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Apprentissage automatique et intelligence artificielle [Webinaire]

introtomlandai

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont sortis du domaine de la science-fiction pour devenir les sujets les plus discut√©s dans le monde de la technologie et des affaires.¬†L’apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de la discipline informatique de l’intelligence artificielle (IA).¬†L’intelligence artificielle fait r√©f√©rence √† l’intelligence manifest√©e par des machines capables d’effectuer des t√Ęches qui n√©cessitent g√©n√©ralement l’intelligence humaine.¬†L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour apprendre √† partir des donn√©es, trouver des mod√®les dans les donn√©es et faire des pr√©dictions sur des √©v√©nements ou des r√©sultats futurs.¬†L’IA peut √™tre appliqu√©e √† de nombreuses choses comme les chatbots, les assistants virtuels, les voitures autonomes, etc.¬†Il peut √©galement √™tre utilis√© √† des fins d’analyse pr√©dictive et √† d’autres fins commerciales.¬†Ou m√™me √©crire la description ci-dessus du webinaire.

Dans ce webinaire, Jim McKeeth et YńĪlmaz Y√∂r√ľ vous pr√©sentent comment et pourquoi se lancer dans l’apprentissage automatique.¬†D√©couvrez les derni√®res nouvelles de l’industrie, comprenez la technologie et d√©couvrez des exemples et des applications qui peuvent aider votre entreprise imm√©diatement.

Faites défiler vers le bas pour des liens utiles, des diapositives et la rediffusion.

 

Table des matières

Domaines de discussion

  • Discussion g√©n√©rale des id√©es et des principes
  • Biblioth√®ques et ressources
  • Etat de l’art actuel
  • Impact sur les entreprises
  • Qu’est-ce qui s’en vient dans le futur¬†?
  • Consid√©rations d’√©thique et de s√©curit√©

blogs.embarcadero.com/?p=137201

 

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Yilmaz Y√∂r√ľ

  • Ing√©nieur m√©canique (MS BS PhD)
  • Fondateur, PDG de la soci√©t√© Esenja
  • D√©veloppeur depuis 1988 ( C++ Builder, GNU C/C++ et 30+)
  • Embarcadero MVP, D√©veloppeur C++ Builder
  • Auteur et pr√©sentateur d’articles sur C++ sur LearnCPlusPlus.org
  • D√©veloppement du projet ABRAINA AI bas√© sur AGI
  • Innovations p√©dagogiques pour les enfants, les √©tudiants et les jeunes
  • yyoru.com¬†,¬†esenja.com¬†,¬†abraina.com
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Jim McKeeth

  • D√©veloppeur en chef et ing√©nieur pour Embarcadero
  • D√©veloppeur de logiciels de longue date
  • Motif invent√© et brevet√© et glisser pour d√©verrouiller
  • Drone contr√īl√© par la pens√©e avec Google Glass et casque EEG sans fil
  • Contributeur au¬†manuel sur l’Internet des objets et l’analyse des donn√©es
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L’IA facilite l’√©criture du codage

  • Il existe de nombreuses possibilit√©s pour l’IA de faciliter le codage
  • Les sp√©cifications changeront toujours
  • Aujourd’hui encore, il y a un r√īle √† jouer entre les programmeurs et les utilisateurs !
  • Toutes les professions seront √©ventuellement remplac√©es par l’IA

commitstrip.com/fr/2016/08/25/une-spécification-très-complète-et-précise/

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  • √Čcrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un r√©seau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqu√© dans l’√©criture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0¬†: 0¬†% √† 80¬†% de donn√©es |¬†Logiciel 2.0 : 99 % de donn√©es
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

DATE! DATE! DATE!

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√Čthique de l’IA (Algorithmes, DataMining‚Ķ)

Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels caus√©s par les syst√®mes d’IA

  • Pr√©jug√©s et discrimination
  • D√©ni d’autonomie, de recours et de droits individuels
  • R√©sultats non transparents, inexplicables ou injustifiables
  • Atteintes √† la vie priv√©e
  • Isolement et d√©sint√©gration du lien social
  • R√©sultats non fiables, dangereux ou de mauvaise qualit√©

√Čthique appliqu√©e pour les syst√®mes d’IA

Singularity & AI (Singularity : Un événement unique aux conséquences profondes)

ai-21-4999842-2

Films IA, Séries

ai-22-5821968-2

Plus de vidéos

Liens utiles

Exemples d’IA C++ et C++ Builder

introduction

Introduction √† l’intelligence artificielle en C++
Un modèle simple de neurones artificiels en C++
Comment créer des modèles de neurones artificiels en C++

