijpen van natuurlijke taal, taalgeneratie en automatische vertaling.
- Computer Vision (CV): CV houdt zich bezig met het in staat stellen van computers om visuele informatie uit afbeeldingen of video's te begrijpen en te interpreteren. Het omvat taken zoals objectdetectie, beeldherkenning, beeldsegmentatie en scènebegrip.
- Robotica: Robotica combineert AI en engineering om autonome systemen te creëren die de fysieke wereld kunnen waarnemen en ermee kunnen interageren. Het gaat om het ontwikkelen van robots die in staat zijn om taken in verschillende omgevingen waar te nemen, te plannen en uit te voeren.
- Expert systemen: Expert systemen hebben als doel de besluitvaardigheid van menselijke experts in specifieke domeinen na te bootsen. Ze gebruiken op kennis gebaseerde regels om oplossingen, aanbevelingen of diagnoses te geven op basis van de input van de gebruiker.
- Kennisrepresentatie en redeneren: Dit domein richt zich op het representeren en manipuleren van kennis op een gestructureerde manier om intelligent redeneren mogelijk te maken. Het omvat technieken zoals ontologieën, semantische netwerken en logisch redeneren.
- Planning: Met plannings- en planningsalgoritmen kunnen AI-systemen reeksen acties genereren of beslissingen nemen om specifieke doelen efficiënt te bereiken. Dit is vooral nuttig in domeinen met complexe taakafhankelijkheden en beperkingen.
- Machinevisie: Machine vision omvat het gebruik van computer vision technieken om machines visuele informatie te laten waarnemen en begrijpen, meestal in industriële of productieomgevingen. Dit omvat taken zoals kwaliteitscontrole, defectdetectie en het volgen van objecten.
- AI in games: AI heeft aanzienlijke bijdragen geleverd op het gebied van games, waaronder agents die spellen spelen, intelligente tegenstanders, het genereren van procedurele content en het modelleren van het gedrag van spelers.
Deze domeinen overlappen elkaar vaak en interageren met elkaar, en vooruitgang in het ene domein kan gevolgen hebben voor andere domeinen. De interdisciplinaire aard van AI maakt diverse toepassingen mogelijk in verschillende industrieën en velden.