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Intelligence artificielle - Coggle Diagram
Intelligence artificielle
Machine humain (Thème 4)
Intelligence artificielle (Thème 1) (13minutes)
Montréal, Californie, New York et Toronto princ. endroit développe
Développer int.art. et ordi capable classer images
Option 1 améliorer int.art.: était voir comment cerveau s'y prend pour apprendre et il ajuste force des interconnections entre neurones. Ils s'inspiraient du fonctionnement cerveau pour créer systèmes basés sur réseaux neurones. PAS FONCTIONNER. Pour que ça FONCTIONNNE:
Pour que ça FONCTIONNNE: Leur système basé sur réseaux de neurones profonds. Ça baisse taux d'erreurs de 25 à 16%
avc. int.art. cert. métiers disparaîtront autres aparaîtront.
Quand données multipliées et que puissance de calcul a augmenté, ça fonctionner
Repousser limites int.art. et apprentissage profond
1- Ils vont donner des exemples de se qui doit faire, de qu'est-ce qui est dans image et si donnent assez d'exemples et qu'ils utilisent ces algorithmes, incluant apprentissage profond. L'ordi va être capable de créer sa propre image intuitive.
Pour qui reconnait quelque chose; par exemple le chien, faut l'entraîner. 1 Il faut soumettre milliers images, pendent apprentissage, toutes étiquetés que c'est un chien. L'ordi va analyser images, à travers ces algorithmes d'apprentissage qui forme un réseau d'neurones artificielles disposés en couche.
COUCHES:
Les premières extraient des motifs simples
Les dernières des motifs plus complexes
quand machine s'entraîne elle reconnaît ces motifs et concepts intermédiaires qui sont nécessaires pour la reconnaissance de bout en bout.
quand l'ordi va trouver sa stratégie pour reconnaître l'objet, il va être capable d'en repérer un dans image qui a jamais vu.
Il faut, aussi, qu'il apprenne à repérer, dans l'image, l'ensemble des objets qui lui a été appris. Aussi apprendre à repérer le contour de chaque objet.
2- Systèmes intelligent doit décoder relation entre objets.
Ordinateur doit tout apprendre. Pour ordi une photo est que des chiffres
Décoder le langage humain (Thème 2) (13m 20 à 22m)
Si ordinateur passe facilement de la parole du texte, et du texte à une voix de synthèse. Son défi est dans la compréhension du texte. Il faut comprendre intention maîtriser vocabulaire, poser des questions. Pour éviter dialogue complexe, poser ou exécuter des questions ou tâches simples
Étapes de demande: (Exemple pizza)
1- L'étiquetage: Doit reconnaître mots importants La taille, les exceptions, les ingrédients. Et retrouver à quoi correspondent dans sa propre base de données . Si manque informations (exemple boissons) Il va demander, quelque chose à boire?
Grâce aux données, système apprend les différentes manières de formuler une même requête. Il se construit un vocabulaire.
À Montréal ce trouve un des artisans de la révolution. Nuances Communication un des chefs de file en reconnaissance vocale.
Pour apprendre langue ou nouveau étier, il faut recommencer leur formation.
La matière première, se sont les données fournies par les entreprises. Des milliers heures de conversation entre leurs clients et leur centre d'appel.
A pas encore technologie qui permet à machine d'avoir dialogue utile à extérieur d'un domaine très restreint de situations pour lesquelles elle a été construite. Si on sort de ce cadre, elle va répondre par une blague, etc. pour donner impression d'être utile, mais en fait, elles ne savent pas comment gérer la situation.
Pour aider ordinateur à se rendre plus utile, il faut approfondir sa compréhension du langage. Dans laboratoire Facebook, New York, ils ont entraîné système à deviner quels mots ont été enlevés dans des histoires pour enfants. Pour réussir, algorithme doit analyser le contexte entourant les mots. Et apprendre de lui même à faire certains raisonnements.
Interpréter et prédire (Thème 3) (22m à 34m 25)
Pour y parvenir, logiciel s'entraîne sur radiographies dont diagnostic est connu pour se former une expérience. Il va être capable de tisser des liens entre tout les cas qu'il lui ont été proposés.
Peut prédire future d'une tumeur. Imagia peut déterminer si un nodule au poumon est malin deux ans avant radiologue avax taux de confiance de 90%.
Imagia: Y forme des logiciels à repérer des lésions au cerveau, poumon, sein, foie, colon. Le logiciel trouve des nodules dans des poumons avec avec efficacité de 95% des cas.