Tutoriel d'intelligence artificielle pour les débutants en 2024 | Apprenez le didacticiel d'IA auprès d'experts

Ce didacticiel sur l'intelligence artificielle fournit des informations de base et intermédiaires sur les concepts de l'intelligence artificielle. Il est conçu pour aider les étudiants et les professionnels qui sont de parfaits débutants. Dans ce tutoriel, nous nous concentrerons sur l'intelligence artificielle. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique, vous pouvez consulter ce tutoriel pour tutoriel complet pour débutants en Machine Learning.

Au cours de cela Tutoriel sur l'intelligence artificielle, nous examinerons divers concepts tels que la signification de l'intelligence artificielle, les niveaux d'IA, pourquoi l'IA est importante, ses diverses applications, l'avenir de l'intelligence artificielle, et plus encore.

Habituellement, pour travailler dans le domaine de l’IA, il faut avoir beaucoup d’expérience. Ainsi, nous aborderons également les différents profils d’emploi associés à l’intelligence artificielle et vous aiderons éventuellement à acquérir une expérience pertinente. Vous n'avez pas besoin d'avoir un parcours spécifique avant de rejoindre le domaine de l'IA car il est possible d'apprendre et d'acquérir les compétences nécessaires. Alors que les termes Data Science, Intelligence artificielle (AI) et l'apprentissage automatique relèvent du même domaine et sont connectés, ils ont leurs applications et leur signification spécifiques. En termes simples, l’intelligence artificielle vise à permettre aux machines d’exécuter un raisonnement en reproduisant l’intelligence humaine. Étant donné que l’objectif principal des processus d’IA est d’enseigner aux machines à partir de l’expérience, il est crucial de fournir les bonnes informations et l’autocorrection.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

La réponse à cette question dépend de la personne à qui vous la posez. Un profane, ayant une compréhension éphémère de la technologie, la relierait aux robots. Si vous posez des questions sur l'intelligence artificielle à un chercheur en IA, il vous répondra qu'il s'agit d'un ensemble d'algorithmes qui peuvent produire des résultats sans qu'il soit nécessaire de leur demander explicitement de le faire. Ces deux réponses sont correctes. Donc pour résumer, l’Intelligence Artificielle c’est :

• Une entité intelligente créée par les humains.
• Capable d’effectuer des tâches intelligemment sans recevoir d’instructions explicites.
• Capable de penser et d'agir rationnellement et humainement.

Au cœur de l’intelligence artificielle, il s’agit d’une branche de l’informatique qui vise à créer ou reproduire l’intelligence humaine dans des machines. Mais qu’est-ce qui rend une machine intelligente ? De nombreux systèmes d’IA sont alimentés par l’apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur algorithmes. L’IA est en constante évolution, ce qui était autrefois considéré comme faisant partie de l’IA peut désormais être simplement considéré comme une fonction informatique. Par exemple, une calculatrice a peut-être été considérée comme faisant partie de l’IA dans le passé. Aujourd’hui, elle est considérée comme une fonction simple. De même, il existe différents niveaux d’IA, comprenons-les.

Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle importante ?

L’objectif de l’intelligence artificielle est de soutenir les capacités humaines et de nous aider à prendre des décisions avancées aux conséquences considérables. D’un point de vue technique, c’est l’objectif principal de l’IA. Lorsque nous examinons l’importance de l’IA d’un point de vue plus philosophique, nous pouvons dire qu’elle a le potentiel d’aider les humains à vivre une vie plus significative, sans travail pénible. L’IA peut également aider à gérer le réseau complexe d’individus, d’entreprises, d’États et de nations interconnectés pour fonctionner d’une manière qui profite à l’ensemble de l’humanité.

Actuellement, l’intelligence artificielle est partagée par tous les différents outils et techniques que nous avons inventés au cours des mille dernières années – pour simplifier l’effort humain et nous aider à prendre de meilleures décisions. L'intelligence artificielle est l'une de ces créations qui nous aidera à inventer davantage d'outils et de services révolutionnaires qui changeraient de manière exponentielle la façon dont nous menons nos vies, en éliminant, espérons-le, les conflits, les inégalités et la souffrance humaine.

Nous sommes encore loin de ce genre de résultats. Mais cela pourrait se produire dans le futur. L'intelligence artificielle est actuellement principalement utilisée par les entreprises pour améliorer l'efficacité de leurs processus, automatiser des tâches gourmandes en ressources et faire des prévisions commerciales basées sur les données dont nous disposons. Comme vous le voyez, l’IA est importante pour nous à plusieurs égards. Cela crée de nouvelles opportunités dans le monde, nous aide à améliorer notre productivité, et bien plus encore. 

