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    AI智能技術(shù)(AI智能技術(shù)人員交流平臺(tái))

    發(fā)布時(shí)間:2023-03-26 02:27:01     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 133        問(wèn)大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于AI智能技術(shù)的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。

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    本文目錄:

    AI智能技術(shù)(AI智能技術(shù)人員交流平臺(tái))

    一、人工智能技術(shù)是學(xué)什么?

    1、人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái),理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來(lái)人工智能帶來(lái)的 科技 產(chǎn)品,將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

    2、人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí),心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等,總的說(shuō)來(lái),人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

    那么,人工智能學(xué)什么內(nèi)容呢?

    目前人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容主要包括: 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論(搜索法等)、圖像識(shí)別、生物演化論、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義網(wǎng)、博弈論等。

    需要的基礎(chǔ)課程主要有,信號(hào)處理,線性代數(shù),微積分,還有編程(有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ))。

    從專業(yè)的角度來(lái)說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理,這其中任何一個(gè)都是一個(gè)大的方向,只要精通其中一個(gè)方向,就已經(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)容很多,有些你只是需要掌握,你需要選擇的是一個(gè)方向深入研究。其實(shí)嚴(yán)格來(lái)說(shuō),人工智能不算難學(xué),但是也不是輕輕松松就能學(xué)會(huì)的,需要有一定的數(shù)學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ),同時(shí)還有一段時(shí)間的積淀。

    想必大家也都知道,現(xiàn)在是一個(gè)逐漸智能化的 社會(huì) ,隨著 科技 的不斷進(jìn)步,越來(lái)越多的智能化產(chǎn)品開始進(jìn)入到人們的生活中。而近些年,相信大家經(jīng)常會(huì)聽到人工智能四個(gè)字,人工智能這個(gè)行業(yè)比較吸引人,同時(shí)薪資待遇也較好。因此,很多的大學(xué)畢業(yè)生畢業(yè)之后都想要進(jìn)入這個(gè)行業(yè),但進(jìn)入這個(gè)行業(yè)并不容易,如果是零基礎(chǔ)的話更是需要學(xué)習(xí)很多東西才行。那么人工智能入門需要我們學(xué)習(xí)什么呢?

    需要我們了解的一點(diǎn)是人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科,其本身涉及很多方面,比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人等,因此,我們想要學(xué)好整個(gè)人工智能是很不容易的。

    首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),如:高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。很多人可能要問(wèn),我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢?二者看似毫不相干,實(shí)則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對(duì)象形象化,概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律,此外還有許多其他數(shù)學(xué)科目,這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們?cè)趯W(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候事半功倍。

    然后我們需要的就是對(duì)算法的累積,比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過(guò)算法對(duì)生活中的事物進(jìn)行計(jì)算模擬,最后做出相應(yīng)操作的一種智能化工具,算法在其中扮演的角色非常重要,可以說(shuō)是不可或缺的一部分。

    最后需要掌握和學(xué)習(xí)的就是編程語(yǔ)言,畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是需要編程的,推薦學(xué)習(xí)的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展,就學(xué)習(xí)Java,而Python可以說(shuō)是學(xué)習(xí)人工智能所必須要掌握的一門編程語(yǔ)言。當(dāng)然,只掌握一門編程語(yǔ)言是不夠的,因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)器人的仿真都是采用的混合編程模式,即采用多種編程軟件及語(yǔ)言組合使用,在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++,此外還有MATLAB、VC++等,總之一句話,編程是必不可少的一項(xiàng)技能,需要我們花費(fèi)大量時(shí)間和精力去掌握。

    人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來(lái)越快速,這得益于計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展??梢灶A(yù)料到,在未來(lái),我們的生活中將隨處可見(jiàn)人工智能的產(chǎn)品,而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來(lái)很大的便利,而人工智能行業(yè)的未來(lái)發(fā)展前景也是十分光明的。所以,選擇人工智能行業(yè)不會(huì)錯(cuò),但正如文章開頭所說(shuō),想入行,需要我們下足功夫,全面掌握這個(gè)行業(yè)所需要的技能才行。

