Auteur : Zen et l'art de la programmation informatique
1. Introduction
2019 est la première année du domaine de l'IA et une période historique de bond en avant. Au cours des dix dernières années, avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, les percées technologiques, l'amélioration de l'efficacité de la production, l'amélioration des capacités de traitement des données et l'innovation continue en matière d'impact social, l'intelligence artificielle est devenue un facteur important dans l'économie, la technologie, et la chaîne industrielle, un élément important. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle touche tous les horizons et offre des opportunités commerciales illimitées.
Depuis le début de l'épidémie de COVID-19 en 2019, de nombreuses grandes entreprises nationales et étrangères ont déployé l'intelligence artificielle, la fabrication intelligente, etc., suivies de près par de grandes entreprises telles que Huawei, Baidu et Tencent, créant des industries allant de la logistique au commerce de détail. , reconnaissance d’images, soins médicaux, etc. Produits et services d’intelligence artificielle dans de multiples domaines. Le développement de ces sociétés d’intelligence artificielle nous a apporté beaucoup de réflexion et de référence.
Dans le développement de l’intelligence artificielle, le plus représentatif est le framework d’apprentissage automatique TensorFlow lancé par Google. TensorFlow est une plate-forme d'apprentissage automatique multiplateforme open source qui peut aider les développeurs à créer, former et tester rapidement des modèles de réseaux neuronaux complexes, et peut résoudre des problèmes dans différents domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, l'analyse de texte, etc. Il convient de noter que bien que TensorFlow soit actuellement le framework d'apprentissage automatique le plus populaire, il couvre bien plus que ce à quoi les gens prêtent généralement attention. En lisant la documentation officielle de TensorFlow, vous pouvez en apprendre davantage sur les derniers développements de la technologie TensorFlow et maîtriser certaines connaissances et compétences de base. Par exemple, comment comprendre le TensorFlow Computational Graph et ses utilisations ; comment créer un modèle d'apprentissage profond ; comment optimiser les paramètres du modèle, etc. En bref, tant que vous maîtrisez la structure des connaissances de TensorFlow, vous pouvez faire face à divers scénarios d'application dans le domaine de l'IA.
De plus, en plus du framework TensorFlow, il existe de nombreux excellents frameworks et outils d'apprentissage automatique, tels que PyTorch, Keras, MXNet, etc., qui peuvent résoudre efficacement des problèmes pratiques et peuvent également prendre en compte la vitesse et la flexibilité. Par conséquent, comprenez et familiarisez-vous avec