Inteligența Artificială

Ce este Inteligența Artificială?

Inteligența Artificială (IA sau AI) este un domeniu al informaticii care se ocupă cu crearea de programe capabile să rezolve probleme care, în mod normal, ar necesita inteligență umană.

Exemple de astfel de probleme: - Recunoașterea obiectelor în imagini - Înțelegerea și generarea de text - Luarea deciziilor pe baza unor date - Jocuri (șah, Go, jocuri video) - Conducerea autonomă a mașinilor

Tipuri de IA

Inteligență Artificială (termen general) - orice program care rezolvă o problemă "inteligentă", fie prin reguli fixe, fie prin învățare.

Machine Learning (ML) - programe care învață din exemple, fără să le spunem explicit cum să rezolve problema. Le arătăm multe exemple și își descoperă singure pattern-urile.

Deep Learning - o ramură a ML care folosește rețele neuronale cu multe straturi pentru a rezolva probleme complexe (recunoaștere de imagini, procesare de limbaj natural).

Inteligență Artificială
    └── Machine Learning
            └── Deep Learning

Unde folosim IA?

IA este peste tot în jurul nostru:

Domeniu	Exemple
Telefon	Asistent vocal (Siri, Google Assistant), recunoaștere facială, autocomplete
Social media	Feed personalizat, recomandări de prieteni, filtre foto
Streaming	Recomandări Netflix, Spotify, YouTube
E-commerce	"Clienții care au cumpărat X au cumpărat și Y"
Medicină	Diagnosticare din imagini medicale, descoperirea de medicamente
Transport	Mașini autonome, GPS cu predicție de trafic, Uber/Bolt pricing
Finanțe	Detectarea fraudelor, evaluare credit, trading algoritmic
Jocuri	NPC-uri inteligente, generare procedurală de conținut

De ce învățăm despre IA?

Este viitorul (și prezentul)

IA transformă rapid toate industriile. Înțelegerea conceptelor de bază te pregătește pentru orice carieră vei alege.

Rezolvă probleme reale

Cu IA poți construi aplicații care: - Detectează boli din radiografii - Traduc texte între limbi - Prezic prețul locuințelor - Generează artă și muzică

Gândire computațională

Învățarea IA îți dezvoltă abilitatea de a: - Analiza și structura datele - Identifica pattern-uri - Evalua și îmbunătăți soluții

Combinație de domenii

IA se combină cu aproape orice: - Biologie - analiza ADN, descoperire de medicamente - Lingvistică - traduceri, chatboți - Psihologie - analiza comportamentului - Matematică - statistică, probabilități - Arte - generare de imagini, muzică

Introducere Video

Autor: Matei Simtinică

Rezolvă în Colab: Introducere în Inteligența Artificială

Descarcă fișierul folosit în exerciții de aici: loan_train_data.csv

Rezolvă în Colab: Introducere în Python

Machine Learning - Cum funcționează?

Machine Learning se bazează pe ideea simplă: în loc să scriem reguli, lăsăm programul să le descopere singur din exemple.

Exemplu concret

Abordare tradițională (fără ML):

DACĂ email conține "câștigător" ȘI conține "$$$" ATUNCI spam
DACĂ email vine de la contact cunoscut ATUNCI nu e spam
...100 de reguli scrise manual...

Abordare ML:

1. Colectăm 10.000 de emailuri etichetate (spam / nu e spam)
2. Antrenăm un model pe aceste exemple
3. Modelul învață singur ce pattern-uri indică spam
4. Modelul poate clasifica emailuri noi

Procesul de antrenare

Un model ML trece prin 3 etape:

Reprezentare - alegem tipul de model potrivit pentru problemă
Evaluare - măsurăm cât de bine funcționează (ex: acuratețe = predicții corecte / total predicții)
Optimizare - ajustăm modelul pentru rezultate mai bune

Termeni importanți:

Features (caracteristici) - informațiile pe care le dăm modelului pentru a învăța
Labels (etichete) - răspunsurile corecte pentru datele de antrenare
Hiperparametri - setările pe care le configurăm înainte de antrenare

Tipuri de învățare

1. Învățare supervizată (Supervised Learning)

Modelul primește exemple cu răspunsuri corecte (labels).

Exemple: - Clasificare imagini: "aceasta e o pisică", "aceasta e un câine" - Detectare spam: "acest email e spam", "acesta nu e" - Predicție preț: "casa cu 3 camere în centru costă X lei"

2. Învățare nesupervizată (Unsupervised Learning)

Modelul primește date fără răspunsuri și trebuie să găsească pattern-uri singur.

Exemple: - Gruparea clienților similari (fără să știm grupele dinainte) - Detectarea anomaliilor în date - Reducerea dimensionalității datelor

3. Alte tipuri

Semi-supervizată - puține date cu label, multe fără
Învățare prin transfer - folosim un model antrenat pe o problemă pentru alta similară
Învățare prin recompensă (Reinforcement Learning) - modelul învață prin trial & error

Supervised Learning - Detalii

Clasificare vs. Regresie

Clasificare	Regresie
Răspunsul e o categorie	Răspunsul e un număr
"Este spam sau nu?"	"Ce preț va avea?"
"Ce animal e în poză?"	"Câți ani are persoana?"
Corect sau greșit	Cât de aproape ești

Întrebare: Determinarea vârstei unei persoane din poză este clasificare sau regresie?

Răspuns: Depinde cum formulezi problema: - "Are sub 18 ani?" → Clasificare - "Câți ani are exact?" → Regresie

Exemple de probleme supervizate

Recunoașterea cifrelor scrise de mână - clasificare (0-9)
Detecție facială - clasificare + regresie (este față? + coordonate)
Detectarea mailurilor spam - clasificare binară
Prezicerea prețului acțiunilor - regresie

Unsupervised Learning - Detalii

Folosim modele nesupervizate când: - Nu avem date etichetate - Vrem să descoperim structura datelor - Vrem o primă organizare pe care să o rafinăm manual

Metode de clustering (grupare)

Metodă	Bazată pe	Când o folosim
K-means	Centroid	Grupuri sferice, număr cunoscut de clustere
Hierarchical	Ierarhie	Vrem să vedem relațiile dintre grupuri
DBSCAN	Densitate	Grupuri de forme arbitrare, outlieri
Gaussian Mixture	Distribuție	Grupuri care se suprapun

Vizualizare comparativă

Diferite modele funcționează mai bine în funcție de distribuția datelor:

Comparație modele clustering

Sursă imagine și comparație modele

Exerciții de gândire

Pentru fiecare problemă supervizată de mai sus, cum ar arăta varianta nesupervizată?
Cum ai rezolva aceste probleme fără inteligență artificială?
Găsește 3 aplicații pe care le folosești zilnic care conțin IA. Ce tip de învățare crezi că folosesc?