Périphériques technologiques
IA
Le rôle de valeur de l'intelligence artificielle dans les applications de l'Internet des objets
Le rôle de valeur de l'intelligence artificielle dans les applications de l'Internet des objets
Dans un monde de plus en plus numérique, l'intelligence artificielle est utilisée pour améliorer l'expérience client et les performances globales.
Si une entreprise évolue dans le domaine de la technologie IoT, il est crucial de comprendre l'importance et les avantages de l'intelligence artificielle. Cet article abordera tous les aspects liés à l’intelligence artificielle pour bien comprendre le sujet.
Aujourd'hui, les domaines d'application de l'IoT incluent la reconnaissance visuelle, la prédiction d'événements futurs et l'identification d'objets.
Les gens se demandent peut-être : « En quoi les applications IoT sont-elles différentes ? Elles sont utilisées à de nombreuses fins telles que la domotique, les soins de santé et la fabrication. » Ils peuvent également être utilisés dans les villes intelligentes.
Les algorithmes d'intelligence artificielle permettent aux systèmes d'évaluer, d'apprendre et d'agir de manière indépendante
Les algorithmes d'intelligence artificielle permettent aux systèmes d'évaluer, d'apprendre et d'agir de manière indépendante. Il peut également être utilisé pour créer des cerveaux ou des pensées virtuels.
Cette technologie est conçue de telle manière qu'elle apprend de l'expérience et possède une capacité innée à apprendre de nouvelles choses. Cela signifie que si vous souhaitez qu'un appareil ou un système acquière certaines compétences, vous devez y saisir certaines données vous-même ou quelqu'un d'autre (par exemple, un employé).
L'apprentissage automatique est une autre branche de l'intelligence artificielle
L'apprentissage automatique est une autre branche de l'intelligence artificielle. Il permet aux programmes d’analyser d’énormes ensembles de données et de prendre eux-mêmes des décisions en cas de besoin. L'apprentissage automatique peut être utilisé à diverses fins telles que la classification d'images, la reconnaissance vocale ou les moteurs de recommandation.
Le Machine Learning utilise des données pour apprendre des modèles afin d'automatiser les processus qui nécessitent une intervention humaine. Par exemple, il pourrait être utilisé par les véhicules autonomes (VA) pour reconnaître les panneaux de signalisation et les conditions routières la nuit afin de savoir à quelle vitesse conduire sur une route particulière en fonction de son environnement, plutôt que de se fier uniquement aux commentaires des concepteurs ou d'autres personnes familiarisées avec ces derniers. routes.
L'apprentissage profond est le meilleur exemple d'apprentissage automatique
L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour effectuer des tâches de reconnaissance de formes et de classification. Il s'appuie sur des réseaux neuronaux multicouches, chacun comportant plusieurs neurones, et apprend de l'expérience passée.
Le cerveau humain est un exemple de système d'apprentissage profond car il peut percevoir et traiter les informations de différentes manières. Cette capacité nous permet de comprendre le langage, de reconnaître les visages, de lire des livres et de prendre des décisions basées sur l’expérience ou les connaissances acquises dans des situations antérieures.
L'intelligence artificielle nécessite beaucoup de données
La technologie de l'intelligence artificielle nécessite beaucoup de données, et les fabricants peuvent utiliser les données collectées par les appareils IoT. Plus il y a de données utilisées pour entraîner un modèle d’IA, meilleures sont ses performances. Par exemple, si vous disposez d'un appareil IoT qui surveille la température de votre maison et vous envoie une alerte lorsqu'il détecte un changement en dehors des paramètres normaux (comme une baisse de 2 degrés), vous pourrez peut-être exploiter ces informations et d'autres Des facteurs tels que les conditions météorologiques ou les modèles historiques entraînent un modèle prédictif pour permettre à votre appareil de prédire si une autre vague de froid se produira bientôt.
Ce type d'analyse peut aider à réduire les coûts associés à l'entretien des équipements, tels que les systèmes de chauffage ou les climatiseurs, car ces systèmes sont spécifiquement conçus pour les températures chaudes/froides en fonction de leur emplacement, s'ils ne sont pas surveillés régulièrement pendant leur cycle de vie ; Eux aussi deviennent moins efficaces avec le temps en raison de l’usure causée par les cycles de chauffage/refroidissement (surtout en hiver).
L'IoT et l'intelligence artificielle peuvent être utilisés pour donner des instructions aux machines à la maison ou au travail sans avoir à parler ou à taper.