Modèles de neurones

Exemple de réseau neuronal artificiel très simple en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur une structure en C++ Modèle de
neurone artificiel simple basé sur un tableau en C++
Modèle de neurone artificiel basé sur une classe en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur des vecteurs

Fonctions d’activation

Fonction d’activation d’identit√© dans les r√©seaux de neurones
Fonctions sigmo√Įdes dans les r√©seaux de neurones
Fonctions d’√©tape binaires/Heaviside en C++
Unit√©s lin√©aires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unit√© lin√©aire rectifi√©e Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unit√© lin√©aire sigmo√Įde (SiLU) dans Une application C++ de r√©seau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un r√©seau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-r√©gularis√©e

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
( Ce
FANN¬†est une biblioth√®que ouverte tr√®s conviviale et bonne pour les applications d√©butantes sur les recherches d’ing√©nierie et les analyses de donn√©es)
en C++
La fonction SoftMax dans les réseaux de neurones

Exemples REST pour connecter des API d’IA

Qu’est-ce que le d√©bogueur C++ Builder REST et comment l’utilisons-nous ?
Comment créer un client REST simple en C++ et plus

SUITE ?

D’AUTRES EXEMPLES D’IA √Ä VENIR SUR LEARNCPLUSPLUS.ORG

Deux vidéos principales du MIT sur DL, ML et AI Introduction

Bases de l’apprentissage en profondeur¬†: introduction et vue d’ensemble
MIT AGI : intelligence artificielle générale

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REST (Representational State Transfer)¬†est une m√©thode de connectivit√© qui permet d’obtenir et de publier des donn√©es pour cr√©er des applications interactives qui utilisent des services Web.¬†REST utilise un sous-ensemble de¬†HTTP¬†.

Un service Web qui utilise cette architecture de transfert de données REST est appelé RESTful .

Connectez-vous √† de nombreuses API d’IA¬†:

  • GPT-3
  • APILayer
  • AWS (alias via Appercept)
  • IBM Watson

Logiciel 2.0 (d√©veloppement pilot√© par l’IA)

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  • √Čcrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un r√©seau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqu√© dans l’√©criture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0¬†: 0¬†% √† 80¬†% de donn√©es |¬†Logiciel 2.0 : 99 % de donn√©es
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

DATE! DATE! DATE!

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Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels caus√©s par les syst√®mes d’IA

  • Pr√©jug√©s et discrimination
  • D√©ni d’autonomie, de recours et de droits individuels
  • R√©sultats non transparents, inexplicables ou injustifiables
  • Atteintes √† la vie priv√©e
  • Isolement et d√©sint√©gration du lien social
  • R√©sultats non fiables, dangereux ou de mauvaise qualit√©

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Modèle de neurone artificiel simple basé sur une structure en C++ Modèle de
neurone artificiel simple basé sur un tableau en C++
Modèle de neurone artificiel basé sur une classe en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur des vecteurs

Fonctions d’activation

Fonction d’activation d’identit√© dans les r√©seaux de neurones
Fonctions sigmo√Įdes dans les r√©seaux de neurones
Fonctions d’√©tape binaires/Heaviside en C++
Unit√©s lin√©aires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unit√© lin√©aire rectifi√©e Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unit√© lin√©aire sigmo√Įde (SiLU) dans Une application C++ de r√©seau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un r√©seau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-r√©gularis√©e

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
( Ce
FANN¬†est une biblioth√®que ouverte tr√®s conviviale et bonne pour les applications d√©butantes sur les recherches d’ing√©nierie et les analyses de donn√©es)
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Les trois lois de la robotique d’Asimov

  • Zeroth Law : Un robot ne peut pas nuire √† l’humanit√© ou, par son inaction, permettre √† l’humanit√© de se faire du mal.
  • Premi√®re loi : Un robot ne peut blesser un √™tre humain ou, par inaction, permettre √† un √™tre humain de se blesser.
  • Deuxi√®me loi¬†: Un robot doit ob√©ir aux ordres qui lui sont donn√©s par des √™tres humains, sauf si ces ordres entrent en conflit avec la premi√®re loi.
  • Troisi√®me loi¬†: Un robot doit prot√©ger sa propre existence tant que cette protection n’entre pas en conflit avec la premi√®re ou la deuxi√®me loi.
 
