


La technologie de l'intelligence artificielle a des perspectives illimitées
Au début des années 1990, M. Zhou Haizhong, un célèbre érudit chinois, a prédit que la technologie de l'intelligence artificielle serait largement utilisée dans diverses disciplines et produirait des effets inattendus. Aujourd’hui, de plus en plus de faits confirment sa prédiction. De nombreux experts ont souligné que la technologie de l'intelligence artificielle a un potentiel illimité et de larges perspectives d'application ; à l'avenir, elle jouera un rôle de plus en plus important dans le développement de la société humaine.
L'intelligence artificielle (IA) est une nouvelle science technique qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine. Depuis que le concept d’intelligence artificielle a été officiellement proposé en 1956, la technologie de l’intelligence artificielle s’est développée pendant plus de 60 ans et est entrée dans son troisième essor. Ces dernières années, grâce à la recherche et à l'application de technologies telles que le cloud computing, le big data et l'Internet des objets, la technologie de l'intelligence artificielle s'est développée rapidement et diverses industries ont commencé à appliquer en profondeur les technologies liées à l'intelligence artificielle.
En tant que branche de l'informatique, l'intelligence artificielle tente de comprendre l'essence de l'intelligence et de produire une nouvelle machine intelligente capable de répondre de la même manière à l'intelligence humaine. La recherche dans ce domaine comprend la robotique, la reconnaissance du langage et la reconnaissance d'images. systèmes experts et traitement du langage naturel, etc. Depuis la naissance de la technologie de l'intelligence artificielle, la théorie et la technologie sont devenues de plus en plus matures et les domaines d'application ont continué de s'étendre ; les produits technologiques apportés par la technologie de l'intelligence artificielle à l'avenir seront les « conteneurs » de la sagesse humaine.
La technologie de l'intelligence artificielle est désormais devenue une technologie de haute technologie extrêmement exigeante. Les personnes engagées dans ce travail doivent comprendre des connaissances en informatique, en psychologie, en linguistique, en mathématiques, en philosophie et dans d'autres disciplines. La technologie de l'intelligence artificielle comprend une science très vaste, qui comprend différents domaines, tels que l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, etc. D'une manière générale, l'un des principaux objectifs de cette recherche technologique est de permettre aux machines d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine complexe. travail effectué.
Étant donné que la technologie de l'intelligence artificielle implique des sujets tels que l'informatique, la psychologie, la linguistique, les mathématiques et la philosophie, elle concerne presque toutes les disciplines des sciences naturelles et des sciences sociales, et sa portée a largement dépassé la portée de la technologie de l'intelligence artificielle. la science pensante est celle de la pratique et de la théorie. Cette technologie se situe au niveau des applications techniques de la science pensante et en est une branche applicative.
Du point de vue de la réflexion, la technologie de l'intelligence artificielle ne se limite pas à la pensée logique. Ce n'est qu'en considérant la pensée par l'image et la pensée inspirée que nous pouvons promouvoir le développement révolutionnaire de cette technologie qui est souvent considérée comme la science fondamentale de nombreuses disciplines. Les mathématiques sont également entrées dans le langage. Dans le domaine de la pensée, la discipline de l'intelligence artificielle doit également emprunter des outils mathématiques ; les mathématiques jouent non seulement un rôle dans la logique standard, la logique floue, etc., mais lorsque les mathématiques entrent dans la discipline de l'intelligence artificielle, elles favoriseront les uns les autres et se développent plus rapidement.
Le développement de la technologie de l'intelligence artificielle nécessite trois facteurs de soutien majeurs : les données, la puissance de calcul et les algorithmes. Le cloud computing fournit un support de puissance de calcul (et est également l'un des scénarios de mise en œuvre), tandis que le big data fournit la source des données ; et Le développement du cloud computing et de l'intelligence artificielle sera également largement encouragé. Outre l’apprentissage automatique (deep learning), les axes de recherche actuels dans le domaine de l’intelligence artificielle portent également sur le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
La technologie de l'intelligence artificielle couvre la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images informatiques et le traitement du langage naturel, etc., et est devenue un moteur important pour l'industrialisation numérique et la numérisation industrielle. Dans le même temps, la technologie de l’intelligence artificielle n’aura une forte vitalité que si elle sert des applications pratiques. En tant qu'intégration typique de technologies de pointe axée sur les applications, les applications à grande échelle favoriseront davantage la mise à niveau itérative des technologies de base de l'intelligence artificielle et réaliseront des percées dans les logiciels et le matériel tels que les algorithmes et les puces.
Actuellement, la technologie de l'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans diverses industries. Les experts concernés ont déclaré que pour que la technologie de l'intelligence artificielle soit efficace, elle doit être mise en pratique. Mais il faut aussi se méfier de certaines applications qui utilisent l'étendard de la « technologie de l'intelligence artificielle » mais qui ne sont en réalité que des applications de l'automatisation ou des technologies de l'information traditionnelles. Cela nécessite que l'application de la technologie de l'intelligence artificielle soit étroitement alignée sur l'industrie. Ce n'est qu'avec une compréhension approfondie de l'industrie que cette technologie pourra véritablement tirer parti de l'intelligence dans les domaines de la fabrication, de l'éducation, de la médecine et dans d'autres domaines.
Les perspectives de développement de la technologie de l’intelligence artificielle sont infiniment larges. Cependant, la technologie est une arme à double tranchant. Si elle favorise le progrès social, elle comporte également dans une large mesure des risques technologiques. Il en va de même pour la technologie de l’intelligence artificielle. À l’ère du développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle, la manière de saisir avec précision les caractéristiques des temps changeants, de réfléchir en profondeur aux risques éthiques qu’ils engendrent et de proposer des stratégies de réponse ciblées et tournées vers l’avenir sont des enjeux majeurs des temps qui se présentent à nous.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Guide complet pour vérifier la configuration HDFS dans les systèmes CentOS Cet article vous guidera comment vérifier efficacement la configuration et l'état de l'exécution des HDF sur les systèmes CentOS. Les étapes suivantes vous aideront à bien comprendre la configuration et le fonctionnement des HDF. Vérifiez la variable d'environnement Hadoop: Tout d'abord, assurez-vous que la variable d'environnement Hadoop est correctement définie. Dans le terminal, exécutez la commande suivante pour vérifier que Hadoop est installé et configuré correctement: HadoopVersion Check HDFS Fichier de configuration: Le fichier de configuration de base de HDFS est situé dans le répertoire / etc / hadoop / conf / le répertoire, où Core-site.xml et hdfs-site.xml sont cruciaux. utiliser