    1.數(shù)學(xué)基礎(chǔ):

    高等數(shù)學(xué),線性代數(shù),概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程,離散數(shù)學(xué),數(shù)值分析,博弈論;

    2.算法積累:

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī),貝葉斯,決策樹,邏輯回歸,線性模型,聚類算法,遺傳算法,估計(jì)方法,特征工程等;

    3.編程語(yǔ)言:

    至少掌握一門編程語(yǔ)言,越精通越好,畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的;

    4.技術(shù)基礎(chǔ):

    計(jì)算機(jī)原理,操作系統(tǒng),程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,分布式系統(tǒng),算法基礎(chǔ);

    人工智能,即AI(ArtificialIntelligence),是一門包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等綜合學(xué)科。

    該概念第一次在達(dá)茅斯頓學(xué)術(shù)會(huì)議上提出:人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā),研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng),來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力,以及延生人類智能科學(xué)。

    核心課程

    ArtificialIntelligence人工智能

    MachineLearning機(jī)器學(xué)習(xí)

    AdvancedOperatingSystems高級(jí)操作系統(tǒng)

    AdvancedAlgorithmDesign高級(jí)算法設(shè)計(jì)

    ComputationalComplexity計(jì)算復(fù)雜性

    MathematicalAnalysis數(shù)學(xué)分析

    AdvancedComputerGraphics高級(jí)計(jì)算機(jī)圖形

    AdvancedComputerNetworks高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)

    就業(yè)方向參考

    (1)搜索方向:百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語(yǔ)音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來(lái)的方向)

    (2)醫(yī)學(xué)圖像處理:醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)療器械很多都會(huì)涉及到圖像處理和成像,大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。

    (3)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別方向:前面說(shuō)過(guò)的指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等;還有一個(gè)大的方向是車牌識(shí)別;目前鑒于視頻監(jiān)控是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題,做跟蹤和識(shí)別也不錯(cuò);

    (4)還有一些圖像處理方面的人才需求的公司,如威盛、松下、索尼、三星等。

    另外,AI方向的人才都是高 科技 型的,在待遇方面自然相對(duì)比較豐厚,所以很這個(gè)方向很有發(fā)展前途。

    高等數(shù)學(xué),線性代數(shù),概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程,離散數(shù)學(xué),數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法,也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。線性代數(shù)將研究對(duì)象形式化,概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

    需要算法的積累:

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī),遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法,比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時(shí)間的積累。

    需要掌握至少一門編程語(yǔ)言:

    比如C語(yǔ)言,MATLAB之類。畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話,一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

    學(xué)習(xí)人工智能,需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ):高等數(shù)學(xué),線性代數(shù),概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程,離散數(shù)學(xué),數(shù)值分析。

    需要算法的積累:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī),遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法,比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時(shí)間的積累。

    需要掌握至少一門編程語(yǔ)言:畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話,一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

    一、 Python基礎(chǔ)

    二、 數(shù)學(xué)基礎(chǔ),其中包含微積分基礎(chǔ)、線性代數(shù)以及概率統(tǒng)計(jì)

    三、 各種框架,如Tensorflow等

    四、 深度學(xué)習(xí),其中包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

    五、 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn),如MTCNN+CENTER LOSS 人臉偵測(cè)和人臉識(shí)別、YOLO V2 多目標(biāo)多種類偵測(cè)、GLGAN 圖像缺失部分補(bǔ)齊以及語(yǔ)言喚醒等。

    熟練掌握C程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,以及C++、Java、Visual Basic中的一種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言

    從專業(yè)的角度來(lái)說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理,這其中任何一個(gè)都是一個(gè)大的方向,只要精通其中一個(gè)方向,就已經(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)容很多,有些你只是需要掌握,你需要選擇的是一個(gè)方向深入研究。其實(shí)嚴(yán)格來(lái)說(shuō),人工智能不算難學(xué),但是也不是輕輕松松就能學(xué)會(huì)的,需要有一定的數(shù)學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ),同時(shí)還有一段時(shí)間的積淀。