Histoire de l'intelligence artificielle

Le concept d'êtres intelligents existe depuis longtemps et a maintenant trouvé sa place dans de nombreux secteurs tels que l'IA dans l'éducation, l'automobile, la banque et la finance, l'IA dans la santé, etc. Les Grecs de l'Antiquité avaient des mythes sur les robots, tout comme les ingénieurs chinois et égyptiens. construit des automates. Cependant, les débuts de l’IA moderne remontent à l’époque où les philosophes classiques tentaient de décrire la pensée humaine comme un système symbolique. Entre les années 1940 et 50, une poignée de scientifiques de divers domaines ont discuté de la possibilité de créer un cerveau artificiel. Cela a conduit à l’essor du domaine de la recherche sur l’IA – qui a été fondé en tant que discipline universitaire en 1956 – lors d’une conférence au Dartmouth College, à Hanovre, dans le New Hampshire. Le mot a été inventé par John McCarthy, aujourd’hui considéré comme le père de l’intelligence artificielle.

Malgré un effort mondial bien financé sur plusieurs décennies, les scientifiques ont trouvé extrêmement difficile de créer de l’intelligence dans les machines. Entre le milieu des années 1970 et les années 1990, les scientifiques ont dû faire face à un grave manque de financement pour la recherche sur l’IA. Ces années sont devenues connues sous le nom de « hivers de l'IA ». Cependant, à la fin des années 1990, les entreprises américaines s’intéressaient à nouveau à l’IA. En outre, le gouvernement japonais a également proposé de développer un ordinateur de cinquième génération pour faire progresser l’IA. Enfin, en 1997, Deep Blue d'IBM a vaincu le premier ordinateur à battre un champion du monde d'échecs, Garry Kasparov.

Alors que l’IA et sa technologie continuaient de progresser – en grande partie grâce aux améliorations du matériel informatique, les entreprises et les gouvernements ont également commencé à utiliser avec succès ses méthodes dans d’autres domaines restreints. Au cours des 15 dernières années, Amazon, Google, Baidu et bien d’autres ont réussi à tirer parti de la technologie de l’IA pour obtenir un énorme avantage commercial. L’IA est aujourd’hui intégrée à de nombreux services en ligne que nous utilisons. En conséquence, la technologie a réussi non seulement à jouer un rôle dans tous les secteurs, mais également à stimuler une grande partie du marché boursier. 

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est divisée en sous-domaines, à savoir l'intelligence artificielle générale, l'intelligence artificielle étroite et la super intelligence artificielle, dont nous discuterons en détail dans cet article. Nous discuterons également de la différence entre l’IA et l’AGI.

Niveaux d'intelligence artificielle

L’intelligence artificielle peut être divisée en trois niveaux principaux :

1. Intelligence artificielle étroite
2. Intelligence générale artificielle
3. Super-intelligence artificielle

Intelligence artificielle étroite (ANI)

Également connue sous le nom d’IA étroite ou d’IA faible, l’intelligence artificielle étroite est orientée vers des objectifs et est conçue pour effectuer des tâches singulières. Bien que ces machines soient considérées comme intelligentes, elles fonctionnent avec des limitations minimes et sont donc qualifiées d’IA faible. Il n’imite pas l’intelligence humaine ; il stimule le comportement humain en fonction de certains paramètres. Narrow AI utilise le PNL ou le traitement du langage naturel pour effectuer des tâches. Cela est évident dans les technologies telles que les chatbots et les systèmes de reconnaissance vocale tels que Siri. L'utilisation du deep learning vous permet de personnaliser l'expérience utilisateur, comme des assistants virtuels qui stockent vos données pour améliorer votre expérience future. 

Exemples d’IA faible ou étroite :

1. Siri, Alexa, Cortana
2. Watson d'IBM
3. les voitures sans conducteur
4. Logiciels de reconnaissance faciale
5. Filtres anti-spam des e-mails 
6. Outils de prédiction 

Intelligence Générale Artificielle (AGI)

Également connue sous le nom d’IA forte ou d’IA profonde, l’intelligence artificielle générale fait référence au concept par lequel les machines peuvent imiter l’intelligence humaine tout en démontrant leur capacité à appliquer leur intelligence pour résoudre des problèmes. Les scientifiques ne sont pas encore parvenus à atteindre ce niveau d’intelligence. Des recherches importantes doivent être effectuées avant de pouvoir atteindre ce niveau d’intelligence. Les scientifiques devraient trouver un moyen permettant aux machines de devenir conscientes en programmant un ensemble de capacités cognitives. Quelques propriétés de l’IA profonde sont-

• Reconnaissance
• Rappeler 
• Tests d'hypothèses 
• Imagination
• Analogie
• Implication

Il est difficile de prédire si une IA forte continuera à progresser ou non dans un avenir proche, mais avec la reconnaissance vocale et faciale qui continue de progresser, il existe une légère possibilité que nous puissions également nous attendre à une croissance de ce niveau d’IA. 

