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Apprentissage automatique et intelligence artificielle [Webinaire]

intro to ml and ai

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont sortis du domaine de la science-fiction pour devenir les sujets les plus discutés 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 référence à l’intelligence manifestée par des machines capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour apprendre à partir des données, trouver des modèles dans les données et faire des prédictions sur des événements ou des résultats futurs. L’IA peut être appliquée à de nombreuses choses comme les chatbots, les assistants virtuels, les voitures autonomes, etc. Il peut également être utilisé à des fins d’analyse prédictive et à d’autres fins commerciales. Ou même écrire la description ci-dessus du webinaire.

Dans ce webinaire, Jim McKeeth et Yılmaz Yörü vous présentent comment et pourquoi se lancer dans l’apprentissage automatique. Découvrez les dernières nouvelles de l’industrie, comprenez la technologie et découvrez des exemples et des applications qui peuvent aider votre entreprise immédiatement.

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

 

Domaines de discussion

  • Discussion générale des idées et des principes
  • Bibliothèques et ressources
  • Etat de l’art actuel
  • Impact sur les entreprises
  • Qu’est-ce qui s’en vient dans le futur ?
  • Considérations d’éthique et de sécurité

blogs.embarcadero.com/?p=137201

 

Yilmaz Yörü

  • Ingénieur mécanique (MS BS PhD)
  • Fondateur, PDG de la société Esenja
  • Développeur depuis 1988 ( C++ Builder, GNU C/C++ et 30+)
  • Embarcadero MVP, Développeur C++ Builder
  • Auteur et présentateur d’articles sur C++ sur LearnCPlusPlus.org
  • Développement du projet ABRAINA AI basé sur AGI
  • Innovations pédagogiques pour les enfants, les étudiants et les jeunes
  • yyoru.com , esenja.com , abraina.com

Jim McKeeth

  • Développeur en chef et ingénieur pour Embarcadero
  • Développeur de logiciels de longue date
  • Motif inventé et breveté et glisser pour déverrouiller
  • Drone contrôlé par la pensée avec Google Glass et casque EEG sans fil
  • Contributeur au manuel sur l’Internet des objets et l’analyse des données

L’IA facilite l’écriture du codage

  • Il existe de nombreuses possibilités pour l’IA de faciliter le codage
  • Les spécifications changeront toujours
  • Aujourd’hui encore, il y a un rôle à jouer entre les programmeurs et les utilisateurs !
  • Toutes les professions seront éventuellement remplacées par l’IA

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

 
  • Écrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un réseau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqué dans l’écriture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0 : 0 % à 80 % de données | Logiciel 2.0 : 99 % de données
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

Table des matières

DATE! DATE! DATE!

Éthique de l’IA (Algorithmes, DataMining…)

Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels causés par les systèmes d’IA

Éthique appliquée pour les systèmes d’IA

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

Films IA, Séries

Plus de vidéos

Liens utiles

Exemples d’IA C++ et C++ Builder

introduction

Introduction à 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’identité dans les réseaux de neurones
Fonctions sigmoïdes dans les réseaux de neurones
Fonctions d’étape binaires/Heaviside en C++
Unités linéaires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unité linéaire rectifiée Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unité linéaire sigmoïde (SiLU) dans Une application C++ de réseau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un réseau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-régularisée

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
Ce
FANN est une bibliothèque ouverte très conviviale et bonne pour les applications débutantes sur les recherches d’ingénierie et les analyses de données)
en C++
La fonction SoftMax dans les réseaux de neurones

Exemples REST pour connecter des API d’IA

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

SUITE ?

D’AUTRES EXEMPLES D’IA À 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

REST (Representational State Transfer) est une méthode de connectivité qui permet d’obtenir et de publier des données pour créer 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 à de nombreuses API d’IA :

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

Logiciel 2.0 (développement piloté par l’IA)

 
  • Écrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un réseau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqué dans l’écriture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0 : 0 % à 80 % de données | Logiciel 2.0 : 99 % de données
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

DATE! DATE! DATE!

Éthique de l’IA (Algorithmes, DataMining…)

Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels causés par les systèmes d’IA

Éthique appliquée pour les systèmes d’IA

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

Films IA, Séries

Plus de vidéos

Liens utiles

Exemples d’IA C++ et C++ Builder

introduction

Introduction à 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’identité dans les réseaux de neurones
Fonctions sigmoïdes dans les réseaux de neurones
Fonctions d’étape binaires/Heaviside en C++
Unités linéaires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unité linéaire rectifiée Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unité linéaire sigmoïde (SiLU) dans Une application C++ de réseau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un réseau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-régularisée

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
Ce
FANN est une bibliothèque ouverte très conviviale et bonne pour les applications débutantes sur les recherches d’ingénierie et les analyses de données)
en C++
La fonction SoftMax dans les réseaux de neurones

Exemples REST pour connecter des API d’IA

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

SUITE ?

