Maggie Sawyer, aka detective dimples (1/?)
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Maggie Sawyer, aka detective dimples (1/?)
Alex Danvers, a sunshine mixed with a little hurricane (7/?)
Alex Danvers, a sunshine mixed with a little hurricane (8/?)
2012년 9월, 세상이 깜짝 놀랐습니다. ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 한 팀이 오류율 15.3%를 달성했습니다. 그 전까지 최고 성적은 26.2%였습니다. 단순히 10% 정도의 개선이 아니라, 40% 이상의 엄청난 향상이었습니다. 2012년 AlexNet이 어떻게 ImageNet 대회를 압도적으로 제패하며 딥러닝 혁명을 촉발했는지 완벽 분석. ReLU, GPU 병렬 처리, Dropout 등 5가지 혁신 기술과 현대 AI까지 이어진 그 유산을 파헤칩니다. #AI발전사 #AlexKrizhevsky #AlexNet #CNN #Dropout #GeoffreyHinton #GPU #ILSVRC #ImageNet #NVIDIA #ReLU #기울기소실 #데이터증강 #딥러닝 #딥러닝역사 #딥러닝혁명 #신경망 #컴퓨터비전 #합성곱신경망 #활성화함수 Read the full article
All’inizio fu AlexNet, una rete neurale convoluzionale, che il 30 settembre 2012 riuscì a battere un campione di soggetti umani nell’identificare correttamente alcune immagini di auto o di gatti: quella forma di IA chiamata ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge riuscì a riconoscere correttamente le immagini che le venivano sottoposte il 99% delle volte, mentre gli esseri umani si fermarono al 95%.
In precedenza i risultati della macchina erano stati molto più deludenti, ma la realizzazione di una AI che non aveva più bisogno dell’inserimento di dati corretti da parte dell’uomo prima del test, ma che se li andava a cercare da sola e che imparava dai suoi stessi errori, in pochi anni ha fatto si che raggiungesse e superasse l’uomo nel riconoscere immagini, volti, impronte digitali, pupille iridee, il timbro di una voce e, domani chissà, sarà in grado di fare una visita medica accurata, di sapere se abbiamo pagato il bollo o l’assicurazione dell’auto, se paghiamo le tasse, se siamo sotto l’effetto di stupefacenti o se abbiamo ingerito alcool, ed anche se abbiamo appena avuto un rapporto sessuale o se siamo eccitati.
In pratica la nostra privacy, o ciò che ne rimane, sparirà del tutto e chiunque controlli la IA, o la IA stessa senza alcun controllo umano, potrebbe orientare i nostri acquisti, le nostre opinioni, il nostre inclinazioni politiche, la moda, modificare il nostro comportamento, suscitare emozioni e sentimenti fittizi e orientare il nostro odio dovunque voglia.
Ma i primi prototipi di IA e quelle attuali, dove sono andati a pescare le immagini per correggere il loro riconoscimento? Dove pescano tutte le informazioni? AlexNet ha attinto largamente dai social più frequentati le immagini dei gatti pubblicati dagli utenti per battere gli umani. Quando postate un gatto su Tumblr pensateci, state dando alla IA le informazioni per poterci manipolare meglio.
(Liberamente tratto da Yuval Noah Harari, Nexus. Breve storia delle reti di informazione dall’età della pietra all’IA, Bompiani, Milano, 2024).
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Real Time Video Surveillance for Automated Weapon Detection
by Bhagyalakshmi. P | Indhumathi. P | Lakshmi. R | Dr. Bhavadharini "Real Time Video Surveillance for Automated Weapon Detection"
Published in International Journal of Trend in Scientific Research and Development (ijtsrd), ISSN: 2456-6470, Volume-3 | Issue-3 , April 2019,
URL: https://www.ijtsrd.com/papers/ijtsrd22791.pdf
Paper URL: https://www.ijtsrd.com/computer-science/other/22791/real-time-video-surveillance-for-automated-weapon-detection/bhagyalakshmi-p
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