Super-intelligence artificielle (ASI)

Actuellement, la super-intelligence n’est qu’un concept hypothétique. Les gens pensent qu’il sera peut-être possible de développer une telle intelligence artificielle à l’avenir, mais cela n’existe pas dans le monde actuel. La super-intelligence peut être connue comme le niveau dans lequel la machine dépasse les capacités humaines et prend conscience d’elle-même. Ce concept a été la muse de plusieurs films et romans de science-fiction dans lesquels des robots capables de développer leurs sentiments et leurs émotions peuvent envahir l'humanité elle-même. Il serait capable de créer ses propres émotions et, hypothétiquement, d’être meilleur que les humains dans les domaines de l’art, du sport, des mathématiques, des sciences et bien plus encore. La capacité de décision d’une super-intelligence serait supérieure à celle d’un être humain. Le concept de superintelligence artificielle nous est encore inconnu, ses conséquences ne peuvent être devinées et son impact ne peut pas encore être mesuré. 

Comprenons maintenant la différence entre une IA faible et une IA forte. 

Applications de l'intelligence artificielle

L’intelligence artificielle a aujourd’hui fait son chemin dans plusieurs industries et domaines. Des jeux aux soins de santé, les applications de l’IA ont énormément augmenté. Saviez-vous que les applications Google Maps et la reconnaissance faciale comme sur l'iPhone utilisent toutes la technologie de l'IA pour fonctionner ? L’IA est omniprésente autour de nous et fait partie de notre vie quotidienne bien plus que nous ne le pensons. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'IA, vous pouvez suivre le Cours sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique PGP offert par Grand apprentissage. Voici quelques applications de l’intelligence artificielle.

Meilleures applications de l'intelligence artificielle en 2024

1. Prédictions basées sur l'IA de Google (Google Maps)
2. Applications de covoiturage (Uber, Lyft)
3. Pilote automatique IA dans les vols commerciaux
4. Filtres anti-spam sur les e-mails
5. Vérificateurs et outils de plagiat
6. La reconnaissance faciale
7. Recommandations de recherche
8. Fonctionnalités voix-texte
9. Assistants personnels intelligents (Siri, Alexa)
10. Protection et prévention de la fraude

Maintenant que nous savons que ce sont les domaines dans lesquels l’IA est appliquée. Comprenons-les de manière plus détaillée. Google s'est associé à DeepMind pour améliorer la précision des prévisions de trafic. À l’aide des données historiques sur le trafic ainsi que des données en direct, ils peuvent faire des prédictions précises grâce à la technologie d’IA et aux algorithmes d’apprentissage automatique. Un assistant personnel intelligent peut effectuer des tâches basées sur des commandes que nous donnons. Il s'agit d'un agent logiciel qui peut effectuer des tâches telles que l'envoi de messages, effectuer une recherche Google, enregistrer une note vocale, des chatbots, etc. 

Objectifs de l'intelligence artificielle

Jusqu’à présent, vous avez vu ce que signifie l’IA, les différents niveaux d’IA et ses applications. Mais quels sont les objectifs de l’IA ? Quel résultat souhaitons-nous obtenir grâce à l’IA ? L’objectif global serait de permettre aux machines et aux ordinateurs d’apprendre et de fonctionner intelligemment. Certains des autres objectifs de l’IA sont les suivants :

1. Résolution de problèmes : Les chercheurs ont développé des algorithmes capables d’imiter le processus étape par étape que les humains utilisent pour résoudre un casse-tête. À la fin des années 1980 et dans les années 1990, la recherche a atteint un stade où des méthodes ont été développées pour traiter des informations incomplètes ou incertaines. Mais pour les problèmes difficiles, d’énormes ressources de calcul et une puissance de mémoire sont nécessaires. Ainsi, la recherche d’algorithmes efficaces de résolution de problèmes est l’un des objectifs de l’intelligence artificielle.

2. Représentation des connaissances : Les machines sont censées résoudre des problèmes qui nécessitent des connaissances approfondies. Ainsi, la représentation des connaissances est au cœur de l’IA. L'intelligence artificielle représente des objets, des propriétés, des événements, des causes et des effets, et bien plus encore. 

3. Planification : L’un des objectifs de l’IA devrait être de fixer des objectifs intelligents et de les atteindre. Être capable de faire des prédictions sur l’impact des actions sur le changement et sur les choix disponibles. Un agent IA devra évaluer son environnement et faire des prédictions en conséquence. C’est pourquoi la planification est importante et peut être considérée comme un objectif de l’IA. 

