一、人工智能的技术种类和应用方法

本书从工程应用的角度介绍人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。 书中内容取材新颖，理论联系实际，面向工程应用，语言通俗易懂。

二、人工智能对社会生活的影响

1、人工智能习惯性被大家称为AI，目前已经在很多行业有了特定的应用场景，比如电商客服、教育智适应和医疗器械等方面，均可以替代部分人类工作来自动化完成任务。除了替代简单重复工作以外，人工智能还可以增强人类执行复杂任务的能力，比如会议速记员对语音识别功能的应用、司机对自动驾驶和泊车功能的应用、色差鉴定员对机器色谱识别的应用。

2、在日常生活中，智能音箱是离我们最近的人工智能使用案例。智能音箱替代了我们日常的重复性动作，比如每天的开关灯、开关窗帘、空调电视等电器控制，都可以通过和音箱的语音互动来完成。在单线程占用人类器官的场景中，比如查询天气、菜谱、时间、打电话等，智能音箱也可以很好的辅助我们完成，且不需要停下手头的其他事情。

3、人工智能还在很多细分领域和行业开始落地应用，比如：自动新闻撰写，机器可以根据规则自动生成新闻稿，不在需要人工编辑；送货机器人，可以取代物流行业里面的快递员，不仅增强了安全性还节省了大量人力物力；除草喷药机器人，在农林领域利用人工智能精准喷洒后，农药避开了农作物，非常规整的喷洒在杂草的周边，不浪费农药；在安防领域，利用计算机视觉技术和大数据分析犯罪嫌疑人生活轨迹及可能出现的场所。

三、python人工智能编程例子

Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：

1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。

四、人工神经网络的应用实例

1、人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。

2、人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。

3、在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。

4、神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。

5、每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。

6、每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。

7、网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。

8、而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

9、最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

五、人工智能在工商管理中的应用

1、人工智能化的发展，冲击了企业传统的市场需求及国民收入的分配格局，企业为增强自身产业服务的竞争优势，为此提出人工智能发展中企业工商管理分析框架构建。本文通过对当前企业工商管理现状的分析，确定企业融入智能化创新下业务建设的战略目标;并且通过培养投身于人工智能化的技术性高端人才，设计出从根本上创新设计企业工商管理结构及流程的分析框架，实现企业工商管理数据共享，进而做出及时、准确地判断。

2、通过对案例的设计与分析，结果表明依托于人工智能化大数据的基础，标准误差值最低，提高了管理的决策效率。

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