L'IA dans la lutte contre les contrefaçons

Aperçu

Explorez la détection des contrefaçons alimentée par l'IA :

des éléments de base au déploiement. Découvrez les services Azure, l'intégration DevOps et la mise en œuvre pratique pour les développeurs.

Programme

• Introduction à la Détection de Contrefaçons
Aperçu des défis de la contrefaçon
Importance de l'IA dans la détection des contrefaçons
• Fondamentaux de l'IA pour la Détection de Contrefaçons
Bases de l'apprentissage automatique pour la détection
Techniques d'apprentissage profond pour l'analyse d'image et de texte
• Éléments de Base de la Détection de Contrefaçons Alimentée par l'IA
Collecte et prétraitement des données
Méthodes d'extraction de caractéristiques
Sélection et entraînement du modèle
• Services Azure pour le Développement de l'IA
Introduction à Azure Machine Learning
Services Cognitifs Azure pour l'analyse d'image et de texte
Utilisation d'Azure Databricks pour le traitement des données
• Intégration des Solutions d'IA avec DevOps
Introduction aux principes de DevOps
Intégration continue / déploiement continu (CI / CD) pour les modèles d'IA
Surveillance et entretien des systèmes d'IA en production
• Mise en Œuvre Pratique et Études de Cas
Projet pratique : construire une solution IA pour la détection de contrefaçons
Analyser des études de cas réels sur la prévention des contrefaçons par l'IA
• Considérations Éthiques et Tendances Futures
Considérations éthiques dans les applications IA pour la détection
L'avenir de l'IA dans la lutte contre la contrefaçon
• Conclusion et Prochaines Étapes
Récapitulation des concepts clés appris
Ressources pour approfondir et développer les applications IA
• Projet Final et Évaluation
Concevoir et mettre en œuvre un pipeline complet de détection de contrefaçons alimenté par l'IA
Présenter les résultats du projet et l'efficacité de la solution

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Sujets

Conférences