4. Apprentissage : L’un des concepts fondamentaux de l’IA, l’apprentissage automatique, est l’étude d’algorithmes informatiques qui continuent de s’améliorer au fil du temps grâce à l’expérience. Il existe différents types de ML. Les types les plus connus sont l’apprentissage automatique non supervisé et l’apprentissage automatique supervisé. Pour en savoir plus sur ces concepts, vous pouvez lire notre blog sur ce que signifie ML et comment ça marche. 

5. Intelligence sociale : L’informatique affective est essentiellement l’étude de systèmes capables d’interpréter, de reconnaître et de traiter les efforts humains. C'est une confluence de l'informatique, de la psychologie et des sciences cognitives. L’intelligence sociale est un autre objectif de l’IA car il est important de comprendre ces domaines avant de créer des algorithmes. 

Ainsi, l’objectif global de l’IA est de créer des technologies capables d’intégrer les objectifs ci-dessus et de créer une machine intelligente qui peut nous aider à travailler efficacement, à prendre des décisions plus rapidement et à améliorer la sécurité. 

Emplois en Intelligence Artificielle

La demande de compétences en IA a plus que doublé au cours des trois dernières années, selon Indeed. Les offres d'emploi dans le domaine de l'IA ont augmenté de 119 %. La tâche de formation d’un algorithme de traitement d’image peut aujourd’hui être accomplie en quelques minutes, alors qu’il y a quelques années, la tâche prendrait des heures. Lorsque l’on compare le nombre de professionnels qualifiés sur le marché avec le nombre d’offres d’emploi disponibles aujourd’hui, nous constatons une pénurie de professionnels qualifiés dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Réseaux bayésiens, Réseaux de neurones, l'informatique (y compris la connaissance des langages de programmation), la physique, la robotique, le calcul et les concepts statistiques sont quelques compétences qu'il faut maîtriser avant de se lancer en profondeur dans une carrière dans l'IA. Si vous cherchez à faire carrière dans l’IA, vous devez être conscient des différents postes disponibles. Examinons de plus près les différents rôles professionnels dans le monde de l'IA et les compétences que l'on doit posséder pour chaque rôle professionnel. 

Lisez aussi: Questions d'entretien sur l'intelligence artificielle 2020

1. Ingénieur en apprentissage automatique

Si vous êtes issu d'une formation en science des données ou en recherche appliquée, le rôle d'un Ingénieur en apprentissage automatique vous convient. Vous devez démontrer une compréhension de plusieurs langages de programmation tels que Python, Java. Avoir une compréhension des modèles prédictifs et être capable de tirer parti du traitement du langage naturel tout en travaillant avec d'énormes ensembles de données s'avérera bénéfique. Être familier avec les outils IDE de développement logiciel tels que IntelliJ et Eclipse vous aidera à faire progresser votre carrière en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique. Vous serez principalement responsable de la construction et de la gestion de plusieurs projets d'apprentissage automatique, entre autres responsabilités.

En tant qu'ingénieur ML, vous recevrez un salaire médian annuel de 114,856 XNUMX $. Les entreprises recherchent des professionnels qualifiés titulaires d'une maîtrise dans le domaine connexe et possédant des connaissances approfondies des concepts d'apprentissage automatique, Java, Python et Scala. Les exigences varient en fonction de l'entreprise qui recrute, mais les compétences analytiques et les applications cloud sont considérées comme un avantage. 

2. Scientifique des données 

En tant que Data Scientist, vos tâches comprennent la collecte, l'analyse et l'interprétation d'ensembles de données volumineux et complexes en tirant parti des outils d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive. Les Data Scientists sont également chargés de développer des algorithmes permettant de collecter et de nettoyer les données pour une analyse et une interprétation plus approfondies. La médiane annuelle salaire d'un Data Scientist est de 120,931 XNUMX $ et les compétences requises sont les suivantes : 

• Ruche
• Hadoop
• MapReduce
• Cochon
• Spark
• Python
• Scala
• SQL 

Les compétences requises peuvent varier d'une entreprise à l'autre et en fonction de votre niveau d'expérience. La plupart des entreprises qui recrutent recherchent une maîtrise ou un doctorat dans le domaine de la science des données ou de l'informatique. Si vous êtes un Data Scientist et souhaitez devenir développeur d'IA, un diplôme avancé en informatique s'avère bénéfique. Vous devez avoir la capacité de comprendre des données non structurées et posséder de solides compétences analytiques et de communication. Ces compétences sont essentielles car vous travaillerez à communiquer les résultats aux chefs d’entreprise. 

