Qu’est-ce que la technologie de l’IA ?

La technologie de l'IA est une science et une technologie émergentes. Les domaines de recherche de la technologie de l'IA comprennent les robots, la reconnaissance du langage, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes experts, etc. Le but de l’IA est de permettre aux ordinateurs d’apprendre et de penser comme les humains.

L'environnement d'exploitation de cet article : système Windows 7, ordinateur Dell G3.

IA (Intelligence Artificielle) est l'intelligence artificielle. C'est une science et une technologie émergentes qui étudient l'intelligence humaine, la simulent et l'étendent.

Les domaines de recherche de la technologie de l'IA comprennent les robots, la reconnaissance du langage, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes experts, etc. Le but de l’IA est de permettre aux ordinateurs d’apprendre et de penser comme les humains.

La technologie de l'IA implique un large éventail de disciplines, notamment la transfusion sanguine, la théorie de l'information, la roue de l'incertitude, la neurophysiologie, les sciences cognitives, la psychologie et même la philosophie

En ce qui concerne la technologie de l'IA, elle est impossible à dire Sans parler du deep learning (Deep Learning). Toute recherche en IA est indissociable du deep learning.

Le deep learning est une méthode d'apprentissage automatique, un algorithme qui tente d'utiliser des réseaux neuronaux à structure complexe pour effectuer des abstractions de haut niveau sur des données.

Le réseau neuronal est un ensemble d'algorithmes qui simule la structure et l'implication du cerveau humain. Il peut étiqueter et regrouper les informations d'entrée provenant du monde extérieur via le système de perception.

Le réseau neuronal simule la structure neuronale humaine, avec un seul niveau et de nombreux nœuds neuronaux.

L'apprentissage en profondeur consiste à apprendre via des réseaux de neurones. Chaque nœud du réseau de neurones apprend en fonction de l'apprentissage de la couche de nœuds précédente

À mesure que l'apprentissage s'approfondit étape par étape, plus l'apprentissage est approfondi. plus d'expérience qu'un nœud apprend.

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