人工知能コンピュータービジョンを最初に開発したのは誰ですか?
人工知能コンピューター ビジョンは、現代コンピューター サイエンスの重要な分野であり、主にコンピューターに画像やビデオを「理解」させ、自動識別、分類、追跡などの機能を実現する方法を研究しています。この分野における一人称は、この分野で多大な貢献をした先駆者を指します。では、人工知能コンピュータービジョンの分野の最初の人物は誰でしょうか?以下に紹介させていただきます。
人工知能コンピュータビジョンの分野での最初の人物は、カリフォルニア大学バークレー校の David G. Lowe 教授でしょう。彼はコンピュータ ビジョン分野の重要な革新者でありリーダーであり、コンピュータ ビジョン分野の先駆者の 1 人であり、SIFT アルゴリズムの発明者でもあります。
SIFT アルゴリズムは、画像の認識と照合に使用されるアルゴリズムで、画像内の重要な点を見つけて、その重要な点を記述して照合することで、画像の自動認識と照合を実現します。このアルゴリズムは、回転、拡大縮小、照明の変化などに対応でき、堅牢性と精度が高いため、コンピュータビジョンの分野で広く使用されています。
デイビッド G. ロウ教授は 1990 年代にコンピュータ ビジョンの分野の研究を開始し、その研究成果はこの分野の発展に多大な貢献をしました。彼は 2004 年に、SIFT アルゴリズムの原理と応用を紹介した「スケール不変キーポイントからの特徴的な画像特徴」というタイトルの論文を発表しました。この論文は、コンピュータ ビジョンの分野における古典とみなされ、この分野に多大な貢献をしました。の開発は大きな影響を与えました。
SIFT アルゴリズムに加えて、David G. Lowe 教授は他の側面でも重要な貢献を行っています。彼は、画像内の類似した局所特徴を見つけて画像の自動マッチングと検索を実現できる、局所特徴に基づく画像マッチング手法を提案しました。彼はまた、画像認識やビデオ追跡などの問題を研究し、いくつかの効果的な解決策を提案しました。
一般的に、デイビッド G. ロウ教授は人工知能コンピューター ビジョンの分野の最初の人物であり、彼の研究結果はこの分野の発展に重要な貢献を果たしています。彼の業績は学術界だけでなく産業界でも広く知られています。彼の業績は、コンピューター ビジョンの分野における輝かしい歴史であるだけでなく、人工知能の分野における重要なマイルストーンでもあります。
以上が人工知能コンピュータービジョンを最初に開発したのは誰ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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