3. Développeur en intelligence d’affaires 

Lorsque vous examinez les différents postes dans l'IA, cela inclut également le poste de développeur Business Intelligence (BI). L'objectif de ce rôle est d'analyser des ensembles de données complexes qui nous aident à identifier les tendances commerciales et du marché. Un développeur BI gagne un salaire annuel médian de 92,278 XNUMX $. Un développeur BI est responsable de la conception, de la modélisation et de la maintenance de données complexes sur des plates-formes de données basées sur le cloud. Si vous souhaitez travailler en tant que développeur BI, vous devez posséder de solides compétences techniques et analytiques.

Avoir de grandes compétences en communication est important car vous travaillerez à communiquer des solutions à des collègues qui ne possèdent pas de connaissances techniques. Vous devez également faire preuve de compétences en résolution de problèmes. Un développeur BI doit généralement posséder un baccalauréat dans un domaine connexe, et une expérience professionnelle vous donnera également des points supplémentaires. Les certifications sont très recherchées et sont considérées comme une qualité supplémentaire. Les compétences requises pour un développeur BI seraient l'exploration de données, les requêtes SQL, les services de reporting sur serveur SQL, les technologies BI et la conception d'entrepôts de données. 

4. Chercheur scientifique 

Un chercheur scientifique est l’une des carrières les plus importantes dans le domaine de l’intelligence artificielle. Vous devez être un expert dans plusieurs disciplines, telles que les mathématiques, l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique et les statistiques informatiques. Les candidats doivent avoir des connaissances adéquates en matière de perception informatique, de modèles graphiques, d'apprentissage par renforcement et de PNL. À l’instar des Data Scientists, les chercheurs scientifiques doivent détenir une maîtrise ou un doctorat en informatique. Le salaire médian annuel serait de 99,809 XNUMX $. La plupart des entreprises sont à la recherche d’une personne possédant une compréhension approfondie de l’informatique parallèle, de l’informatique distribuée, de l’analyse comparative et de l’apprentissage automatique. 

5. Ingénieur/architecte Big Data 

Les ingénieurs/architectes Big Data occupent le poste le mieux rémunéré parmi tous les rôles relevant de l’intelligence artificielle. Le salaire médian annuel d’un ingénieur/architecte Big Data est de 151,307 XNUMX $. Ils jouent un rôle essentiel dans le développement d'un écosystème permettant aux systèmes d'entreprise de communiquer entre eux et de rassembler des données. Par rapport aux Data Scientists, les architectes Big Data se voient confier des tâches liées à la planification, à la conception et au développement d'un environnement Big Data efficace sur des plateformes telles que Spark et Hadoop. Les entreprises cherchent généralement à embaucher des personnes démontrant une expérience en C++, Java, Python, et Scala. 

Exploration de données, visualisation de données, et des compétences en migration de données constituent un avantage supplémentaire. Un autre bonus serait un doctorat en mathématiques ou dans tout domaine informatique connexe.

Avantages de l'intelligence artificielle

Comme c’est le cas pour la plupart des choses dans le monde, l’IA a ses avantages et ses inconvénients. Tout d’abord, comprenons les avantages de l’intelligence artificielle et comment elle nous a facilité la vie par rapport aux temps anciens. 

• Réduction de l'erreur humaine
• Disponible 24 × 7
• Aide au travail répétitif
• Accompagnement numérique 
• Des décisions plus rapides
• Décideur rationnel
• Les applications médicales
• Améliore la sécurité
• Communication efficace

Examinons de plus près chacun des points mentionnés ci-dessus. 

1. Réduction de l'erreur humaine

Toutes les décisions prises dans un modèle d'IA sont prises à partir d'informations préalablement collectées après avoir appliqué un ensemble d'algorithmes. Cela permet de réduire les erreurs et d’augmenter les chances d’exactitude avec un plus grand degré d’exactitude. Dans le cas d’humains effectuant n’importe quelle tâche, il existe toujours un léger risque d’erreur. Puisque nous sommes capables de commettre des erreurs, il est préférable d’utiliser des programmes et des algorithmes grâce à l’IA, car ils réduisent les risques d’erreurs. 

2. Disponible 24h/7 et XNUMXj/XNUMX

Les modèles d’intelligence artificielle sont conçus pour fonctionner 24 heures sur 7, 24 jours sur 7, sans interruption ni ennui. Par rapport à un humain moyen qui peut travailler six à huit heures par jour, cela est nettement plus efficace. Les êtres humains n’ont pas la capacité de travailler plus longtemps car ils auraient besoin de repos et de temps pour se ressourcer. Ainsi, l’IA est disponible XNUMXh/XNUMX et XNUMXj/XNUMX et améliore davantage l’efficacité. 

