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Pour les experts en IA, les investissements croissants dans les applications d’IA et l’utilisation croissante de l’IA dans l’espace des entreprises sont révélateurs de l’évolution du marché du travail.
L’intelligence artificielle est probablement l’une des avancées les plus passionnantes que nous connaissons en tant qu’humains. Il s'agit d'une branche de l'informatique dédiée à la création de machines intelligentes qui fonctionnent et réagissent comme les humains.
Il existe quatre principaux types d’IA. Je suis:
Ce type d’IA est purement réactif et n’a pas la capacité de former des « souvenirs » ou d’utiliser des « expériences passées » pour prendre des décisions. Ces machines sont conçues pour effectuer des tâches spécifiques. Par exemple, les cafetières ou les machines à laver programmables sont conçues pour exécuter des fonctions spécifiques, mais elles n'ont pas de mémoire.
Ce type d’IA utilise les expériences passées et les données actuelles pour prendre une décision. Une mémoire limitée signifie que les machines ne produisent pas de nouvelles idées. Ils ont un programme intégré qui gère la mémoire. La reprogrammation est effectuée pour apporter des modifications à ces machines. Les voitures autonomes sont des exemples d’intelligence artificielle avec une mémoire limitée.
Ces machines d’IA peuvent socialiser et comprendre les émotions humaines et auront la capacité de comprendre cognitivement quelqu’un en fonction de son environnement, des traits de son visage, etc. Les machines dotées de telles capacités n’ont pas encore été développées. De nombreuses recherches sont en cours sur ce type d’intelligence artificielle.
C'est l'avenir de l'intelligence artificielle. Ces machines seront super intelligentes, sensibles et conscientes. Ils sont capables de réagir de manière très similaire à un humain, bien qu’ils aient probablement leurs propres caractéristiques.
Explorons les manières suivantes qui expliquent comment nous pouvons mettre en œuvre l'intelligence artificielle :
est leapprentissage automatique ce qui donne à l’IA la capacité d’apprendre. Cela se fait en utilisant des algorithmes pour découvrir des modèles et générer des informations à partir des données auxquelles ils sont exposés.
L'l'apprentissage en profondeur, qui est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique, offre à l'intelligence artificielle la capacité d'imiter le réseau neuronal du cerveau humain. Cela peut donner un sens aux modèles, au bruit et aux sources de confusion dans vos données.
Essayons de comprendre comment ça marche deep learning.
Considérons une image ci-dessous :
L'image ci-dessus montre les trois couches principales d'un réseau de neurones:
Les images que nous voulons séparer vont dans la couche d'entrée. Les flèches sont dessinées à partir de l'image sur des points individuels du calque d'entrée. Chacun des points blancs du calque jaune (calque d'entrée) représente un pixel de l'image. Ces images remplissent les points blancs du calque d’entrée.
Nous devrions avoir une idée claire de ces trois niveaux en suivant ce tutoriel sur l'IA.
Les couches cachées sont responsables de tous les calculs mathématiques ou extraction de fonctionnalités sur nos entrées. Dans l'image ci-dessus, les calques affichés en orange représentent les calques masqués. Les lignes visibles entre ces couches sont appelées « poids ». Chacun d'eux représente généralement un nombre flottant, ou nombre décimal, qui est multiplié par la valeur dans la couche d'entrée. Tous les poids s'additionnent dans la couche cachée. Les points de la couche masquée représentent une valeur basée sur la somme des poids. Ces valeurs sont ensuite transmises à la couche cachée suivante.
Vous vous demandez peut-être pourquoi il existe plusieurs niveaux. Les calques masqués fonctionnent dans une certaine mesure comme des alternatives. Plus il y a de couches cachées, plus les données entrantes et celles pouvant être produites sont complexes. La précision du résultat attendu dépend généralement du nombre de couches cachées présentes et de la complexité des données d'entrée.
La couche de sortie nous donne des photos séparées. Une fois que le calque aura ajouté tous ces poids saisis, il déterminera si l'image est un portrait ou un paysage.
Exemple : prévoir les coûts des billets d'avion
Cette prédiction est basée sur divers facteurs, notamment :
Commençons par quelques données historiques sur le prix des billets pour entraîner la machine. Une fois notre machine entraînée, nous partageons de nouvelles données qui aideront à prédire les coûts. Auparavant, lorsque nous avons découvert les quatre types de machines, nous avons discuté des machines dotées de mémoire. Ici, nous parlons simplement de la mémoire et de la manière dont elle comprend un modèle dans les données et l'utilise pour faire des prévisions sur de nouveaux prix.
Ensuite, dans ce didacticiel, examinons le fonctionnement de l'IA et certaines applications de l'IA.
Une application courante de l’intelligence artificielle que nous observons aujourd’hui est la commutation automatique des appareils électroménagers dans la maison.
Lorsque vous entrez dans une pièce sombre, des capteurs présents dans la pièce détectent votre présence et allument les lumières. Ceci est un exemple de machines sans mémoire. Certains des programmes d’IA les plus avancés sont même capables de prédire les modèles d’utilisation et d’allumer les appareils avant de donner des instructions explicites.
Certains programmes et applications d'intelligence artificielle ils sont capables d'identifier votre voix et d'effectuer une action en conséquence. Si vous dites « allumer le téléviseur », les capteurs audio du téléviseur détectent votre voix et l'allument.
Avec le Google Home Mini vous pouvez le faire tous les jours.
La dernière section de ce didacticiel sur l'IA illustre le cas d'utilisation de l'IA dans le domaine de la santé.
L'l'intelligence artificielle présente plusieurs cas d'utilisation intéressants, et cette section du didacticiel vous aidera à mieux les comprendre, en commençant par les applications de l'IA dans le domaine de la santé. Le problème est de prédire si une personne souffre de diabète ou non. Les informations spécifiques du patient sont utilisées comme entrée pour ce cas. Ces informations comprendront :
Regardez la vidéo « Tutoriel sur l'intelligence artificielle » de Simplilearn pour voir comment un modèle est créé pour cet énoncé de problème. Le modèle est implémenté avec Python aide TensorFlow.
Les applications d'intelligence artificielle sont redeficomprendre la manière dont les processus commerciaux sont exécutés dans divers domaines, tels que le marketing, la santé, les services financiers, etc. Les entreprises explorent continuellement les moyens de bénéficier de cette technologie. Alors que la quête d’amélioration des processus actuels continue de croître, il est logique que les professionnels acquièrent une expertise en IA.
L'Intelligence Artificielle des Objets (AIoT) c'est la combinaison de l'intelligence artificielle (IA) au sein de solutions Internet des objets (IoT). L'Internet des Objets (ou Internet des Objets) repose sur l'idée d'objets « intelligents » de la vie quotidienne, interconnectés entre eux (grâce à Internet) et capables d'échanger des informations possédées, collectées et/ou traitées. .
Grâce à cette intégration, l'Intelligence Artificielle pourra se connecter au réseau pour traiter des données et échanger des informations avec d'autres objets, améliorant ainsi la gestion et l'analyse d'énormes quantités de données. Les applications capables d'intégrer l'IoT et l'IA auront un impact radical sur les entreprises et les consommateurs. Quelques exemples parmi tant d’autres ? Véhicules autonomes, soins de santé à distance, immeubles de bureaux intelligents, maintenance prédictive.
Quand on parle de Traitement du langage naturel nous faisons référence aux algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) capables d’analyser et de comprendre le langage naturel, c’est-à-dire le langage que nous utilisons au quotidien.
La PNL permet la communication entre l'homme et la machine et traite des textes ou des séquences de mots (pages web, posts sur les réseaux sociaux...), mais aussi de la compréhension du langage parlé ainsi que des textes (reconnaissance vocale). Les finalités peuvent varier de la simple compréhension du contenu, à la traduction, jusqu'à la production de texte de manière indépendante à partir de données ou de documents fournis en entrée.
Bien que les langues soient en constante évolution et caractérisées par des idiomes ou des expressions difficiles à traduire, la PNL trouve de nombreux domaines d'application comme les correcteurs orthographiques ou les systèmes de traduction automatique des textes écrits, les chatbots et les assistants vocaux pour la langue parlée.
Lo Reconnaissance vocale est une capacité qui permet à un ordinateur de comprendre et de traiter le langage humain sous forme écrite ou dans d’autres formats de données. Grâce à l’utilisation de l’Intelligence Artificielle, cette technologie est désormais capable d’identifier non seulement le langage naturel, mais aussi d’autres nuances comme les accents, les dialectes ou les langues.
Ce type de reconnaissance vocale permet d'effectuer des tâches manuelles qui nécessitent généralement des commandes répétitives, par exemple dans les chatbots avec automatisation vocale, pour acheminer les appels dans les centres de contact, dans les solutions de dictée et de transcription vocale, ou dans les commandes d'interface utilisateur PC, mobiles et électroniques. systèmes de cartes.
L'Intelligence artificielle générale (en anglais Artificial General Intelligence, ou AGI) est un type d'IA qui a la capacité de comprendre, d'apprendre et d'aborder des tâches complexes. de la même manière que les humains.
Par rapport aux systèmes d’intelligence artificielle spécialisés dans des tâches spécifiques (Narrow Artificial Intelligence ou ASI – Narrow AI), une AGI démontre polyvalence cognitive, apprentissage de différentes expériences, compréhension et adaptabilité à un large éventail de situations sans nécessiter de programmation spécifique pour chaque tâche individuelle.
Malgré la distance actuelle, l'objectif final d'une AGI est - bien que ce soit une tâche certainement complexe - d'aller vers reproduire le plus fidèlement possible l’esprit humain et les capacités cognitives.
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