    感謝題主提出的問(wèn)題,非常榮幸能夠做出回答。

    1.人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它試圖理解智能的本質(zhì),并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器,它能以類似人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)。自人工智能誕生以來(lái),其理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大??梢韵胂螅斯ぶ悄軒?lái)的 科技 產(chǎn)品將成為未來(lái)人類智能的“容器”。人工智能可以模擬人類意識(shí)和思維的信息過(guò)程。人工智能不是人類智能,但它可以像人類一樣思考,并可能超越人類智能。

    2.人工智能是一門具有挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項(xiàng)工作的人必須了解計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是一門非常廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。一般來(lái)說(shuō),人工智能研究的主要目標(biāo)之一是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能的復(fù)雜任務(wù)。

    那么,人工智能學(xué)到了什么?

    目前,人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容主要包括:機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論(搜索方法等)。)、圖像識(shí)別、生物進(jìn)化理論、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義網(wǎng)、博弈論等。

    所需的基礎(chǔ)課程主要是信號(hào)處理、線性代數(shù)、微積分和編程(有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ))。

    從專業(yè)的角度來(lái)看,機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理都是大方向,只要你精通其中的一個(gè),你就已經(jīng)非常強(qiáng)大了。所以不要看太多的內(nèi)容,有些你只需要掌握,你需要選擇一個(gè)方向來(lái)深入學(xué)習(xí)。事實(shí)上,嚴(yán)格來(lái)說(shuō),人工智能不難學(xué),但不容易學(xué)。它需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和一段時(shí)間的積累。

    二、AI人工智能分析的特征有哪些?

    【導(dǎo)讀】人工智能的作用在于其在垂直領(lǐng)域和場(chǎng)景的應(yīng)用,通過(guò)應(yīng)用,將不同的多源大數(shù)據(jù)進(jìn)行打通,在融匯和發(fā)展過(guò)程中,體現(xiàn)其成長(zhǎng)和挖掘價(jià)值。那么,AI人工智能分析的特征有哪些呢?今天就跟隨小編一起來(lái)了解下吧!

    AI智能技術(shù)(AI智能技術(shù)人員交流平臺(tái))

    一、差異性

    與單一來(lái)源數(shù)據(jù)智能分析相比,AI人工智能實(shí)現(xiàn)了集多端口、多行業(yè)、多來(lái)源的綜合性數(shù)據(jù)融合,在數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)生時(shí)間、使用場(chǎng)所、代碼協(xié)議等方面具有較大的差異性。

    二、共享性

    AI人工智能技術(shù)能夠打破信息孤島困境,打通信息流通動(dòng)脈,盤活數(shù)據(jù)潛在價(jià)值,推動(dòng)各行業(yè)、部門之間形成統(tǒng)一高效、互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)和資源共享布局。

    三、準(zhǔn)確性

    以人工智能為核心的多源數(shù)據(jù)融合,進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)內(nèi)容的系統(tǒng)性,確保數(shù)據(jù)來(lái)源的完整性和可靠性。

    四、技術(shù)性

    人工智能實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)多端口接入,同時(shí)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用需求嵌入不同多源數(shù)據(jù)融合處理技術(shù),是個(gè)“技術(shù)活”。

    “維度云”數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái)

    五、權(quán)威性

    依托權(quán)威、合法、多源的一手?jǐn)?shù)據(jù)資源,進(jìn)行多源AI人工智能分析結(jié)果的展示內(nèi)容、發(fā)布數(shù)據(jù)具備權(quán)威性,具有一定的指導(dǎo)意義。

    六、前瞻性

    人工智能分析能夠有效地補(bǔ)充傳統(tǒng)單一來(lái)源數(shù)據(jù)分析手段的缺陷,通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和處理技術(shù),加之合理的建模,充分挖掘和掌握運(yùn)行規(guī)律,具備較強(qiáng)的前瞻性。