D’AUTRES EXEMPLES D’IA À 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

Les trois lois de la robotique d’Asimov

  • Zeroth Law : Un robot ne peut pas nuire à l’humanité ou, par son inaction, permettre à l’humanité de se faire du mal.
  • Première loi : Un robot ne peut blesser un être humain ou, par inaction, permettre à un être humain de se blesser.
  • Deuxième loi : Un robot doit obéir aux ordres qui lui sont donnés par des êtres humains, sauf si ces ordres entrent en conflit avec la première loi.
  • Troisième loi : Un robot doit protéger sa propre existence tant que cette protection n’entre pas en conflit avec la première ou la deuxième loi.
 
  • Introduit en 1942 et publié plus tard dans les années 1960, I, Robot par Isaac Asimov.
  • Le premier concept de sécurité et d’éthique de l’IA et des robots. Le livre explore comment ces lois échouent dans la pratique.
  • wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics

Hype Cycle pour l’intelligence artificielle, 2020 par Gartner

gartner.com/smarterwithgartner/

IA, ML, DL

Plus de vocabulaire

Intelligence Artificielle Générale

Théorie de l’IA, également AGI

Intelligence Artificielle Générale

L’intelligence artificielle (IA) fait référence à la simulation de l’intelligence humaine dans des machines programmées pour penser comme des humains et imiter leurs actions. Le terme peut également être appliqué à toute machine qui présente des traits associés à un esprit humain tels que l’apprentissage et la résolution de problèmes. (réf : Investopedia).

L’intelligence générale artificielle (AGI) , également appelée IA forte , est AGI est un sous-ensemble ou noyau central de l’IA. Il est adaptatif capable de développer des compétences. Il existe également un terme d’intelligence biologique artificielle (ABI) qui tente d’imiter l’intelligence «naturelle».

« Il n’y a pas encore d’ IA , nous avons maintenant des technologies d’IA  » Joshua Tennenbaum

« Il n’y a pas d’AGI « , c’est le plus dur

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

ANN simple

Régressions et IA

Quel langage de programmation est bon pour l’IA ?

Frameworks d’IA, SDK, bibliothèques

Tensorflow (Python) Scalable ML Framework, calcul à l’aide de graphiques de flux de données

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 bibliothèque d’apprentissage automatique évolutive

ML Pack (C++) Scalable ML Framework, calcul à l’aide de graphes de flux de données

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

Bibliothèque de calcul numérique Theon (Python)

Les grands noms de l’IA

Prix ​​Turing (2019)

L’IA et le ML en pratique

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

TensorFlow Lite et Delphi

OpenCV

OpenCV est une bibliothèque de fonctions de programmation principalement destinées à la vision par ordinateur en temps réel. Développé à l’origine par Intel, il a ensuite été soutenu par Willow Garage puis Itseez. La bibliothèque est multiplateforme et gratuite sous la licence open source Apache 2. À partir de 2011, OpenCV propose une accélération GPU pour les opérations en temps réel.

Laboratoire d’intelligence logicielle Mitov

Créez rapidement des applications d’IA et de classificateur !

mitov.com/products/intelligencelab

Connectez les API d’IA avec les systèmes REST et Restful

REST (Representational State Transfer) est une méthode de connectivité qui permet d’obtenir et de publier des données pour créer 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 à de nombreuses API d’IA :

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

Logiciel 2.0 (développement piloté par l’IA)

 
  • Écrit en beaucoup plus abstrait
  • Langage humain hostile tel que les poids d’un réseau de neurones
  • Aucun humain n’est impliqué dans l’écriture de codes
  • Beaucoup de poids
  • Coder directement en poids est un peu difficile
  • Logiciel 1.0 : 0 % à 80 % de données | Logiciel 2.0 : 99 % de données
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

DATE! DATE! DATE!

Éthique de l’IA (Algorithmes, DataMining…)

Algorithmes, Datamining, …

Dommages potentiels causés par les systèmes d’IA

Éthique appliquée pour les systèmes d’IA

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

Films IA, Séries

Plus de vidéos

Liens utiles

Exemples d’IA C++ et C++ Builder

introduction

Introduction à 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’identité dans les réseaux de neurones
Fonctions sigmoïdes dans les réseaux de neurones
Fonctions d’étape binaires/Heaviside en C++
Unités linéaires d’erreur gaussienne en C++
Activation de l’unité linéaire rectifiée Fonction ANN
Activation de la tangente hyperbolique Fonction ANN La fonction
d’activation SELU fonctionne dans une application C++
Unité linéaire sigmoïde (SiLU) dans Une application C++ de réseau de neurones
Fonction d’activation gaussienne dans un réseau de neurones
ELU Fonctions de réseau de neurones artificiels Fonction
d’activation non monotone (Mish) auto-régularisée

Exemples d’IA de base en C++

Comment importer la bibliothèque FANN pour les projets Windows C++ Builder
Ce
FANN est une bibliothèque ouverte très conviviale et bonne pour les applications débutantes sur les recherches d’ingénierie et les analyses de données)
en C++
La fonction SoftMax dans les réseaux de neurones

Exemples REST pour connecter des API d’IA

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

SUITE ?

D’AUTRES EXEMPLES D’IA À 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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