3. Aide au travail répétitif

L'intelligence artificielle peut automatiser de manière productive les tâches humaines banales. Cela peut nous aider à devenir de plus en plus créatifs – depuis l’envoi d’un courrier de remerciement jusqu’au désencombrement ou à la réponse aux questions. Cela peut également nous aider à vérifier les documents. Une tâche répétitive telle que préparer de la nourriture dans un restaurant ou une usine peut être gâchée parce que les humains deviennent fatigués ou indifférents après une longue durée de travail. L’IA peut nous aider à effectuer ces tâches répétitives de manière efficace et sans erreur. 

4. Aide numérique

Plusieurs organisations très avancées utilisent des assistants numériques pour interagir avec les utilisateurs. Cela aide l’organisation à économiser des coûts sur les ressources humaines. Les assistants numériques tels que les chatbots sont généralement utilisés sur le site Web d'une organisation pour répondre aux requêtes des utilisateurs. Il fournit également une interface fonctionnelle et une bonne expérience utilisateur. Les chatbots en sont un excellent exemple. Lisez ici pour en savoir plus sur comment créer un chatbot IA.

5. Des décisions plus rapides 

L’IA, aux côtés d’autres technologies similaires, peut aider les machines à prendre des décisions plus rapidement que celles d’un être humain moyen. Cela permet de réaliser des actions rapidement. En effet, lorsqu’ils prennent une décision, les humains ont tendance à analyser les facteurs à travers les émotions, par opposition aux machines alimentées par l’IA qui fournissent rapidement des résultats programmés.

6. Décideur rationnel

En tant qu’humains, nous avons peut-être évolué dans une large mesure sur le plan technologique, mais lorsqu’il s’agit de prendre des décisions, nous laissons toujours nos émotions prendre le dessus. Dans certaines situations, il est vraiment important de prendre des décisions rapides, efficaces et logiques sans que nos émotions entrent en jeu. La prise de décision basée sur l’IA est contrôlée par des algorithmes d’IA et il n’y a donc aucune possibilité de divergence émotionnelle. Des décisions rationnelles prises à l'aide de l'IA garantissent que l'efficacité ne sera pas affectée et augmentent également le niveau de productivité d'une organisation. 

7. Applications médicales

Parmi tous les autres avantages de l’IA, l’une des plus grandes applications dans son utilisation dans le domaine médical. Les médecins peuvent évaluer les risques pour la santé de leurs patients à l’aide d’applications médicales basées sur l’IA. La radiochirurgie est utilisée pour opérer des tumeurs de manière à ne pas endommager les tissus environnants ni causer de problèmes supplémentaires. Les professionnels de la santé ont été formés à l’utilisation de l’IA à des fins chirurgicales. Ils peuvent également aider à détecter et à surveiller efficacement divers troubles neurologiques et à stimuler les fonctions cérébrales. 

8. Améliore la sécurité

À mesure que la technologie continue de progresser, il y a de plus en plus de risques que des personnes l’utilisent pour des raisons contraires à l’éthique, comme la fraude ou le vol d’identité. Si elle est utilisée de la bonne manière et pour les bonnes raisons, l’IA peut s’avérer être une ressource précieuse pour améliorer la sécurité de notre organisation. L’IA peut être utilisée pour protéger nos données et nos finances. L’IA est principalement mise en œuvre dans le domaine de la cybersécurité. Cela a transformé notre capacité à sécuriser nos données personnelles contre toute cybermenace ou attaque de quelque forme que ce soit. Lisez la suite pour en savoir plus sur l'IA dans la cybersécurité et comment elle aide, ici.

9. Communication efficace 

Les gens de différentes régions du monde parlent des langues différentes et ont donc du mal à communiquer entre eux. Quand on regarde le passé, on voit comment les traducteurs humains aidaient les gens à communiquer entre eux si l’autre personne ne comprenait pas la même langue que nous. De tels problèmes ne se produisent pas si nous utilisons l’IA. Le traitement du langage naturel permet aux systèmes de traduire des mots d'une langue naturelle à une autre, éliminant ainsi les intermédiaires. L’un des meilleurs exemples est Google Translate et son évolution au fil du temps. Désormais, il fournit des exemples audio de la façon dont les mots/phrases doivent être prononcés. Ainsi, améliorant notre précision et notre capacité à communiquer efficacement.

Inconvénients de l'intelligence artificielle

Maintenant que nous avons compris les avantages de l’IA, examinons quelques inconvénients. 

• Dépassements de coûts
• Manque de talent
• Manque de produits pratiques
• Manque de normes dans le développement de logiciels
• Potentiel d'abus
• Très dépendant des machines
• Nécessite une surveillance

Examinons de plus près les inconvénients de l'IA. 

1. Dépassements de coûts

L’échelle des opérations d’un modèle basé sur l’IA par rapport au développement de logiciels est considérablement plus élevée. De ce fait, les ressources nécessaires augmentent à un rythme beaucoup plus élevé. Cela pousse le coût des opérations à un niveau plus élevé.