La commande de fermeture CENTOS est arrêtée et la syntaxe est la fermeture de [options] le temps [informations]. Les options incluent: -H Arrêtez immédiatement le système; -P éteignez l'alimentation après l'arrêt; -r redémarrer; -t temps d'attente. Les temps peuvent être spécifiés comme immédiats (maintenant), minutes (minutes) ou une heure spécifique (HH: mm). Des informations supplémentaires peuvent être affichées dans les messages système.

L'installation de MySQL sur CENTOS implique les étapes suivantes: Ajout de la source MySQL YUM appropriée. Exécutez la commande YUM Install MySQL-Server pour installer le serveur MySQL. Utilisez la commande mysql_secure_installation pour créer des paramètres de sécurité, tels que la définition du mot de passe de l'utilisateur racine. Personnalisez le fichier de configuration MySQL selon les besoins. Écoutez les paramètres MySQL et optimisez les bases de données pour les performances.

Un guide complet pour consulter les journaux GitLab sous Centos System Cet article vous guidera comment afficher divers journaux GitLab dans le système CentOS, y compris les journaux principaux, les journaux d'exception et d'autres journaux connexes. Veuillez noter que le chemin du fichier journal peut varier en fonction de la version Gitlab et de la méthode d'installation. Si le chemin suivant n'existe pas, veuillez vérifier le répertoire d'installation et les fichiers de configuration de GitLab. 1. Afficher le journal GitLab principal Utilisez la commande suivante pour afficher le fichier journal principal de l'application GitLabRails: Commande: sudocat / var / log / gitlab / gitlab-rails / production.log Cette commande affichera le produit

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch
