Per rilevare gli oggetti nell'immagine, dobbiamo chiamare la detectObjectsFromImage funzione utilizzando il detector object che abbiamo creato nella sezione precedente. Questa funzione richiede due argomenti: input_imagee output_image_path. input_image è il percorso in cui si trova l'immagine che stiamo rilevando, mentre il output_image_path è il percorso per memorizzare l'immagine con gli oggetti rilevati. Questa funzione restituisce un dizionario che contiene i nomi e le probabilità percentuali di tutti gli oggetti rilevati nell'immagine. detection = detector.detectObjectsFromImage(input_image=input_path, output_image_path=output_path) Ecco come dovrebbe risultare il tuo codice

È possibile accedere agli elementi del dizionario attraversando ogni elemento nel dizionario. for eachItem in detection:print(eachItem["name"] , " : ", eachItem["percentage_probability"]) Il codice del tuo programma dovrebbe essere simile a questo A questo punto Il tuo programma è finito e pronto per essere utilizzato

A questo punto apriamo il nostro terminale e digitiamo i seguenti comandi : cd percorso/della/cartella/principale/ #Premere Invio python3 nomedelfile.py #se hai installato Python3 python nomedelfile.py #se hai installato Python2 #Premere Invio L' output, nel nostro caso, sarà : car : 53.66367697715759 person : 75.88377594947815 person : 51.0115921497345 person : 84.292072057724 Per vedere la foto con gli oggetti evidenziati ti basterà andare nella cartella output/ dove troverai la foto modificata. Grazie mille per aver seguito il MicroCorso, speriamo ti sia stato di aiuto. Se ti va di supportarci condividi sui tuoi social i nostri articoli, sfide o servizi intelligenti.

Se sei nuovo al mondo della programmazione o dell'Intelligenza Artificiale per fare in modo che tu non scoraggi leggendo gli step del tutorial, se non conosci alcuni degli argomenti ( che vedrai nello step sotto questa sezione ) ti consigliamo di leggere gli articoli ad essi legati prima di andare avanti. Non preoccuparti ci vorrà al massimo una decina di minuti.

Prepariamo il Nostro Pc per sviluppare programmi di Computer Vision

Vediamo come far partire il nostro programma e come divertici a fare le nostre prove

Stai cercando un corso Gratis per capire qualcosa sulla Data Science ? Perfetto sei nel posto giusto. Ad oggi si sente parlare molto spesso di Data Science, Intelligenza Artificiale, Big Data, Machine Learning e Deep Learning. L'obbiettivo di questo micro corso è proprio quello di andare a toccare tutti questi argomenti i molti altri per provare a darti una visione più completa possibile, in modo gratuito, così che potrai capire se questo percorso fa per te e in più capire qual' è il percorso migliore da seguire in Italia Le lezioni non sono video, abbiamo pensato che delle lezioni scritte possono rimanere più impresse nel lungo periodo, non preoccuparti ti prenderanno al massimo 5- 10 minuti l'una , ma avrai acquisito le seguenti conoscenze : - Cosa è l' I.A. , il M.L. , il D.L. e la DataScience - Come diventare un data scientist. - I percorsi di studio in italia. - Come si approccia un problema nella data science. - La differenza tra un analista dati e un data scientist. - I migliori linguaggi di programmazione per il M.L. e D.L. - Le soft skill che un data scientist deve avere. - Un progetto svolto passo passo. - E molto altro ... In oltre per qualsiasi chiarimento o spiegazione ti basterà inviarci una email al nostro indirizzo. BUON DIVERTIMENTO

Mentre negli ultimi decenni sono emerse numerose definizioni di intelligenza artificiale (AI), John McCarthy offre la seguente definizione in questo documento del 2004 È la scienza e l'ingegneria di creare macchine intelligenti, in particolare programmi per computer intelligenti. È correlato al compito simile di utilizzare i computer per comprendere l'intelligenza umana, ma l'intelligenza artificiale non deve limitarsi a metodi osservabili biologicamente. Documento originale Tuttavia, decenni prima di questa definizione, la nascita della conversazione sull'intelligenza artificiale è stata indicata dal lavoro seminale di Alan Turing, " Computing Machinery and Intelligence che è stato pubblicato nel 1950. In questo paper, Turing, spesso definito il "padre dell'informatica", pone la seguente domanda: "Le macchine possono pensare?" Da lì, offre un test, ora noto come "Test di Turing", in cui un interrogatore umano cercherà di distinguere tra un computer e una risposta testuale umana. Documento originale Sebbene questo test sia stato sottoposto a molti controlli sin dalla sua pubblicazione, rimane una parte importante della storia dell'intelligenza artificiale e un concetto in corso all'interno della filosofia poiché utilizza idee sulla linguistica. Stuart Russell e Peter Norvig hanno quindi proceduto alla pubblicazione di Intelligenza artificiale: un approccio moderno , diventando uno dei principali libri di testo nello studio dell'intelligenza artificiale. In esso, approfondiscono quattro potenziali obiettivi o definizioni di AI, che differenzia i sistemi informatici sulla base della razionalità e del pensiero rispetto all'azione: Approccio umano: Sistemi che pensano come gli umani Sistemi che si comportano come esseri umani Approccio ideale: Sistemi che pensano razionalmente Sistemi che agiscono razionalmente La definizione di Alan Turing sarebbe caduta nella categoria dei "sistemi che agiscono come gli umani". Nella sua forma più semplice, l'intelligenza artificiale è un campo che combina informatica e set di dati robusti, per consentire la risoluzione dei problemi. Comprende anche sottocampi di machine learning e deep learning, che sono spesso menzionati insieme all'intelligenza artificiale. Queste discipline sono costituite da algoritmi di intelligenza artificiale che cercano di creare sistemi esperti che effettuano previsioni o classificazioni in base ai dati di input. Oggi, c'è ancora molto clamore intorno allo sviluppo dell'intelligenza artificiale, che ci si aspetta da qualsiasi nuova tecnologia emergente sul mercato. Come notato nel ciclo di hype di Gartner , le innovazioni di prodotto come le auto a guida autonoma e gli assistenti personali seguono "una tipica progressione dell'innovazione, dall'eccessivo entusiasmo attraverso un periodo di disillusione fino a un'eventuale comprensione della rilevanza e del ruolo dell'innovazione in un mercato o in un dominio”. Come nota Lex Fridman qui nella sua conferenza al MIT nel 2019, siamo al culmine delle aspettative gonfiate, avvicinandoci al punto più basso della disillusione.

Oggi esistono numerose applicazioni reali dei sistemi di intelligenza artificiale. Di seguito sono riportati alcuni degli esempi più comuni: Riconoscimento vocale: è anche noto come riconoscimento vocale automatico (ASR), riconoscimento vocale del computer o sintesi vocale ed è una funzionalità che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per elaborare il discorso umano in un formato scritto. Molti dispositivi mobili incorporano il riconoscimento vocale nei loro sistemi per condurre la ricerca vocale, ad esempio Siri, o fornire maggiore accessibilità agli SMS. Servizio clienti: i chatbot online stanno sostituendo gli agenti umani lungo il percorso del cliente. Rispondono alle domande frequenti (FAQ) su argomenti, come la spedizione, o forniscono consigli personalizzati, prodotti di vendita incrociata o suggeriscono dimensioni per gli utenti, cambiando il modo in cui pensiamo al coinvolgimento dei clienti su siti Web e piattaforme di social media. Gli esempi includono bot di messaggistica su siti di e-commerce con agenti virtuali, app di messaggistica, come Slack e Facebook Messenger, e attività solitamente svolte da assistenti virtuali e assistenti vocali. Visione artificiale : questa tecnologia AI consente a computer e sistemi di ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi e, in base a tali input, può agire. Questa capacità di fornire consigli lo distingue dalle attività di riconoscimento delle immagini. Alimentata da reti neurali convoluzionali, la visione artificiale ha applicazioni all'interno del foto tagging nei social media, dell'imaging radiologico nel settore sanitario e delle auto a guida autonoma nell'industria automobilistica. Motori di raccomandazione: utilizzando i dati sui comportamenti di consumo passati, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare a scoprire le tendenze dei dati che possono essere utilizzate per sviluppare strategie di vendita incrociata più efficaci. Questo viene utilizzato per fornire ai clienti consigli aggiuntivi pertinenti durante il processo di pagamento per i rivenditori online. Trading azionario automatizzato: progettate per ottimizzare i portafogli azionari, le piattaforme di trading ad alta frequenza basate sull'intelligenza artificiale effettuano migliaia o addirittura milioni di operazioni al giorno senza l'intervento umano.

Entrambi i percorsi di carriera richiedono almeno una laurea in un campo quantitativo come matematica, informatica o statistica. Un analista di dati può dedicare più tempo all'analisi di routine, fornendo rapporti regolarmente. Uno scienziato dei dati può progettare il modo in cui i dati vengono archiviati, manipolati e analizzati. In poche parole, un analista di dati ricava un senso dai dati esistenti, mentre uno scienziato di dati lavora su nuovi modi di acquisire e analizzare i dati che devono essere utilizzati dagli analisti. Se ami i numeri, le statistiche e la programmazione di computer, entrambi i percorsi potrebbero essere adatti ai tuoi obiettivi di carriera. Un analista in genere lavora per rispondere a domande specifiche sull'attività dell'organizzazione. Uno scienziato dei dati può lavorare a un livello più macro per sviluppare nuovi modi di porre e rispondere a domande importanti. Sebbene ogni ruolo sia focalizzato sull'analisi dei dati per ottenere informazioni utili per la propria organizzazione, a volte sono definiti dagli strumenti che utilizzano. Aiuta gli analisti di dati ad essere competenti con software di database relazionale, programmi di business intelligence e software statistico. Gli scienziati dei dati tendono a utilizzare Python, Java e l'apprendimento automatico per manipolare e analizzare i dati.

