name: portada layout: true class: portada-slide, middle, right --- # Conceptes generals de la Intel·ligència Artificial ## Introducció al Machine Learning .footnote[Joan Puigcerver] --- layout: true class: regular-slide .right[.logo[]] --- # Què és la Intel·ligència Artificial? La intel·ligència artificial és el estudi de com disenyar sistemes intel·ligents. Sistemes que exibeixen o emulen característiques normalment associades a comportaments humans intel·ligents. (Handbook81) .center[.img-75[]] --- # Més deficinions de la IA * The study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better (Nilsson). * Techniques to design computational process which emulate human intelligence. * The study of the computation that make it possible to perceive, reason andact (Winston). * AI is everything that computers still cannot do (Hofstadter). * AI is much of A and very little of I (Rich). .center[.img-50[]] --- # Altres conceptes * __Big data__: Almacenament i processament de grans volumns de dades. * __Mineria de dades (*Data mining*)__: Processament de les dades per extraure informació relevant. .center[.img-75[]] --- # .blue[Machine Learning]: Què és? -- Què és un gos? -- .borderless.left-column[ | | | |:- | -:| | .img-5[]| .whitespace[Si] | | .img-5[]| No | | .img-5[]| No | | .img-5[]| Si | | .img-5[]| No | ] -- .right-column[] --- # .blue[Machine Learning]: Què és? El .blue[Machine Learning (Aprenentatge Automàtic)] és el conjunt de tècniques i algorismes capaços de identificar i __aprendre__ patrons a partir de __dades__ amb l'objectiu de realitzar prediccions o analitzar patrons. --- # .blue[Machine Learning]: Tipus d'aprenentatge - .blue[Aprenentatge supervisat]: - .blue[Classificació]: Classificar elements en diferents categories. - .blue[Regressió]: Predir un valor associat al element. - .blue[Aprenentatge no supervisat]: - .blue[Agrupació - Clustering]: Agrupar elements en diferents categories. --- # .blue[Machine Learning]: Aprenentatge supervisat. ## .blue[Classificació] .center[] --- # .blue[Machine Learning]: Aprenentatge supervisat. ## .blue[Classificació] - Aplicacions - Detectors de spam - Reconeixement d'imatges - Detecció de malalties - Reconeixement de text (OCR) - Reconeixement de veu - ... --- # .blue[Machine Learning]: Aprenentatge supervisat. ## .blue[Regressió] .center[] --- # .blue[Machine Learning]: Aprenentatge supervisat. ## .blue[Regressió] - Aplicacions - Sintetitzadors de veu - Predicció d'us d'energia - Preu de les accions - ... --- # .blue[Machine Learning]: Aprenentatge no supervisat. ## .blue[Clustering] .center[] --- # .blue[Machine Learning]: Aprenentatge no supervisat. ## .blue[Clustering] - Aplicacions - Sistemes de recomanació - Segmentació de clients - Publicitat individualitzada (target advertising) - Feature extraction - ... --- # .blue[Machine Learning]: Llibreries. Utilitzarem .blue[Python], amb l'IDE [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/). - [Google Collab](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb): Document/presentació col·laboratiu on es pot incrustar codi. - [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/): Llibreria de algorismes de Machine Learning. - [numpy](https://numpy.org/): Llibrera de manipulació matemàtica (tractament de matrius) - [matplotlib](https://matplotlib.org/): Llibreria per representar gràfiques matemàtiques. --- # .blue[Git] - GitLab - Crea una compte a GitLab - https://gitlab.com/users/sign_in - Crea un projecte - Nom*: __elteuusuari-dam-m16__ - Crear projecte - Clica on posa clone - copia la url que comença per http:// .footnote[(*) elteuusuari consisteix en la teua direcció de correu, sense punts, fins @itb.cat] --- # .blue[Git] - GitLab ## Invita'm al projecte - Menú esquerra - Members - Invite members - name: @joan.puigcerver - role: Maintainer - invite --- # .blue[Git] - Pycharm ## Configuració d'un projecte nou - copia el seguent fitxer i anomena'l _.gitignore_ - [JetBrains .gitignore](https://raw.githubusercontent.com/github/gitignore/master/Global/JetBrains.gitignore) - VCS -> Enable Version Control Integration -> Git -> Ok - VCS -> Git -> Remotes - fer clic al + - enganxa la url del apartat anterior --- # .blue[Git] - Pycharm ## Pujar fitxers - VCS -> Git -> Commit file - Marca tots els fitxers - Al commit message posa-hi en 5 paraules que hi ha - fes clic a commit. - VCS -> Git -> Push --- # .blue[Git] - Pycharm ## Descarregar el projecte en un pc - File -> new -> Project from version control - Copia la url del gitlab --- # .blue[Git] - Pycharm ## Descarregar canvis fets des d'un altre pc - VCS -> Git -> Pull