Enquête sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique: motivations et défis dans les projets d’IA
Le rapport «Intelligence artificielle et apprentissage automatique 2020, volume 1» a été ajouté à ResearchAndMarkets.com de offre.
Cette enquête donne une vue d’ensemble des attitudes, des modèles d’adoption et des intentions des développeurs d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique dans le monde entier. Cette série se concentre sur les outils, les méthodologies et les préoccupations liées à la mise en œuvre de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage en profondeur, de la reconnaissance d’images, de la reconnaissance de formes et d’autres formes d’intelligence artificielle, ainsi qu’au stockage, à la gestion et à l’analyse efficaces de grands ensembles de données et de bases de données provenant d’un large éventail de sources. .
L’intelligence artificielle imprègne le développement logiciel de nombreuses manières et dans de nombreux secteurs, ce qui nécessite une connaissance approfondie de la manière dont les développeurs le font.
Ce volume comprend des recherches et des analyses couvrant des sujets tels que la démographie et la firmographie des développeurs, le paysage de l’intelligence artificielle, les méthodes et les approches, les ressources et les services, les systèmes conversationnels, la reconnaissance de la parole et des images, l’IA d’entreprise, la sécurité, l’adoption de plates-formes, les cadres d’API, les outils et les langages, adoption de la technologie, matériel, optimisation du matériel, parallélisme et calcul haute performance, achats et influenceurs, défis et obstacles au succès, IA en relation avec l’IoT, le cloud, la conteneurisation et plus encore.
Cette enquête consiste en 406 entretiens approfondis menés en anglais avec des développeurs qualifiés en IA et en apprentissage automatique du monde entier. Cela donne une marge d’erreur de 4,7%.
Principaux sujets abordés:
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Aperçu
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Quoi de neuf
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Résumé
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Démographie et firmographie
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Le paysage actuel de l’IA
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Motivations et défis dans les projets d’IA
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Cadres, bibliothèques et modèles
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Matériel dans l’IA et l’apprentissage automatique
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Systèmes conversationnels et reconnaissance vocale
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Reconnaissance d’image et vision industrielle
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L’IA et le cloud
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Conteneurisation et orchestration de conteneurs
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L’IA et l’Internet des objets
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Sécurité
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Gestion des données et science des données
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Plateformes de développement et cibles de plateforme
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Adoption de la technologie
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Expertise en la matière
Pour plus d’informations sur ce rapport, visitez https://www.researchandmarkets.com/r/u37cpr
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