Classification des technologies d'intelligence artificielle

Après plus de soixante ans de développement, la technologie de l'intelligence artificielle se concentre actuellement sur six grands domaines de recherche, à savoir l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la représentation des connaissances, le raisonnement automatique et la robotique.

Avec le développement du Big Data, les technologies liées à l'apprentissage automatique, à la vision par ordinateur et au traitement du langage naturel ont reçu une large attention, et certains agents (produits d’intelligence artificielle) basés sur la technologie d’apprentissage automatique ont été progressivement déployés dans les environnements de production. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo PHP)

Bien que le marché réclame actuellement l'intelligence artificielle et que de nombreuses grandes sociétés Internet aient commencé à se déployer dans le domaine de l'intelligence artificielle, le domaine de l'intelligence artificielle L'intelligence en est encore aux premiers stades de développement de l'industrie, les produits d'intelligence artificielle actuels sont encore au « stade d'intelligence artificielle faible », et les agents ont encore de nombreuses exigences en matière de scénarios de fonctionnement.

Le développement et l'application de la technologie de l'intelligence artificielle nécessitent le soutien d'une série de technologies, notamment la technologie de l'Internet des objets, la technologie du cloud computing, la technologie de l'informatique de pointe, la technologie du Big Data, etc.

Les étapes de l'apprentissage automatique comprennent la collecte de données, le tri des données, la conception d'algorithmes, la mise en œuvre d'algorithmes, la formation d'algorithmes, la vérification d'algorithmes et l'application d'algorithmes. La conception d'algorithmes est au cœur de l'apprentissage automatique et des données. collection C'est la base de l'apprentissage automatique. Par conséquent, avec le soutien du Big Data, l'apprentissage automatique s'est développé dans une certaine mesure à l'ère du Big Data. En termes simples, plus la quantité de données est importante, meilleur sera l’effet de l’apprentissage automatique.

La vision par ordinateur est la science qui permet aux ordinateurs de voir. La vision industrielle utilise des caméras, la conversion analogique-numérique et le traitement du signal numérique pour capturer et analyser les informations visuelles. Elle est souvent comparée à la vision humaine, mais la vision industrielle n’est pas liée à la biologie et peut être programmée pour voir à travers les murs. Il est utilisé dans diverses applications, de la reconnaissance de signatures à l’analyse d’images médicales. La vision par ordinateur, qui se concentre sur le traitement d’images par machine, est souvent confondue avec la vision industrielle.

Traitement du langage naturel (NLP) est le traitement du langage humain plutôt que informatique au moyen de programmes informatiques. L'un des exemples les plus anciens et les plus célèbres de NLP est la détection du spam, qui examine la ligne d'objet et le texte d'un e-mail et détermine s'il s'agit d'un spam. Les méthodes PNL actuelles sont basées sur l’apprentissage automatique. Les tâches PNL incluent la traduction de texte, l'analyse des sentiments et la reconnaissance vocale.

La représentation des connaissances est une branche de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'identification de modèles dans les données.

La robotique est un domaine d'ingénierie axé sur la conception et la fabrication de robots. Les robots sont souvent utilisés pour effectuer des tâches difficiles à réaliser ou à exécuter de manière cohérente par les humains. Ils sont utilisés sur les chaînes de montage de la production automobile ou par la NASA pour déplacer de gros objets dans l'espace. Récemment, des chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique pour créer des robots capables d’interagir dans des environnements sociaux.

À l'heure actuelle, notre pays continue de promouvoir la modernisation de la structure industrielle, et la mise en réseau et l'intelligence sont des éléments importants de la modernisation de la structure industrielle. Par conséquent, l'espace de développement futur de la technologie de l'intelligence artificielle est encore très vaste. ça vaut le coup d'attendre avec impatience. Derrière la modernisation de la structure industrielle doit se trouver la modernisation de la structure des talents. Par conséquent, pour les professionnels, la maîtrise de certaines technologies d'intelligence artificielle améliorera dans une certaine mesure la compétitivité de leur lieu de travail.

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