2. Pénurie de talents 

L’IA est encore un domaine en développement. Ainsi, trouver des professionnels possédant toutes les compétences requises n’est pas facile. Il existe un écart entre le nombre d’emplois disponibles dans le domaine de l’IA et la main-d’œuvre qualifiée dans ce domaine. Embaucher quelqu’un qui possède toutes les compétences nécessaires augmente encore les coûts supportés par une organisation.

3. Manque de normes dans le développement de logiciels

La véritable valeur de l’intelligence artificielle réside dans la collaboration lorsque différents systèmes d’IA se réunissent pour former une application plus vaste et plus précieuse. Mais le manque de normes dans le développement de logiciels d’IA signifie qu’il est difficile pour les différents systèmes de « communiquer » entre eux. Le développement de logiciels d’intelligence artificielle lui-même est lent et coûteux pour cette raison, ce qui constitue un obstacle supplémentaire au développement de l’IA.

4. Potentiel de mauvaise utilisation

L’IA a le potentiel de réaliser de grandes choses et dispose aujourd’hui d’un pouvoir considérable sur le marché. Malheureusement, une grande puissance s’accompagne d’un potentiel d’utilisation abusive. Si le pouvoir de l’IA tombe entre les mains d’une personne motivée par des motivations contraires à l’éthique, le risque d’utilisation abusive est plus élevé.

5. Fortement dépendant des machines

Des applications telles que Siri et Alexa font désormais partie de notre quotidien. Nous sommes fortement dépendants de ces applications et recevons de l'aide de ces applications, réduisant ainsi notre capacité créative. Nous devenons fortement dépendants des machines et perdons notre capacité à acquérir des compétences simples, devenant ainsi plus paresseux. 

6. Nécessite une surveillance

L’utilisation d’algorithmes d’IA présente de nombreux avantages et est très efficace. Mais cela nécessite également une assistance et une surveillance constante. Ces algorithmes ne peuvent pas fonctionner sans que nous les programmions et vérifiions s’ils fonctionnent correctement ou non. Un exemple est le chatbot IA de Microsoft nommé « Tay ». Tay a été modelée pour parler comme une adolescente en apprenant grâce à des conversations en ligne. Mais comme il était programmé pour acquérir des compétences conversationnelles de base et ne connaissait pas la différence entre le bien et le mal, il a continué et a tweeté des informations hautement politiques et incorrectes à cause des trolls sur Internet.

L'avenir de l'intelligence artificielle

Nous avons toujours été fascinés par les évolutions technologiques. Nous vivons actuellement les plus grandes avancées de l’IA de notre histoire. L’intelligence artificielle est devenue la plus grande avancée dans le domaine de la technologie. Cela a non seulement eu un impact sur l’avenir de chaque secteur, mais a également joué un rôle moteur dans les technologies émergentes telles que le big data, la robotique et l’IoT. Au rythme auquel l’IA progresse, il ne fait aucun doute qu’elle continuera à prospérer à l’avenir. Ainsi, nous pouvons dire que l’IA est un domaine formidable à explorer à partir de 2020. Avec les progrès de l’IA et de ses technologies, il y aura un besoin accru de professionnels qualifiés dans ce domaine.

Une certification en IA vous donnera un avantage sur les autres acteurs du secteur. Alors que la reconnaissance faciale, l'IA dans les soins de santé et les chatbots continuent de croître, ce serait le bon moment pour travailler à la construction d'une carrière réussie en IA. Les assistants virtuels font déjà partie de notre quotidien sans que nous le sachions. Les voitures autonomes des géants de la technologie comme Tesla nous ont montré un aperçu de ce à quoi ressemblera l’avenir. Il y a tellement d’autres avancées à découvrir, ce n’est que le début. Selon le World Economic Forum, 133 millions de nouveaux emplois en matière d’intelligence artificielle devraient être créés grâce à l’intelligence artificielle d’ici 2022. L’avenir de l’IA est définitivement prometteur.

Un mini-projet simple d’Intelligence Artificielle

Avant de passer au projet, je suggère de passer par ceci Tutoriel d'apprentissage automatique si vous n'êtes pas du tout familier avec l'apprentissage automatique. Cela vous aiderait également dans ce projet si vous connaissiez le Algorithme de régression logistique.

Classification des animaux du zoo

Dans ce mini-projet, nous utiliserons différents algorithmes relevant du domaine du Machine learning de l'Intelligence Artificielle pour classer les animaux d'un zoo, en fonction de leurs attributs. Nous allons utiliser cet ensemble de données de Kaggle qui se compose de 101 animaux d'un zoo. Il existe 16 variables avec divers traits pour décrire les animaux. Les 7 types de classes sont : mammifères, oiseaux, reptiles, poissons, amphibiens, insectes et invertébrés.