  • Introduit en 1942 et publi√© plus tard dans les ann√©es 1960, I, Robot par Isaac Asimov.
  • Le premier concept de s√©curit√© et d’√©thique de l’IA et des robots.¬†Le livre explore comment ces lois¬†√©chouent¬†dans la pratique.
  • wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics

Hype Cycle pour l’intelligence artificielle, 2020 par Gartner

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gartner.com/smarterwithgartner/

IA, ML, DL

  • L’intelligence artificielle (IA)¬†fait r√©f√©rence √† l’intelligence manifest√©e par des machines capables d’effectuer des t√Ęches qui n√©cessitent g√©n√©ralement l’intelligence humaine.
  • L’apprentissage automatique (ML)¬†utilise des algorithmes pour apprendre √† partir des donn√©es, trouver des mod√®les dans les donn√©es et faire des pr√©dictions sur des √©v√©nements ou des r√©sultats futurs.
  • L’apprentissage en profondeur (DL)¬†est un r√©seau de neurones avec des couches et des filtres, tente de simuler le comportement du cerveau humain lui permettant d’apprendre √† partir de grandes quantit√©s de donn√©es.
  • DL est un sous-ensemble de ML.¬†Le ML est un sous-ensemble de l’IA.¬†AI est un sous-ensemble de CompSci.

Plus de vocabulaire

  • ANN ‚Äď Artificial Neural Network ‚Äď constitu√© de neurones, calqu√©s sur des cerveaux biologiques.¬†C’√©tait l’id√©e originale de l’IA, mais le mat√©riel √† l’√©poque √©tait trop lent, mais gr√Ęce aux progr√®s d’aujourd’hui, en particulier les GPU, il n’est pas tr√®s populaire.
  • GAN – Generative Adversarial Network – Deux r√©seaux de neurones se font concurrence sous la forme d’un jeu √† somme nulle, o√Ļ le gain d’un agent est la perte d’un autre agent.¬†Ils s’entra√ģnent mutuellement.
  • SL – Apprentissage supervis√© – T√Ęche ML d’apprentissage d’une fonction qui mappe une entr√©e √† une sortie sur la base d’exemples de paires entr√©e-sortie.
  • GPT – Generative Pre-Training – Mod√®le de langage par Alec Radford et utilis√© par OpenAI.¬†Montre comment un mod√®le g√©n√©ratif de langage acquiert des connaissances mondiales √† partir d’une pr√©-formation sur un corpus diversifi√© avec de longues portions de texte contigus.
  • NLP – Natural Language Programming – concerne les interactions entre les ordinateurs et le langage humain, en particulier comment programmer des ordinateurs pour traiter et analyser de grandes quantit√©s de donn√©es en langage naturel.

Intelligence Artificielle Générale

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Th√©orie de l’IA, √©galement AGI

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Intelligence Artificielle Générale

L’intelligence artificielle (IA)¬†fait r√©f√©rence √† la simulation de l’intelligence humaine dans des machines programm√©es pour penser comme des humains et imiter leurs actions.¬†Le terme peut √©galement √™tre appliqu√© √† toute machine qui pr√©sente des traits associ√©s √† un esprit humain tels que l’apprentissage et la r√©solution de probl√®mes.¬†(r√©f : Investopedia).

L’intelligence g√©n√©rale artificielle (AGI)¬†, √©galement appel√©e¬†IA forte¬†, est AGI est un sous-ensemble ou noyau central de l’IA.¬†Il est adaptatif capable de d√©velopper des comp√©tences.¬†Il existe √©galement¬†un terme d’intelligence biologique artificielle (ABI)¬†qui tente d’imiter l’intelligence ¬ęnaturelle¬Ľ.

¬ę¬†Il n’y a pas encore d’¬†IA¬†, nous avons maintenant¬†des technologies d’IA¬†¬†¬Ľ Joshua Tennenbaum

¬ę¬†Il n’y a pas¬†d’AGI¬†¬ę¬†, c’est le plus dur

Les exemples AGI les plus proches AlphaGo Zero, IBM Watson, GPT-3

ANN simple

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Régressions et IA

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Quel langage de programmation est bon pour l’IA¬†?

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Frameworks d’IA, SDK, biblioth√®ques

Tensorflow¬†(Python) Scalable ML Framework, calcul √† l’aide de graphiques de flux de donn√©es

Kit d’outils cognitifs Microsoft CNTK¬†(C++) – Kit d’outils d’apprentissage en profondeur open source

Caffe¬†(C++, PyTorch) Framework rapide et ouvert pour l’apprentissage en profondeur

Keras (Python) Bibliothèque de réseaux de neurones open source

Torch (Python) Bibliothèque ML open source

Accord.NET¬†(C#) Framework d’apprentissage automatique .NET pour le traitement audio et image

Spark MLib¬†(Scala) Une biblioth√®que d’apprentissage automatique √©volutive

ML Pack¬†(C++) Scalable ML Framework, calcul √† l’aide de graphes de flux de donn√©es

FANN (C & C++, C++Builder) Bibliothèque ANN rapide et gratuite

Bibliothèque de calcul numérique Theon (Python)

Les grands noms de l’IA

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Prix ‚Äč‚ÄčTuring (2019)

