2023 年版履歴書入門ガイドの概要
コンピューター ビジョンは、視野を広げることができる急速に成長している分野です。その核心は、人間と同じように視覚情報を見て理解することをコンピューターに教えます。この包括的なガイドでは、コンピューター ビジョンの基本概念を明らかにし、一般的なアプリケーションを調査し、コンピューター ビジョンの将来のトレンドを展望します
コンピューター ビジョンの概要:科学と芸術の驚くべき交差点
さて、基本から始めましょう。コンピューター ビジョンは科学、数学、人工知能の交差点であり、この分野に視覚的理解の交響曲を生み出します。コンピューターはデジタル画像やビデオから意味のある情報を抽出できます。ヘルスケア、自動運転、エンターテイメントなどの業界は、コンピューター ビジョンの魔法によって完全に変革されました。
#コンピューター ビジョンの進化: シンプルな線から驚異的な認識まで#コンピュータ ビジョンは、長年にわたってどのように成長し、繁栄してきたのでしょうか。当初、私たちのアルゴリズムは生まれたばかりの赤ちゃんのようなもので、エッジの検出などの基本的なタスクをほとんど実行できません。しかし、ハードウェアとアルゴリズムの驚くべき進歩により、コンピューター ビジョンは前例のない高みに達しました。私たちのアルゴリズムは、オブジェクトを認識し、シーンを理解し、さらには画像のセグメンテーションを実行できるようになりました。
コンピュータ ビジョンの課題と限界: 完璧への険しい道
皆さん、この問題について話しましょう。コンピューター ビジョンは息を呑むようなものかもしれませんが、課題も伴います。複雑な照明条件や異なる視野角により、アルゴリズムの精度が低下する可能性があります。画像内のオクルージョンや乱雑さについて忘れないでください。それらは頭痛の原因となる可能性があります。しかし、私たちが直面している問題はそれだけではありません。コンピュータ ビジョン システムにおける倫理的考慮事項と偏見には注意が必要です。私たちは結果が公平で偏りのないものであることを保証する必要があります。結局のところ、私たちは完璧を求めています。
コンピュータ ビジョンの将来の動向
コンピュータ ビジョンの将来の見通しは非常に明るいです。生成モデルと画像合成技術は急速に進歩しており、コンピューターがリアルで詳細な画像を生成できるようになりました。さらに、説明可能な AI と説明可能性が注目を集め始めており、アルゴリズムが意思決定を行うプロセスを理解できるようになりました。 3D 認識や自然言語処理などの他の画期的なテクノロジーと組み合わせることで、コンピューター ビジョンを新たな高みに押し上げるでしょう。未来へのチャンスは無限大です!
結論: コンピュータ ビジョンの真の可能性を解き放つ
皆さん、コンピュータ ビジョンは長い道のりを歩んできましたが、その旅はまだ終わっていません。初期の始まりから世界中の産業を変革するまで、進化を続け、驚くべき成果を示し続けています。コンピュータービジョンの進歩は驚くべきものです。私たちは前進するにあたり、コンピュータ ビジョンのアプリケーションが倫理的かつ公正なものであることを保証するという課題に取り組む必要があります。この素晴らしい分野の可能性を最大限に引き出し、高解像度のマシンを使用して未来の世界を形作っていきましょう
以上が2023 年版履歴書入門ガイドの概要の詳細内容です。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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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。

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。

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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
