La capacitación en diseño de pájaros de jade de Yunnan Beida le dice lo que necesitamos saber sobre la inteligencia artificial.

Con el desarrollo continuo de Internet, también se han desarrollado bien varias tecnologías de sistemas informáticos inteligentes. Entonces, ¿cuánta gente sabe acerca de la inteligencia artificial? ¿Cuáles son los puntos clave sobre el reconocimiento de imágenes en la tecnología de inteligencia artificial? ¿Qué necesitas saber sobre la inteligencia artificial? Para la ahora popular tecnología de reconocimiento de imágenes de IA, la tecnología de reconocimiento de imágenes de red neuronal y la tecnología de reconocimiento de imágenes de reducción de dimensionalidad no lineal son las dos tecnologías de reconocimiento de imágenes más utilizadas. La siguiente capacitación en informática le brindará un análisis detallado de las siguientes dos tecnologías comunes de reconocimiento de imágenes de IA.

1. Tecnología de reconocimiento de imágenes de redes neuronales

Si desea comprender la tecnología de reconocimiento de imágenes de IA, lo más importante es comprender la tecnología de reconocimiento de imágenes de redes neuronales. De hecho, la tecnología de reconocimiento de imágenes de redes neuronales es una tecnología de reconocimiento de imágenes de redes neuronales artificiales. Se basa principalmente en investigaciones neurobiológicas modernas y es una estructura computacional que refleja ciertas características del cerebro humano al simular procesos biológicos. La simulación se utiliza principalmente para explicar el proceso. Sin embargo, durante el uso real, la capacitación de TI descubrió que el sistema de red neuronal en sí no simulaba completamente la red neuronal humana. La eficiencia de la estructura informática relevante se logró principalmente abstrayendo, simplificando y simulando la red neuronal humana.

Para la tecnología de reconocimiento de imágenes de redes neuronales, el reconocimiento de imágenes se logra principalmente aplicando algoritmos de aprendizaje de redes neuronales. Cuando se utilizan redes neuronales para el reconocimiento de imágenes, primero es necesario preprocesar las imágenes relevantes. Además, Dali Beida Jade Bird cree que el preprocesamiento incluye principalmente la conversión de imágenes en color verdadero a escala de grises, la rotación y amplificación de imágenes de grados e imágenes en escala de grises, y la estandarización de imágenes en escala de grises.

2. Tecnología de reconocimiento de imágenes con reducción de dimensionalidad no lineal

Además de la tecnología de reconocimiento de imágenes de red neuronal, la tecnología de reconocimiento de imágenes con reducción de dimensionalidad no lineal también es una tecnología de reconocimiento de imágenes de uso común en la era actual de la IA. . Para la tecnología tradicional de reconocimiento de imágenes implementada por computadora, es una tecnología de reconocimiento de dimensiones relativamente altas. Esta característica de alta dimensión hace que las computadoras a menudo soporten muchas cargas innecesarias en el proceso de reconocimiento de imágenes. Esta carga afectará naturalmente la velocidad y la calidad del reconocimiento de imágenes, y la tecnología de reconocimiento de imágenes con reducción de dimensionalidad lineal es una forma de tecnología que puede lograr mejor el reconocimiento de imágenes y la reducción de dimensionalidad.

En el proceso de aprendizaje sobre desarrollo de software, muchas personas saben poco sobre la industria de TI. ¿Qué puede hacer la industria de TI? De hecho, muchas tecnologías en la vida deben implementarse sobre la base de tecnología informática.

Dali Computer Training también me permitió adquirir conocimientos más relevantes de la industria, lo que será de gran ayuda para el desarrollo futuro.