Le but de cet ensemble de données est de pouvoir prédire la classification des animaux en fonction des variables. Vous pouvez également trouver les informations sur les différents attributs utilisés dans cet ensemble de données sur la page de téléchargement liée ici.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Sortie :

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Sortir:
précision de l'entraînement : 1.0
précision des tests : 0.9215686274509803 

Comme vous pouvez le constater, le modèle a fonctionné exceptionnellement bien en obtenant une précision de 92 % sur les données de test. Maintenant, si vous disposez des attributs de l'un des animaux de l'ensemble de données ci-dessus, vous pouvez le classer à l'aide du modèle ci-dessus.

• L’IA va-t-elle réduire les emplois à l’avenir ?

L'IA est encore en développement. Il existe un énorme potentiel d’amélioration et de progrès dans le domaine de l’IA, et même si un certain perfectionnement des compétences peut être nécessaire pour suivre l’évolution des tendances, l’IA ne remplacera ni ne réduira probablement pas les emplois à l’avenir. En fait, une étude de Gartner suggère que les emplois liés à l’IA atteindront deux millions de nouveaux emplois nets d’ici 2025. L’adoption de l’IA contribuera à faciliter les tâches d’une organisation. Pour rester pertinent dans un monde en constante évolution, il est nécessaire de perfectionner et d’apprendre ces nouveaux concepts.

• Comment fonctionne l'IA ?

Construire un système d'IA est un processus minutieux de rétro-ingénierie des traits et des capacités humaines dans une machine, et d'utiliser ses prouesses informatiques pour surpasser ce dont nous sommes capables. L’intelligence artificielle peut être construite sur un ensemble diversifié de composants et fonctionnera comme une fusion de :

• Philosophie
• L'univers social
• Économie
• Neuroscience
• Psychologie
• Ingénierie informatique
• Théorie du contrôle et cybernétique
• Linguistique

• Comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée en robotique ?

L’intelligence artificielle et la robotique sont généralement considérées comme deux choses différentes. L'IA implique l'intelligence de programmation tandis que la robotique implique la construction de robots physiques. Pourtant, les deux notions sont corrélées. La robotique utilise des techniques et des algorithmes d’IA et l’IA comble le fossé entre les deux. Ces robots peuvent être contrôlés par Programme d'IAs.

• Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle importante?

Des recommandations musicales aux indications cartographiques, en passant par les services bancaires mobiles et la prévention de la fraude, l'IA et d'autres technologies ont pris le relais. L’IA est importante pour plusieurs raisons. L'IA présente plusieurs avantages, tels que la réduction des erreurs humaines, disponible 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, aide au travail répétitif, assistance numérique, décisions plus rapides et bien plus encore.

• Quelles sont les méthodes faibles en IA ?

L’IA faible est une application étroite avec une portée limitée. Il utilise l’apprentissage supervisé et non supervisé pour traiter les données. Exemple : Siri, Alexa.

• Quelles sont les branches de l’IA ?

L’intelligence artificielle peut être divisée principalement en six branches. Il s'agit de l'apprentissage automatique, des réseaux de neurones, de l'apprentissage profond, de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel et de l'informatique cognitive. 

• Comment puis-je commencer à apprendre l’intelligence artificielle ?

Pour apprendre l’intelligence artificielle, vous devez posséder des compétences telles que les mathématiques, les sciences et l’informatique. Vous pouvez également opter pour des tutoriels en ligne et apprendre l’intelligence artificielle dans le confort de votre maison.

• Quels sont les 4 types d'IA ? 

 Les quatre types typiques d’intelligence artificielle sont les machines réactives, la mémoire limitée, la théorie de l’esprit et la conscience de soi.

• Quelles sont les choses de base pour apprendre l’intelligence artificielle ?

Les bases de l'intelligence artificielle sont les mathématiques et statistiques avancées, le langage de programmation, l'apprentissage automatique et beaucoup de patience. Vous devez savoir que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique incluent l'apprentissage automatique, le code python, l'informatique, le traitement du langage naturel, la science des données, les mathématiques, la psychologie, les neurosciences et bien d'autres disciplines.

• L'IA est-elle difficile à apprendre ?

 L’intelligence artificielle n’est pas difficile ; cependant, vous devrez y consacrer du temps. Plus vous travaillerez sur de nombreux projets, mieux vous y parviendrez. En plus des compétences, vous avez besoin de détermination pour apprendre l’IA.

Cela nous amène à la fin du didacticiel sur l’intelligence artificielle. Voici une cours gratuit sur l'AIML cela peut vous aider à renforcer vos fondations.

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• La source: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/