    以上就是小編今天給大家整理發(fā)送的關(guān)于“AI人工智能分析的特征有哪些?”的相關(guān)內(nèi)容,希望對(duì)大家有所幫助。至于人工智能的利弊,小編認(rèn)為要區(qū)分對(duì)待,理性看待,取其精華,去其糟粕。

    三、人工智能包括哪些方面

    工智能(Artificial Intelligence)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

    人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。

    人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),可以產(chǎn)出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究主要有機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

    自從人工智能誕生以來(lái),理論和技術(shù)越來(lái)越成熟,應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品,將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。雖然人工智能不是人的智能,但可以像人那樣思考、最終可能超過(guò)人的智能。

    優(yōu)點(diǎn):

    1、在生產(chǎn)方面,效率更高且成本低廉的機(jī)器及人工智能實(shí)體代替了人的各種能力,人類的勞動(dòng)力將大大被解放。

    2、人類環(huán)境問(wèn)題將會(huì)得到一定的改善,較少的資源可以滿足更大的需求。

    3、人工智能可以提高人類認(rèn)識(shí)世界、適應(yīng)世界的能力。

    缺點(diǎn):

    1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情,人類失業(yè)率會(huì)明顯的增高,人類就會(huì)處于無(wú)依靠可生存的狀態(tài)。

    四、人工智能領(lǐng)域都有哪些

    什么是人工智能?

    人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),是認(rèn)知、決策、反饋的過(guò)程。

    人工智能技術(shù)的細(xì)分領(lǐng)域有哪些?

    人工智能技術(shù)應(yīng)用的細(xì)分領(lǐng)域:深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、虛擬個(gè)人助理、自然語(yǔ)言處理—語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理—通用、實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯、情境感知計(jì)算、手勢(shì)控制、視覺(jué)內(nèi)容自動(dòng)識(shí)別、推薦引擎等。

    下面,我們就每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域,從概述和技術(shù)原理角度稍微做一下展開,供大家拓展一下知識(shí)。

    1、深度學(xué)習(xí)

    深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。說(shuō)到深度學(xué)習(xí),大家第一個(gè)想到的肯定是AlphaGo,通過(guò)一次又一次的學(xué)習(xí)、更新算法,最終在人機(jī)大戰(zhàn)中打敗圍棋大師。

    對(duì)于一個(gè)智能系統(tǒng)來(lái)講,深度學(xué)習(xí)的能力大小,決定著它在多大程度上能達(dá)到用戶對(duì)它的期待。。

    深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理:

    1.構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)并且隨機(jī)初始化所有連接的權(quán)重; 2.將大量的數(shù)據(jù)情況輸出到這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中; 3.網(wǎng)絡(luò)處理這些動(dòng)作并且進(jìn)行學(xué)習(xí); 4.如果這個(gè)動(dòng)作符合指定的動(dòng)作,將會(huì)增強(qiáng)權(quán)重,如果不符合,將會(huì)降低權(quán)重; 5.系統(tǒng)通過(guò)如上過(guò)程調(diào)整權(quán)重; 6.在成千上萬(wàn)次的學(xué)習(xí)之后,超過(guò)人類的表現(xiàn);

    2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指計(jì)算機(jī)從圖像中識(shí)別出物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)有著廣泛的細(xì)分應(yīng)用,其中包括,醫(yī)療領(lǐng)域成像分析、人臉識(shí)別、公關(guān)安全、安防監(jiān)控等等。

    AI智能技術(shù)(AI智能技術(shù)人員交流平臺(tái))計(jì)算機(jī)視覺(jué)

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)原理:

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列來(lái)將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。

    3、語(yǔ)音識(shí)別

    語(yǔ)音識(shí)別,是把語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文字,并對(duì)其進(jìn)行識(shí)別、認(rèn)知和處理。語(yǔ)音識(shí)別的主要應(yīng)用包括電話外呼、醫(yī)療領(lǐng)域聽寫、語(yǔ)音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。

