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Éducation - Contenu d'apprentissage intelligent

Divertissement et médias - Balisage des métadonnées
Pour:
Gestionnaires d'actifs numériques.
But:
Réaliser la valeur des actifs historiques des médias numériques sportifs en utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour aider à faire le travail de 15 stagiaires.
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D, amélioration de l'efficacité opérationnelle
Classification des déchets solides basée sur l'IA
Pour:
Corporations gouvernementales municipales, Sociétés de gestion des déchets solides
Éducation - Générateurs de contenu automatisés
Pour:
Créateurs de cours en ligne.
But:
Générez, organisez et recommandez intelligemment du contenu éducatif.
Objectif:
Expérience client améliorée
Diagnostic des cultures et recommandations de produits via l'IA
Pour:
Agriculteurs, entreprises biochimiques, fabricants de traitements contre les maladies des cultures
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D, amélioration de l'efficacité opérationnelle
Vision par ordinateur - Segmentation d'images
Pour:
Les agriculteurs
But:
Utilisation du traitement d'images pour la mise en place d'une application de suivi d'élevage.
Objectif:
Fonctionnement amélioré
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, Experts en adaptation au changement climatique, Agences gouvernementales, Communautés à risque
Grand public
Soins de santé - Améliorer le travail d'enquête
Pour:
Radiologues
But:
Utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire le cancer du poumon à partir de tomodensitogrammes.
Objectif:
Anticiper les risques
Prédiction de la tuberculose multirésistante à partir d'images pulmonaires CT basées sur des techniques d'apprentissage en profondeur
Pour:
Les cliniciens et les professionnels de la santé prédisent les patients multirésistants (MDR) des patients sensibles aux médicaments (DS) sur la base d'images pulmonaires CT.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Grand public
Éducation - Contenu d'apprentissage intelligent
Pour:
Créateurs de cours en ligne et apprenants en ligne.
But:
Permettre aux créateurs de cours de se concentrer sur la prise de décision complexe et la créativité avec la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Un robot autonome améliore la précision chirurgicale grâce à l'IA
Pour:
Hôpitaux utilisant la chirurgie robotique autonome via le système STAR
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, experts en adaptation au changement climatique, agences gouvernementales, communautés à risque.
Grandes entreprises
Comptabilité et finance - Automatisez la gestion des factures et des dépenses
Pour:
Contrôleurs Financiers
But:
Utilisation du traitement d'image et de la reconnaissance optique de caractères pour créer des gains d'efficacité opérationnelle grâce à l'automatisation des workflows d'approbation et de rapprochement des dépenses.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Grand public

Éducation - Contenu d'apprentissage intelligent

Pour:
Créateurs de cours en ligne et apprenants en ligne.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Problème adressé
Même lorsque le contenu du cours est disponible, le développement d'un cours en ligne via un système de gestion de l'apprentissage (LMS) ou une plateforme d'expérience d'apprentissage (LXP) nécessite toujours beaucoup de travail initial afin de créer une expérience d'apprentissage attrayante et engageante pour les étudiants. Les utilisateurs finaux exigent un contenu de plus en plus varié. Avec un contenu, des parcours d'apprentissage, des objectifs et des programmes fixes, les apprenants peuvent se désengager, manquer de motivation sans le stimulus nécessaire. Le défi pour les créateurs de cours est de répondre à ces attentes de manière efficace.
But du cas d'usage
Permettre aux créateurs de cours de se concentrer sur la prise de décision complexe et la créativité avec la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Description
Les techniques de vision par ordinateur (CV) et de traitement du langage naturel (TAL) peuvent être utilisées pour créer un nouveau contenu d'apprentissage à partir de matériel existant. Le CV peut être utilisé pour détecter si les documents contiennent du texte, des tableaux ou des images, tandis que la PNL peut être utilisée pour générer des questions sur le contenu, ainsi que les réponses correspondantes et d'autres fausses options distrayantes. C'est exactement ce que fait Smartest, une entreprise suisse fournissant une plate-forme de conception de modules d'apprentissage interactifs. Grâce à leurs outils, il est possible de créer des exercices tels que les choix multiples, vrai/faux, combler les lacunes, les cartes mémoire et les mots croisés, ce qui permet aux créateurs de cours de gagner beaucoup de temps. Les plus intelligents pensent que l'IA est une technologie de support, pour les tâches répétitives et fastidieuses, qui incitera les utilisateurs à se concentrer sur des tâches d'ordre supérieur nécessitant une prise de décision complexe et de la créativité1.
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Vision par ordinateur
apprentissage automatique
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Automatiser - Automatiser le processus
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