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  • De gauche √† droite, Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio.
  • Les chercheurs ont travaill√© sur des d√©veloppements cl√©s pour les r√©seaux de neurones, qui remod√®lent la fa√ßon dont les syst√®mes informatiques sont construits.
  • nytimes.com/2019/03/27/technology/turing-award-ai.html

L’IA et le ML en pratique

  • TensorFlow
  • Une biblioth√®que de logiciels gratuits et open-source pour l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.¬†Il peut √™tre utilis√© dans une gamme de t√Ęches, mais se concentre particuli√®rement sur la formation et l’inf√©rence des r√©seaux de neurones profonds.
  • D√©velopp√© par l’√©quipe Google Brain pour une utilisation interne de Google dans la recherche et la production.

Tensorflow.org
Tensorflow.org/lite
github.com/tensorflow/tensorflow
en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

TensorFlow Lite et Delphi

OpenCV

OpenCV est une biblioth√®que de fonctions de programmation principalement destin√©es √† la vision par ordinateur en temps r√©el.¬†D√©velopp√© √† l’origine par Intel, il a ensuite √©t√© soutenu par Willow Garage puis Itseez.¬†La biblioth√®que est multiplateforme et gratuite sous la licence open source Apache 2.¬†√Ä partir de 2011, OpenCV propose une acc√©l√©ration GPU pour les op√©rations en temps r√©el.

Laboratoire d’intelligence logicielle Mitov

Cr√©ez rapidement des applications d’IA et de classificateur¬†!

  • Les r√©seaux de neurones
  • Carte auto-organis√©e
  • Bayes na√Įf
  • Voisin le plus proche
  • R√©tropropagation
  • Pr√©paration des donn√©es

mitov.com/products/intelligencelab

Connectez les API d’IA avec les syst√®mes REST et Restful

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REST (Representational State Transfer)¬†est une m√©thode de connectivit√© qui permet d’obtenir et de publier des donn√©es pour cr√©er des applications interactives qui utilisent des services Web.¬†REST utilise un sous-ensemble de¬†HTTP¬†.

Un service Web qui utilise cette architecture de transfert de données REST est appelé RESTful .

Connectez-vous √† de nombreuses API d’IA¬†:

  • GPT-3
  • APILayer
  • AWS (alias via Appercept)
  • IBM Watson

Logiciel 2.0 (d√©veloppement pilot√© par l’IA)

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  • √Čcrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un r√©seau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqu√© dans l’√©criture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0¬†: 0¬†% √† 80¬†% de donn√©es |¬†Logiciel 2.0 : 99 % de donn√©es
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

DATE! DATE! DATE!

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√Čthique de l’IA (Algorithmes, DataMining‚Ķ)

Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels caus√©s par les syst√®mes d’IA

  • Pr√©jug√©s et discrimination
  • D√©ni d’autonomie, de recours et de droits individuels
  • R√©sultats non transparents, inexplicables ou injustifiables
  • Atteintes √† la vie priv√©e
  • Isolement et d√©sint√©gration du lien social
  • R√©sultats non fiables, dangereux ou de mauvaise qualit√©

√Čthique appliqu√©e pour les syst√®mes d’IA

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Exemples d’IA C++ et C++ Builder

introduction

Introduction √† l’intelligence artificielle en C++
Un modèle simple de neurones artificiels en C++
Comment créer des modèles de neurones artificiels en C++

Modèles de neurones

Exemple de réseau neuronal artificiel très simple en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur une structure en C++ Modèle de
neurone artificiel simple basé sur un tableau en C++
Modèle de neurone artificiel basé sur une classe en C++
Modèle de neurone artificiel simple basé sur des vecteurs

Fonctions d’activation

Fonction d’activation d’identit√© dans les r√©seaux de neurones
Fonctions sigmo√Įdes dans les r√©seaux de neurones
Fonctions d’√©tape binaires/Heaviside en C++
Unit√©s lin√©aires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unit√© lin√©aire rectifi√©e Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unit√© lin√©aire sigmo√Įde (SiLU) dans Une application C++ de r√©seau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un r√©seau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-r√©gularis√©e

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
( Ce
FANN¬†est une biblioth√®que ouverte tr√®s conviviale et bonne pour les applications d√©butantes sur les recherches d’ing√©nierie et les analyses de donn√©es)
en C++
La fonction SoftMax dans les réseaux de neurones

Exemples REST pour connecter des API d’IA

Qu’est-ce que le d√©bogueur C++ Builder REST et comment l’utilisons-nous ?
Comment créer un client REST simple en C++ et plus

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À propos de l'auteur

Défenseur des développeurs en chef pour Embarcadero Technologies.

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