Informatique et technologies quantiques

Si vous vous êtes déjà demandé comment des plateformes comme Google, Apple, Facebook et Amazon vous présentent des publicités ciblées, comment Netflix, Spotify et d’autres plateformes vous recommandent du contenu, comment fonctionnent des assistants virtuels comme Alexa et Siri, ou comment les voitures Tesla se conduisent toutes seules, la réponse se trouve dans une forme d’intelligence artificielle (IA) et de réseaux neuronaux convolutifs.

 

Il est stupéfiant de voir à quel point de nombreuses industries ont adopté l’intelligence artificielle. Diverses formes d’intelligence artificielle sont devenues des éléments essentiels de nombreuses entreprises et de notre vie quotidienne, sans même que nous en ayons conscience.

La demande de simulation et de solutions pour des questions et des conceptions de structures complexes augmente chaque jour. Les ordinateurs produisent des gigaoctets de données, qui doivent être traitées d’une manière ou d’une autre. Nous développons des solutions logicielles pour faciliter le post-traitement de modèles complexes d’éléments finis et de réseaux neuronaux convolutifs.

 

Nous sommes une société d’ingénierie indépendante qui offre des solutions informatiques appropriées pour quelques clients sélectionnés.

L’intelligence artificielle est essentiellement liée au développement de systèmes informatiques et d’algorithmes capables d’effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant une interaction humaine. La reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale, la traduction et la prise de décision ne sont que quelques-unes de ses utilisations, qui donnent lieu à une multitude d’applications.

 

Les réseaux neuronaux convolutifs avec apprentissage profond intégré et basés sur une plateforme d’informatique quantique seront capables de pénétrer et de surmonter l’électronique de guidage et les ordinateurs des missiles nucléaires, ou de faire ce qu’ils veulent avec les marchés boursiers, les navires ennemis, les avions et bien plus encore.

Il est essentiel de garder plusieurs longueurs d’avance sur les concurrents dans ce secteur, non seulement pour la prospérité économique mais aussi pour notre survie collective.

 


Les solutions d’apprentissage profond
sont l’un des concepts les plus importants de l’intelligence artificielle qui imite la façon dont le cerveau humain fonctionne lorsqu’il s’agit de traiter des données et de créer des modèles. L’apprentissage profond a ouvert des possibilités infinies car il peut être intégré à n’importe quel processus.

L’une de nos principales spécialités sont les réseaux neuronaux convolutifs, qui servent à approximer les solutions de fonctions autrement insolubles.

Selon une étude récente, chaque personne génère environ 1,7 mégaoctet de nouvelles données chaque seconde. Bien que cela soit significatif, les données en elles-mêmes ne sont pas significatives. C’est un peu plus qu’une série d’innombrables 1 et 0 sur un disque dur quelque part.

Ce qu’il vous faut, c’est un moyen de donner un sens à ces données, en les analysant de manière à découvrir la véritable histoire qui se cache derrière. Les données en vrac provenant de milliers d’individus peuvent être analysées pour identifier à la fois des idées générales et des irrégularités, ce qui ouvre de nombreuses perspectives commerciales.

Tout ce que vous devez faire, c’est poser les bonnes questions. Les solutions d’intelligence artificielle débloqueront de nombreuses informations et fourniront des renseignements exploitables à partir de diverses sources, notamment les applications d’entreprise, les données des journaux, les services web et bien d’autres encore – tout cela dans le but de prendre des décisions éclairées plus rapidement que jamais.

C’est exactement ce que sont les solutions d’apprentissage profond de Cloud Computing Technologies. Nous utilisons un large éventail d’outils, dont TensorFlow, PyTorch, Keras, Theano et Caffe, afin d’élever le niveau de certaines entreprises et entités gouvernementales grâce au Deep Learning, à l’intelligence artificielle (IA) et aux réseaux neuronaux convolutifs.

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