Aujourd’hui, en 2023, le deep learning a réalisé des avancées majeures dans de nombreux domaines, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la médecine, la finance, la conduite autonome, etc. La maîtrise des compétences d'apprentissage profond peut vous donner la possibilité de résoudre des problèmes du monde réel dans plusieurs domaines. A quoi sert l’apprentissage profond ?
L'apprentissage profond est largement utilisé dans divers domaines, et ses utilisations incluent, sans s'y limiter, les aspects suivants :
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Vision par ordinateur :
- Classification des images : classez les images en différentes catégories telles que les chats, les chiens, les voitures, etc.
- Détection d'objets : identifiez des objets spécifiques dans les images et marquez leur emplacement.
- Reconnaissance faciale : identifiez les visages dans les images ou les vidéos.
- Génération d'images : génération d'images artistiques ou créatives, telles que celles générées par le transfert de style et le GAN (Generative Adversarial Networks).
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Traitement du langage naturel :
- Traduction automatique : traduire un texte d'une langue à une autre.
- Classification du texte : classez les données textuelles en différentes catégories telles que la détection du spam et l'analyse des sentiments.
- Génération de texte : générez du texte en langage naturel tel que le résumé de texte, la génération de dialogues et la création d'histoires.
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Reconnaissance vocale :
- Parole en texte : convertissez les signaux vocaux en texte lisible.
- Génération vocale : générez une parole naturelle et fluide pour des applications telles que les assistants virtuels et les livres audio.
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Médecine et Bioinformatique :
- Analyse d'images médicales : diagnostiquer et détecter des maladies dans des images médicales, telles que les radiographies et les IRM.
- Analyse génomique : analyse des séquences de gènes et de protéines pour comprendre la génomique et la recherche sur les médicaments.
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Conduite autonome :
- L'apprentissage profond est utilisé dans les véhicules autonomes pour détecter l'environnement, prendre des décisions et contrôler le véhicule afin de garantir une conduite autonome sûre.
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Domaine financier :
- Évaluation du risque de crédit : utilisez l'apprentissage en profondeur pour évaluer le risque de crédit des demandeurs de prêt.
- Trading haute fréquence : utilisé pour développer des algorithmes pour le trading haute fréquence et l’analyse de marché.
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Jeux :
- Game Intelligence : Développez des personnages de jeu et des ennemis virtuels dotés d’une intelligence avancée.
- Génération de jeux : générez des mondes de jeu, des cartes et des niveaux.
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Système recommandé :
- Recommandations personnalisées : recommandez des films, de la musique, des produits, etc. en fonction du comportement et des intérêts de l'utilisateur.
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Industrie et Fabrication :
- Inspection et contrôle qualité : Détection des défauts ou des problèmes de qualité dans le processus de fabrication.
- Maintenance prédictive : prédire les pannes des machines et des équipements et effectuer la maintenance.
L'apprentissage profond a un large éventail d'applications dans divers domaines, et ses puissantes caractéristiques lui permettent de traiter de grandes quantités de données complexes et d'effectuer une reconnaissance de formes avancée, améliorant ainsi les performances et l'efficacité de diverses tâches.
J'aimerais partager avec vous quelques supports d'apprentissage de l'intelligence artificielle que j'ai compilés gratuitement, je les ai compilés depuis longtemps et ils sont très complets. Y compris quelques vidéos d'introduction de base sur l'intelligence artificielle + des vidéos pratiques sur les cadres d'IA courants, la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique, la reconnaissance d'images, le NLP, OpenCV, YOLO, pytorch, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux et autres vidéos, le code source du didacticiel, le code national bien connu et des ressources essentielles étrangères, et des articles sur des sujets d'actualité sur l'IA, etc.
Ci-dessous quelques captures d'écran. Cliquez sur la carte de visite à la fin de l'article pour suivre mon compte public [AI Technology Planet] et envoyez le mot de passe 321 pour le recevoir (assurez-vous d'envoyer 321)
Pour bien apprendre l'intelligence artificielle, vous devez lire plus de livres, faire plus de travail pratique et pratiquer davantage. Si vous voulez améliorer votre niveau, vous devez apprendre à vous calmer et à apprendre lentement et systématiquement, pour pouvoir enfin gagner quelque chose. .