Comme vous pouvez le voir dans les exemples ci-dessus, l'IA et l'IoT ne sont pas seulement deux technologies travaillant ensemble. Ils se complètent en fait dans certains domaines, permettant aux gens de donner des instructions aux machines à la maison ou au travail sans avoir à parler ou à taper.
En plus de cela, elles présentent d'autres avantages :
L'utilisation de l'IA dans les applications IoT nous permet de créer des systèmes capables d'apprendre de leur environnement et de s'adapter en conséquence, ce qui les rend plus efficaces que les méthodes traditionnelles, qui se concentrent sur des règles prédéfinies ; (par exemple : « Si ces conditions sont remplies, alors faites-le »). Par exemple, une voiture autonome peut être capable de mieux reconnaître les schémas de circulation qu'un conducteur humain, car elle peut obtenir diverses informations sur les conditions routières, y compris la météo. Ainsi, si de fortes pluies sont prévues plus tard dans la journée, la voiture saura non seulement combien de temps il reste avant le coucher du soleil, mais aussi s'il y aura suffisamment de lumière lorsqu'elle circulera en ville après la tombée de la nuit
L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique. qui étudie la conception et le développement d'agents intelligents. Les agents intelligents sont des logiciels capables de détecter l'environnement et de prendre des mesures pour maximiser les chances de succès dans la réalisation d'un certain objectif. Ingénierie, philosophie, droit, biologie et économie sur 50 ans
Le premier. Le système d'intelligence artificielle (IA) a été créé en 1956 par John McCarthy qui a développé un test d'apprentissage automatique appelé « le jeu de dames ». Il jouait contre lui-même jusqu'à ce qu'il puisse vaincre son adversaire de manière équitable en utilisant uniquement les règles de la logique ; a été réalisé avec deux ordinateurs reliés entre eux par une ligne téléphonique - les systèmes ultérieurs utilisaient du matériel spécialisé mais étaient toujours soumis aux limitations de la conception originale. Limitations de vitesse (ils ne peuvent gérer qu'un seul état de jeu à la fois)
En fin de compte, dans un Dans un monde de plus en plus numérique, l’intelligence artificielle est utilisée pour améliorer l’expérience client et la performance globale.
Si une entreprise évolue dans le domaine de la technologie IoT, il est crucial de comprendre l'importance et les avantages de l'intelligence artificielle. Cet article abordera tous les aspects liés à l’intelligence artificielle pour bien comprendre le sujet.
Aujourd'hui, les domaines d'application de l'IoT incluent la reconnaissance visuelle, la prédiction d'événements futurs et l'identification d'objets.
Les gens peuvent se demander : « En quoi les applications IoT sont-elles différentes ? Elles sont utilisées à de nombreuses fins telles que la domotique, les soins de santé et la fabrication. Ils peuvent également être utilisés dans les villes intelligentes.
Les algorithmes d'intelligence artificielle permettent aux systèmes d'évaluer, d'apprendre et d'agir de manière indépendante
Les algorithmes d'intelligence artificielle permettent aux systèmes d'évaluer, d'apprendre et d'agir de manière indépendante. Il peut également être utilisé pour créer des cerveaux ou des pensées virtuels.
Cette technologie est conçue de telle manière qu'elle apprend de l'expérience et possède une capacité innée à apprendre de nouvelles choses. Cela signifie que si vous souhaitez qu'un appareil ou un système acquière certaines compétences, vous devez y saisir certaines données vous-même ou quelqu'un d'autre (par exemple, un employé).
L'apprentissage automatique est une autre branche de l'intelligence artificielle
L'apprentissage automatique est une autre branche de l'intelligence artificielle. Il permet aux programmes d’analyser d’énormes ensembles de données et de prendre eux-mêmes des décisions en cas de besoin. L'apprentissage automatique peut être utilisé à diverses fins telles que la classification d'images, la reconnaissance vocale ou les moteurs de recommandation.
Le Machine Learning utilise des données pour apprendre des modèles afin d'automatiser les processus qui nécessitent une intervention humaine. Par exemple, il pourrait être utilisé par les véhicules autonomes (VA) pour reconnaître les panneaux de signalisation et les conditions routières la nuit afin de savoir à quelle vitesse conduire sur une route particulière en fonction de son environnement, plutôt que de se fier uniquement aux commentaires des concepteurs ou d'autres personnes familiarisées avec ces derniers. routes.
L'apprentissage profond est le meilleur exemple d'apprentissage automatique
L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour effectuer des tâches de reconnaissance de formes et de classification. Il s'appuie sur des réseaux neuronaux multicouches, chacun comportant plusieurs neurones, et apprend de l'expérience passée.
Le cerveau humain est un exemple de système d'apprentissage profond car il peut percevoir et traiter les informations de différentes manières. Cette capacité nous permet de comprendre le langage, de reconnaître les visages, de lire des livres et de prendre des décisions basées sur l’expérience ou les connaissances acquises dans des situations antérieures.
L'intelligence artificielle nécessite beaucoup de données
La technologie de l'intelligence artificielle nécessite beaucoup de données, et les fabricants peuvent utiliser les données collectées par les appareils IoT. Plus il y a de données utilisées pour entraîner un modèle d’IA, meilleures sont ses performances. Par exemple, si vous disposez d'un appareil IoT qui surveille la température de votre maison et vous envoie une alerte lorsqu'il détecte un changement en dehors des paramètres normaux (comme une baisse de 2 degrés), vous pourrez peut-être exploiter ces informations et d'autres Des facteurs tels que les conditions météorologiques ou les modèles historiques entraînent un modèle prédictif pour permettre à votre appareil de prédire si une autre vague de froid se produira bientôt.
Ce type d'analyse peut aider à réduire les coûts associés à l'entretien des équipements, tels que les systèmes de chauffage ou les climatiseurs, car ces systèmes sont spécifiquement conçus pour les températures chaudes/froides en fonction de leur emplacement, s'ils ne sont pas surveillés régulièrement pendant leur cycle de vie ; Eux aussi deviennent moins efficaces avec le temps en raison de l’usure causée par les cycles de chauffage/refroidissement (surtout en hiver).
L'IoT et l'intelligence artificielle peuvent être utilisés pour donner des instructions aux machines à la maison ou au travail sans avoir à parler ou à taper.
Comme vous pouvez le voir dans les exemples ci-dessus, l'IA et l'IoT ne sont pas seulement deux technologies travaillant ensemble. Ils se complètent en fait dans certains domaines, permettant aux gens de donner des instructions aux machines à la maison ou au travail sans avoir à parler ou à taper.
En plus de cela, elles présentent d'autres avantages :
L'utilisation de l'IA dans les applications IoT nous permet de créer des systèmes capables d'apprendre de leur environnement et de s'adapter en conséquence, ce qui les rend plus efficaces que les méthodes traditionnelles, qui se concentrent sur des règles prédéfinies ; (par exemple : « Si ces conditions sont remplies, alors faites-le »). Par exemple, une voiture autonome peut être capable de mieux reconnaître les schémas de circulation qu'un conducteur humain, car elle peut obtenir diverses informations sur les conditions routières, y compris la météo. Ainsi, si de fortes pluies sont prévues plus tard dans la journée, la voiture saura non seulement combien de temps il reste avant le coucher du soleil, mais aussi s'il y aura suffisamment de lumière lorsqu'elle circulera en ville après la tombée de la nuit
L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique. qui étudie la conception et le développement d'agents intelligents. Les agents intelligents sont des logiciels capables de détecter l'environnement et de prendre des mesures pour maximiser les chances de succès dans la réalisation d'un certain objectif. Ingénierie, philosophie, droit, biologie et économie sur 50 ans
Le premier. Le système d'intelligence artificielle (IA) a été créé en 1956 par John McCarthy, qui a développé un test d'apprentissage automatique appelé « The Checkers Game ». Il jouait contre lui-même jusqu'à ce qu'il puisse vaincre son adversaire de manière équitable en utilisant uniquement les règles de la logique ; cela a été accompli avec deux ordinateurs reliés entre eux par une ligne téléphonique - les systèmes ultérieurs utilisaient du matériel spécialisé mais étaient toujours soumis aux limitations de la conception originale. Limite de vitesse (ils ne peuvent gérer qu'un seul état de jeu à la fois)
En fin de compte, artificiel L'intelligence artificielle est l'une des technologies les plus prometteuses qui jouera un rôle important pour rendre l'Internet des objets plus intelligent. L'utilisation de l'intelligence artificielle peut aider les gens à résoudre les problèmes liés à l'IoT. Des questions liées à la collecte, à l'analyse et à la prise de décision de données ?
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