L'IA debole, chiamata anche Narrow AI o Artificial Narrow Intelligence (ANI), è un'intelligenza artificiale addestrata e focalizzata per eseguire compiti specifici. L'intelligenza artificiale debole guida la maggior parte dell'intelligenza artificiale che ci circonda oggi. "Narrow" potrebbe essere un descrittore più accurato per questo tipo di IA in quanto è tutt'altro che debole; abilita alcune applicazioni molto robuste, come Siri di Apple, Alexa di Amazon, IBM Watson e veicoli autonomi. L'IA forte è composta da Intelligenza Generale Artificiale (AGI) e Super Intelligenza Artificiale (ASI). L'intelligenza artificiale generale (AGI), o IA generale, è una forma teorica di intelligenza artificiale in cui una macchina avrebbe un'intelligenza pari a quella umana; avrebbe una coscienza autocosciente che ha la capacità di risolvere problemi, imparare e pianificare il futuro. La Super Intelligenza Artificiale (ASI), nota anche come superintelligenza, supererebbe l'intelligenza e le capacità del cervello umano. Sebbene l'intelligenza artificiale forte sia ancora del tutto teorica senza esempi pratici in uso oggi, ciò non significa che i ricercatori di intelligenza artificiale non stiano anche esplorando il suo sviluppo. Nel frattempo, i migliori esempi di ASI potrebbero essere tratti dalla fantascienza, come HAL, l'assistente informatico sovrumano e canaglia nel 2001: Odissea nello spazio.

Quando i tuoi dati saranno puliti, dovresti iniziare a giocarci! La difficoltà qui non è trovare idee da testare, ma trovare idee che probabilmente si trasformeranno in intuizioni. Avrai una scadenza fissa per il tuo progetto di data science (probabilmente il tuo VP Sales sta aspettando con impazienza la tua analisi!), quindi dovrai dare la priorità alle tue domande. ' Dovrai esaminare alcuni dei modelli più interessanti che possono aiutare a spiegare perché le vendite sono ridotte per questo gruppo. Potresti notare che tendono a non essere molto attivi sui social media, con pochi di loro che hanno account Twitter o Facebook. Potresti anche notare che la maggior parte di loro è più vecchia del tuo pubblico generale. Da lì puoi iniziare a tracciare modelli che puoi analizzare più a fondo.

Questo tipo di Apprendimento è molto diverso dal tipo di apprendimento visto precedentemente, anche se da esperti del settore viene considerato un sottogruppo dell'Apprendimento con Supervisione. Come prima, ti propongo un semplice schema per provare a spiegarti come funzioni. Al principio di questo Apprendimento abbiamo un Agente, ossia un algoritmo che riceve in input lo stato dell'ambiente dove si trova. Questo Agente in base agli input ricevuti effettua un'azione, la quale viene valutata da una Funzione Ricompensa che genera un feedback per il nostro Agente il quale ricalcolerà la prossima azione in base alla ricompensa ricevuta. Vediamo ora un esempio: Immaginiamo che il nostro Agente sia un topolino e immaginiamo si trovi all'interno di un labirinto ( Ambiente ) con l'obiettivo di arrivare ad una carota ( Target ). Il nostro Agente è in grado di muoversi all'interno dell'ambiente quindi é in grado di compiere delle azioni. Come puoi vedere dall'immagine, abbiamo supposto che la prima matrice sia il labirinto e gli zeri dentro le celle siano le ricompense di partenza. Dopo aver allenato il nostro Agente, questo avrà trovato le giuste ricompense per arrivare alla soluzione del labirinto, mangiando finalmente la sua carota!

Deep Learning utilizza TensorFlow e Keras per creare e addestrare reti neurali per dati strutturati. Rete neurale artificiale Rete neurale convoluzionale Rete neurale ricorrente TensorFlow Keras PyTorch Capire il funzionamento di Un singolo neurone Rete neurale profonda Discesa gradiente stocastico Overfitting e underfitting Normalizzazione batch di abbandono Classificazione binaria

Testo Lezione : Ecco sei passaggi comuni da considerare se sei interessato a perseguire una carriera nella scienza dei dati: Perseguire una laurea in scienze dei dati o un campo strettamente correlato (Matematica, Fisica, Statistica, Informatica, Ing. Informatica) Acquisisci le competenze necessarie per diventare un data scientist Considera l'idea di prendere una specializzazione Ottieni il tuo primo lavoro di data scientist di livello base Esamina ulteriori certificazioni di data scientist e l'apprendimento post-laurea Partecipa continuamente a master in data science Ebbene si, purtroppo NON si diventa Data Scientist facendo corsi ( privati ) da meno di 200 - 300 ore di formazione. Sei scettico su questo ? Pensi davvero che per aver voce in capitolo con grandi manager aziendali, basti avere nel curriculum dei semplici attestati di partecipazione a dei corsi ? Vediamo nella prossimo step quali sono le responsabilità del Data Scientist e capirai perchè servono anni di preparazione interdisciplinare prima di poter affermarti come tale.