Uno de los temas de visión de computadora en el que Google está trabajando activamente es identificar cómo ve realmente una computadora y qué ve. en visión por computadora Recientemente, muchas organizaciones, entre ellas Microsoft y Google, utilizan ampliamente el aprendizaje profundo. Deep Learning utiliza la red profunda para simular muchas capas de procesamiento no lineal. característica de extracción y transformación y finalmente en cascada en una aproximación más precisa de identificación de objetos. En una red neuronal simple, hay una sola entrada, una capa oculta de procesamiento y una capa de salida. En el aprendizaje profundo, puede haber varias capas ocultas de este tipo con miles de información que pasan de una capa a otra capa y, finalmente, a la aproximación de salida.
Uno de los miembros del equipo de Google ideó el concepto de Deep Dream originalmente como parte del desafío de reconocimiento visual ImageNet a gran escala 2014 (ImageNet – Wikipedia) para ayudar al investigador a darse cuenta de lo que podría estar “viendo” una red tan profunda al analizar una imagen con todas las funciones. identificación y procesamiento de parámetros no lineales. Esencialmente es un intento de descifrar cómo funciona una red neuronal no estructurada y no determinista. Este profundo sueño más tarde se convirtió en un creador de imágenes psicodélicas que al recibir una entrada de imagen puede crear su propia interpretación de la imagen. Algunas de las imágenes creadas por Deep dream también son extremadamente hermosas y aterradoras.
Como se mostró en la conferencia // build (http://build.microsoft.com/), Microsoft está trabajando en la integración perfecta de visión por computadora, primer enfoque móvil y primer enfoque en la nube para crear una experiencia de usuario extensible. En una demostración, Andrea Carl, directora de comunicación comercial, mostró cómo la IA y la visión por computadora se pueden usar en escenarios como la seguridad en el lugar de trabajo, el seguimiento de elementos peligrosos, la salud de los empleados, la participación y la disponibilidad con alimentación de cámara, reconocimiento de objetos. La incorporación de empleados también se puede automatizar mediante el reconocimiento de personas y la aplicación en la nube para la interfaz de usuario móvil.
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