


Qu'est-ce que la vision par ordinateur dans l'intelligence artificielle
L'Intelligence Artificielle (IA) a émergé avec le développement d'"agents intelligents ayant un désir de connaissance". C'est une ressource qui identifie le besoin de diverses actions et agit en conséquence pour obtenir des résultats optimaux. L'intelligence artificielle fait également référence aux machines capables de simuler l'apprentissage et l'analyse humains pour résoudre des problèmes.
Qu'est-ce que la vision par ordinateur dans l'intelligence artificielle ?
La vision humaine a bénéficié de générations d'apprentissage sur la façon de distinguer différents objets, de calculer la distance entre les objets, ainsi que de détecter et vérifier si les images sont exactes.
Développer des appareils numériques qui saisissent les entrées d'images ou de vidéos de la même manière que les humains est un objectif dans le domaine de la vision par ordinateur.
La vision par ordinateur entraîne les ordinateurs à effectuer les mêmes tâches plus efficacement que l'œil humain, la rétine, le nerf optique et le cortex oculaire, en utilisant des algorithmes, des données et des caméras au lieu de ces organes.
Applications de l'intelligence artificielle dans la vision par ordinateur
Reconnaissance d'objets : Une technologie de vision par ordinateur appelée reconnaissance d'objets est utilisée pour identifier, localiser et classer des images ou des objets numériques dans le monde réel. Il utilise l’intelligence artificielle appliquée pour transformer les ordinateurs en détecteurs d’objets capables de numériser des images et des vidéos du monde réel. Il comprend les caractéristiques des choses et détermine leur destination, tout comme les individus.
La qualité des données d'entraînement est cruciale pour l'efficacité des systèmes de reconnaissance d'objets. Plus de données signifie que le modèle classera les objets plus rapidement en fonction de caractéristiques connues. Les caractéristiques d'une image influencent la probabilité d'identifier correctement un objet. Pour déterminer l’étiquette ou la catégorie d’un objet en intelligence artificielle, le système calcule un score de confiance. Afin d’obtenir des résultats, les calculs algorithmiques de reconnaissance d’objets doivent être parfaitement compris.
Segmentation d'image : Formez un réseau neuronal ou un algorithme d'apprentissage automatique pour trouver des objets spécifiques en fonction des pixels de l'image pour la segmentation de l'image. Pour déterminer la présence d'un objet, il analyse chaque pixel de l'objet indépendamment et met en évidence leur emplacement, plutôt que de tracer des bordures. Lorsqu'un objet est partiellement masqué ou masqué, le système ne fournit pas de valeur car il ne peut pas localiser la contrepartie sombre de l'image.
Par exemple, s'il y a une image d'une voiture, l'algorithme mettra en évidence la voiture entière en rouge pour attirer l'attention des gens, l'identifiera comme une catégorie « voiture » et affichera un score de confiance de « 85 % ». Sur la base de ce résultat, l'algorithme est sûr à 85 % que l'objet dans l'image est une voiture.
Agriculture : L'agriculture et la technologie moderne ne font pas souvent bon ménage. Cependant, les exploitations agricoles du monde entier abandonnent progressivement les méthodes et outils obsolètes. Les agriculteurs utilisent désormais la vision par ordinateur pour stimuler l’agro-industrie.
Les entreprises agrotechnologiques adoptent des technologies avancées combinées à l'intelligence artificielle pour se concentrer sur la récolte et les semis agricoles. Des technologies de pointe telles que le désherbage, l’évaluation de la santé des plantes et l’analyse météorologique peuvent être réalisées à l’aide de modèles d’IA. La vision par ordinateur a de nombreuses applications actuelles et prévisibles dans l'agriculture, telles que la surveillance des cultures par drone, l'application automatisée de pesticides, la surveillance des rendements et le tri et la classification intelligents des cultures, etc.
Reconnaissance faciale : Bien que cet aspect soit principalement utilisé sur les smartphones au niveau personnel, mais la technologie de reconnaissance faciale est un moteur potentiel pour la sécurité publique. Une fonction importante de reconnaissance d’images a été utilisée dans de nombreux pays pour reconnaître les visages dans les lieux publics. Pour détecter les visages avec la plus grande précision, l'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des algorithmes d'apprentissage profond pour entraîner l'application afin d'obtenir les meilleurs résultats. Les résultats enregistrés sont ensuite extraits vers un système backend pour une analyse plus approfondie. L'utilisation de cette technologie est extrêmement utile pour identifier et réduire les activités liées à la criminalité, au vol et aux effractions.
Industrie manufacturière : La vision par ordinateur est souvent utilisée dans les systèmes d'inspection par intelligence artificielle. Ces méthodes sont utilisées pour augmenter la productivité dans les entrepôts et les installations de R&D. Par exemple, la vision par ordinateur est utilisée dans les systèmes d’inspection pour les systèmes de maintenance prédictive. Pour réduire les pannes de produits et d’équipements, ces gadgets vérifient constamment l’environnement. Afin que les travailleurs humains puissent prendre des mesures supplémentaires, le système les informe d'éventuels dysfonctionnements ou produits défectueux. Les employés utilisent également la vision par ordinateur pour effectuer des tâches d’emballage et de contrôle qualité. L'automatisation des processus à forte intensité de main-d'œuvre tels que la gestion et l'assemblage des produits est une autre utilisation de la vision par ordinateur. La chaîne de production de produits de précision tels que les produits électroniques est un domaine d'application des produits d'intelligence artificielle.
Conclusion
La vision par ordinateur est utilisée par de nombreuses industries pour améliorer la satisfaction des clients, réduire les dépenses et améliorer la sécurité. Ce qui rend cette technologie unique, c’est la manière unique dont elle traite les données. Les grandes quantités de données que nous générons chaque jour sont utilisées à notre avantage car elles apprennent aux ordinateurs à reconnaître et à comprendre les objets. La vision par ordinateur dans le domaine de l’intelligence artificielle offre aux consommateurs et aux entreprises de nombreuses opportunités. Les voitures autonomes, les diagnostics médicaux, l’étiquetage des images et les caisses sans caisse ne sont que quelques-unes des nombreuses utilisations de la technologie de vision par ordinateur.
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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

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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

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.

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

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

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.

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
