


Huit grandes tendances technologiques de l'intelligence artificielle en 2023
L'intelligence artificielle transformera tous les secteurs, de l'amélioration des soins de santé à la révolution des transports. Cet article explore ce que nous pouvons attendre de l’intelligence artificielle en 2023 et son impact sur nos vies.
L'Intelligence Artificielle intègre diverses technologies de pointe et futuristes. Des start-ups aux entreprises géantes, la concurrence pour utiliser l’intelligence artificielle à des fins d’efficacité opérationnelle, d’exploration de données et autres aspects devient de plus en plus féroce.
Huit grandes tendances technologiques de l'intelligence artificielle en 2023
Intelligence artificielle générative
Intelligence artificielle générative génère de nouvelles données ou du contenu à partir de collections de données existantes. Il vise à générer des données d’entrée aussi proches que possible de l’original et du monde réel. Les algorithmes d'apprentissage profond sont utilisés dans cette catégorie d'intelligence artificielle pour découvrir des modèles et des caractéristiques dans des ensembles de données, qui peuvent inclure du code, du texte, des photos, de l'audio, de la vidéo ou d'autres types de données. La génération d'intelligence artificielle est actuellement utilisée à diverses fins.
apprentissage automatique quantique
Le développement de l'apprentissage automatique quantique est une avancée technologique majeure car il permettra de créer des modèles d'apprentissage automatique complexes , Capable de résoudre des problèmes informatiques classiques actuellement difficiles ou trop complexes à résoudre, y compris les supercalculateurs assistés par intelligence artificielle. C’est pourquoi des entreprises comme IBM, Microsoft et Amazon ont investi massivement dans ce domaine.
Edge Artificial Intelligence
Edge computing rapproche l'analyse de la source de données, ce qui signifie que la source de données dispose de l'infrastructure requise pour le temps réel traitement des données . Cependant, l’IA de pointe en est encore à ses débuts, avec un marché potentiel de plus de 3 milliards de dollars d’ici 2027.
Cependant, il devient de plus en plus populaire avec la popularité croissante des appareils Internet des objets (IoT). En fait, l’IA de pointe gagne en popularité car elle réduit considérablement la consommation d’énergie grâce à l’analyse locale et élimine les problèmes de confidentialité associés au transfert de données vers des systèmes informatiques distants.
apprentissage automatique automatisé
L'intelligence artificielle a permis à l'industrie de l'apprentissage automatique automatisé de développer des modèles d'apprentissage automatique haut de gamme, évolutifs et efficaces. Au-delà de cela, l’accent est mis sur l’amélioration des performances des modèles de réseaux neuronaux. L’expansion de l’Internet des objets (IoT) est également une nouvelle tendance qui mérite d’être explorée. Cette catégorie inclut tout gadget connecté à Internet, y compris les smartphones. Par exemple, Uber teste ces voitures à l’aide de capteurs IoT pour révolutionner le secteur des transports. Là encore, l’impact de l’intelligence artificielle est évident.
Un jumeau numérique est un modèle virtuel qui simule le fonctionnement d'un produit ou d'un processus. Ce modèle bénéficiera à l’industrie manufacturière à grande échelle, au secteur de l’énergie et au développement urbain.IA Low-code, no-code
La tendance low-code et no-code dans le développement de sites Web et d'applications va devenir artificielle l'intelligence, responsabiliser les entreprises Possibilité de personnaliser ces systèmes intelligents à l'aide de modèles prédéfinis et de la technologie glisser-déposer. Cela accélérera l’intégration de l’IA dans les flux de travail existants, et l’utilisation de l’IA évoluera plus rapidement au sein de l’entreprise.
CYBERSÉCURITÉ
En fait, le développement de la technologie peut avoir des conséquences inattendues, exposant les entreprises et leurs collaborateurs à des informations sensibles et les actifs numériques sont à risque. Utilisez des mesures de cyberdéfense basées sur l’intelligence artificielle et des systèmes de sécurité avancés pour détecter ces menaces. En prenant ces précautions, nous pouvons protéger nos consommateurs contre les fraudeurs et les pirates informatiques.
Augmented Analytics
Étant donné que l'analyse augmentée affecte la façon dont les entreprises examinent les données, elle a des applications dans divers domaines, ce qui en fait l'un des 2023 les grandes tendances de l'intelligence artificielle de l'année. Selon les prévisions des données, d’ici 2025, 75 % des récits de données seront générés automatiquement à l’aide de méthodes d’analyse augmentée. Cette culture croissante des données aidera les utilisateurs et les dirigeants de l'entreprise à obtenir des informations approfondies et à automatiser le processus d'identification des changements importants, même s'ils manquent de connaissances en matière de données.
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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.

La politique de sauvegarde et de récupération de GitLab dans le système CentOS afin d'assurer la sécurité et la récupérabilité des données, Gitlab on CentOS fournit une variété de méthodes de sauvegarde. Cet article introduira plusieurs méthodes de sauvegarde courantes, paramètres de configuration et processus de récupération en détail pour vous aider à établir une stratégie complète de sauvegarde et de récupération de GitLab. 1. MANUEL BACKUP Utilisez le Gitlab-RakegitLab: Backup: Créer la commande pour exécuter la sauvegarde manuelle. Cette commande sauvegarde des informations clés telles que le référentiel Gitlab, la base de données, les utilisateurs, les groupes d'utilisateurs, les clés et les autorisations. Le fichier de sauvegarde par défaut est stocké dans le répertoire / var / opt / gitlab / backups. Vous pouvez modifier / etc / gitlab

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

Le réglage des performances de Zookeeper sur CentOS peut commencer à partir de plusieurs aspects, notamment la configuration du matériel, l'optimisation du système d'exploitation, le réglage des paramètres de configuration, la surveillance et la maintenance, etc. Assez de mémoire: allouez suffisamment de ressources de mémoire à Zookeeper pour éviter la lecture et l'écriture de disques fréquents. CPU multi-core: utilisez un processeur multi-core pour vous assurer que Zookeeper peut le traiter en parallèle.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

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 la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch
