Ett faltningsnätverk (convolutional neural network, CNN) är en arkitektur för neurala nätverk som är särskilt lämpad för bilddata. Det skannar indata med små filter och upptäcker enkla drag som kanter i de första lagren och mer komplexa former i djupare lager. CNN:er präglade bildigenkänningen i många år och används till exempel för att hitta defekter i produktfoton eller vid medicinsk bildanalys.
Djupinlärning är en gren av maskininlärningen som använder artificiella neurala nätverk med många lager. Sådana nätverk lär sig av stora datamängder vilka egenskaper som är viktiga – från kanter i bilder till betydelsesamband i texter. Djupinlärning ligger till grund för dagens språkmodeller, bild- och taligenkänning samt maskinöversättning och kräver vanligtvis stor beräkningskraft och mycket träningsdata.
Datorseende är ett område inom AI där datorer tolkar bilder och video. Typiska uppgifter är att upptäcka och lokalisera föremål, läsa text i bilder och mäta komponenter. Tekniken används till exempel för kvalitetskontroll i tillverkningen, i förarassistanssystem, inom logistik och vid medicinsk bilddiagnostik.
Bildigenkänning är ett område inom datorseende där programvara identifierar vad en bild visar – föremål, personer, text, logotyper eller scener. Den bygger oftast på neurala nätverk som tränats på stora mängder märkta bilder. Användningsområdena sträcker sig från kvalitetskontroll i tillverkningen och sortering av produktfoton till stöd vid medicinsk bilddiagnostik. Vid bilder på människor kräver dataskydd och möjlig bias särskild uppmärksamhet.
Artificiella neurala nätverk (ANN) är beräkningsmodeller som består av många sammankopplade enheter (”neuroner”) ordnade i lager som bearbetar indata via viktade förbindelser. Under träningen justeras vikterna steg för steg med hjälp av exempel, vanligtvis genom backpropagation. ANN är grunden för djupinlärning och driver bildigenkänning, taligenkänning och stora språkmodeller. Trots sin biologiska inspiration fungerar de betydligt enklare än den mänskliga hjärnan.
