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綠色環(huán)保網(wǎng)

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人工智能技術有哪些?

首先,人工智能是計算機科學的一個分支,簡單的說,就是讓機器代替人類完成人類不能做或者沒時間做的任務,不能用有哪些來衡量吧。其次,人工智能不好學。最后,零基礎能不能學會要看是什么的零基礎,努力不努力,學人工智能的哪一部分。下面且聽我一一道來。

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現(xiàn)在的人工智能還基本處在概念性階段,實際的產(chǎn)品還很少,比較有名的就是谷歌推出的打敗圍棋冠軍無敵手的阿爾法狗。這個階段研發(fā)性質的工作比較多,需要掌握的知識就比較繁多復雜了。比如數(shù)學,計算機編程,人體神經(jīng)網(wǎng)絡,畫圖等等,聽聽都頭疼的。

如果以后到了人工智能產(chǎn)品生產(chǎn)階段,可能需要的知識就柔和多了。就像研發(fā)電子元件很難,但是電子廠流水線工人確相對簡單一樣。不過就算簡單,對學歷專業(yè)應該也有要求吧。

所以個人覺著,想學人工智能,比較正統(tǒng)的路子還是通過求學途徑。如果是相關專業(yè)畢業(yè)生而且不想繼續(xù)在學校深造,可以參加培訓,雖然不知道能學到什么程度,起碼找工作時有個敲門磚。不知道你的零基礎是什么基礎上的零基礎,我想說,努力肯定能學會,只不過起點高過程容易一些,起點低過程艱難一些。

現(xiàn)在人工智能的類型太多了,隨著人工智能的普及,應用范圍的拓展,還將進入更多的領域。

現(xiàn)在人工智能所涉及的學科有:認知科學,數(shù)學,神經(jīng)生理學,信息論,控制論,不定性論,計算機科學,心理學,哲學,語言,自然科學和社會科學等等幾乎所有的學科。

應用領域有:翻譯,智能控制,專家系統(tǒng),機器人學,語言,圖像理解,遺傳編程,自動程序設計,大信息的處理,儲存,管理,執(zhí)行一些生命體無法執(zhí)行的任務,或者復雜的和規(guī)模龐大的任務等等。

具體應用方面有:網(wǎng)絡,工業(yè),農(nóng)業(yè),航空航天,軍事,自然,家庭,個人等等,各行各業(yè)都有人工智能的身影。

1、大數(shù)據(jù)

  大數(shù)據(jù),或者稱之為巨量資料,指的是需要全新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。也就是說,從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中,快速獲得有價值信息的能力,就是大數(shù)據(jù)技術。大數(shù)據(jù)是AI智能化程度升級和進化的基礎,擁有大數(shù)據(jù),AI才能夠不斷的進行模擬演練,不斷向著真正的人工智能靠攏。

2、計算機視覺

  計算機視覺顧名思義,就是讓計算機具備像人眼一樣觀察和識別的能力,更進一步的說,就是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量,并進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

3、語音識別

  語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹母咝录夹g。語音識別技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。語音識別是人機交互的基礎,主要解決讓機器聽清楚人說什么的難題。人工智能目前落地最成功的就是語音識別技術。

  語音識別目前主要應用在車聯(lián)網(wǎng)、智能翻譯、智能家居、自動駕駛方面,國內最具代表性的企業(yè)是科大訊飛,此外還有云知聲、普強信息、聲智科技、GMEMS通用微科技等初創(chuàng)企業(yè)。

4、自然語言處理

  自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分,實現(xiàn)人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義,也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等,前者稱為自然語言理解,后者稱為自然語言生成。自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。自然語言處理的終極目標是用自然語言與計算機進行通信,使人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機,而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言。

  針對一定應用,具有相當自然語言處理能力的實用系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn),典型的例子有:多語種數(shù)據(jù)庫和專家系統(tǒng)的自然語言接口、各種機器翻譯系統(tǒng)、全文信息檢索系統(tǒng)、自動文摘系統(tǒng)等。國內BAT、京東、科大訊飛都有涉及自然語言處理的業(yè)務,另外還出現(xiàn)了愛特曼、出門問問、思必馳、驀然認知、三角獸科技、森億智能、乂學教育、智齒客服等新興企業(yè)。

到此,以上就是小編對于環(huán)??萍紮C器產(chǎn)品的問題就介紹到這了,希望介紹關于環(huán)保科技機器產(chǎn)品的1點解答對大家有用。

  

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