    AI智能技術(shù)(AI智能技術(shù)人員交流平臺(tái))語(yǔ)音識(shí)別

    語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理:

    1、 對(duì)聲音進(jìn)行處理,使用移動(dòng)函數(shù)對(duì)聲音進(jìn)行分幀; 2、 聲音被分幀后,變?yōu)楹芏嗖ㄐ?,需要將波形做聲學(xué)體征提??; 3、 聲音特征提取之后,聲音就變成了一個(gè)矩陣。然后通過(guò)音素組合成單詞;

    4、虛擬個(gè)人助理

    蘋果手機(jī)的Siri,以及小米手機(jī)上的小愛(ài),都算是虛擬個(gè)人助理的應(yīng)用。

    虛擬個(gè)人助理技術(shù)原理:(以小愛(ài)為例)

    1、用戶對(duì)著小愛(ài)說(shuō)話后,語(yǔ)音將立即被編碼,并轉(zhuǎn)換成一個(gè)壓縮數(shù)字文件,該文件包含了用戶語(yǔ)音的相關(guān)信息; 2、由于用戶手機(jī)處于開機(jī)狀態(tài),語(yǔ)音信號(hào)將被轉(zhuǎn)入用戶所使用移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的基站當(dāng)中,然后再通過(guò)一系列固定電 線發(fā)送至用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商(ISP),該ISP擁有云計(jì)算服務(wù)器; 3、該服務(wù)器中的內(nèi)置系列模塊,將通過(guò)技術(shù)手段來(lái)識(shí)別用戶剛才說(shuō)過(guò)的內(nèi)容。

    5、自然語(yǔ)言處理

    自然語(yǔ)言處理(NLP),像計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)一樣,將各種有助于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種技術(shù)進(jìn)行了融合,實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語(yǔ)言的通信。

    AI智能技術(shù)(AI智能技術(shù)人員交流平臺(tái))NLP

    自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理:

    1、漢字編碼詞法分析; 2、句法分析; 3、語(yǔ)義分析; 4、文本生成; 5、語(yǔ)音識(shí)別;

    6、智能機(jī)器人

    智能機(jī)器人在生活中隨處可見(jiàn),掃地機(jī)器人、陪伴機(jī)器人……這些機(jī)器人不管是跟人語(yǔ)音聊天,還是自主定位導(dǎo)航行走、安防監(jiān)控等,都離不開人工智能技術(shù)的支持。

    智能機(jī)器人技術(shù)原理:

    人工智能技術(shù)把機(jī)器視覺(jué)、自動(dòng)規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)、各種傳感器整合到機(jī)器人身上,使得機(jī)器人擁有判斷、決策的能力,能在各種不同的環(huán)境中處理不同的任務(wù)。智能穿戴設(shè)備、智能家電、智能出行或者無(wú)人機(jī)設(shè)備其實(shí)都是類似的原理。

    7、引擎推薦

    淘寶、京東等商城,以及36氪等資訊網(wǎng)站,會(huì)根據(jù)你之前瀏覽過(guò)的商品、頁(yè)面、搜索過(guò)的關(guān)鍵字推送給你一些相關(guān)的產(chǎn)品、或網(wǎng)站內(nèi)容。這其實(shí)就是引擎推薦技術(shù)的一種表現(xiàn)。

    Google為什么會(huì)做免費(fèi)搜索引擎,目的就是為了搜集大量的自然搜索數(shù)據(jù),豐富他的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù),為后面的人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)做準(zhǔn)備。

    引擎推薦技術(shù)原理:

    推薦引擎是基于用戶的行為、屬性(用戶瀏覽行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)),通過(guò)算法分析和處理,主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求,并主動(dòng)推送信息給用戶的瀏覽頁(yè)面。

    以上就是關(guān)于AI智能技術(shù)相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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