Quelle est la tendance actuelle de développement dans le domaine de l'intelligence artificielle nationale ?

Ces dernières années, sous l'impulsion du marché et des politiques associées, le domaine national de l'intelligence artificielle a réalisé des percées dans de nombreuses technologies importantes. Qu’il s’agisse de la puissance de calcul, des algorithmes ou de la qualité des sources de données, ils ont fait des progrès considérables par rapport au passé. Dans le contexte de l’expansion progressive du marché, quelle est la tendance actuelle de développement du domaine national de l’intelligence artificielle ?

IA+Médical :

La technologie IA nécessite de nombreux ajustements lorsqu'elle atteint le niveau applicatif, et dans les secteurs plus orientés services, elle a une compatibilité relativement bonne. Grâce au big data et au cloud computing, la recherche et le développement de l'IA en Chine ont été appliqués en peu de temps au domaine médical. Après avoir appris de diverses données telles que des images médicales et des connaissances médicales, l’IA a dans un premier temps acquis la capacité de diagnostiquer certaines maladies.

D'un autre côté, lorsque les équipements de surveillance médicale sont connectés, l'intelligence artificielle peut mieux aider les médecins à surveiller les signes vitaux des patients ; les aider dans le diagnostic et le traitement, améliorant ainsi efficacement le niveau des services médicaux.

IA+IoT :

À l'heure actuelle, la technologie de l'Internet des objets permet aux gens de saisir des informations sur leur environnement grâce aux informations transmises par divers appareils de détection. Ces informations peuvent être utilisées pour prendre des décisions concernant le fonctionnement de l'équipement, mais dans l'ensemble, l'équipement n'est souvent responsable que de l'exécution et non de la prise de décision. Après avoir intégré l’IA, l’appareil peut prendre des décisions autonomes et améliorer encore son niveau d’intelligence.

IA+éducation :

Dans le domaine de l'éducation, l'IA peut pleinement saisir les caractéristiques des étudiants grâce à l'analyse du comportement des étudiants et fournir des programmes et des opinions pédagogiques ciblés. Cet ajustement du contenu pédagogique et des méthodes éducatives peut mieux aider les parents et les écoles à exploiter les capacités personnelles des élèves et permettre aux enfants de développer pleinement leur potentiel.

Apprentissage par renforcement :

L'apprentissage par renforcement est principalement un développement visant à améliorer les capacités d'apprentissage de l'IA, qui est elle-même l'un des modèles d'apprentissage de l'IA. Cette année, notre pays a réalisé des progrès considérables dans cette technologie, qu'il s'agisse de la capacité d'apprentissage de l'IA ou de la puissance de calcul des algorithmes, elle a réalisé des avancées plus importantes qu'auparavant.

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