人工智能的六大应用领域?人工智能的六大应用领域包括

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人工智能服务有哪些

01无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等

02人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,之后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期,人脸识别技术进入初级应用阶段。目前,人脸识别技术已广泛应用于多个领域,如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

03机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

04声纹识别

生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。

05智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。

06智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。

07智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。究其本质,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话,家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作

08个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等。

09医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用,它的处理对象是由各种不同成像机理,如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像

10图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

人工智能有哪些应用场景

谢邀

老僧刚看完李开复的《人工智能》,书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻,推荐给题主~

其实,人工智能主要有四大功能:语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。

AI具体的应用场景很多,像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等,老僧就不一一讲了,随便说几个。

1、自动驾驶

自动驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪,来实现包括道路行驶、地貌识别、导航定位、车道识别、交通控制、停车等多个功能,最终完成无人驾驶的目标。

2、AI医疗

AI医疗领域其实挺广的,虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理、智能影像识别、智能药物研发等都在AI医疗射程范围之内。例如阿里云AI诊断最新技术,新冠肺炎CT影像识别准确率高达96%,识别速度相比医生肉眼识别提高了近30倍。

3、AI安防

AI安防的具体应用包括区域人群监控、客流统计、身份认证的人脸识别、道路监控的车辆识别、案情分析系统等一系列场景,虽然听起来离我们挺遥远,但是一个城市大脑就全覆盖了~

4、AI教育

AI教育,包括自适应学习、虚拟学习助手、智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。家里有小朋友应该比较熟悉,主打利用人工智能因材施教的学吧课堂、科大讯飞、云知声等等都是AI教育的具体应用。

不管是何种应用场景,人工智能都将给用户继续带来全新的体验,而这种新体验的背后带来的是效率的提升,以及行业的巨大变革。

人工智能应用系统包括

人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。

1、自然语言处理

自然语言处理,英文NaturalLanguageProcessing,简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大,可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言,自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式,包括口语及书面语,反映了人类的思维,都是以自然语言的形式表达。

2、计算机视觉

计算机视觉,也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题,试图从二维图像中恢复有意义的信息,这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析,这也和我们遇到的其他数学物理问题一样,正过程是解析的,有公式,逆过程不解析,没有解析解。

3、语音识别

语音识别是计算语言学的跨学科子领域,利用其开发方法和技术,能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术(ASR),计算机语音识别或语音到文本(STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。

4、专家系统

专家系统是早期人工智能的一个重要分支,它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说,专家系统=知识库+推理机,因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,一个专家系统必须具备三要素:领域专家级知识,模拟专家思维,达到专家级的水平。

人工智能的主要应用领域有哪些

首先非常感谢您提出的问题,很荣幸能够做出回答。

简而言之,许多人应该接触过电影中的面部识别技术,这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上,除了面部识别,人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。

随着数字成像智能的不断提高,扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的?人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像,重像素化或低分辨率图像,以及被某些元素覆盖的图像。除了图像,这项技术还可以用来恢复视频。

这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具,而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如,数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶,大大提高驾驶安全性。

此外,人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作,以帮助人类提高生产效率。例如,建筑业有一项常规工作:计算钢筋,这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时,验收直杆一般都是人工清点,一车钢筋大约需要半个小时。

当钢筋进入现场称重时,人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来,从事更有技能的工作。除了节省时间,人工智能还大大提高了建筑行业的效率。

金融服务:人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%,将错误减少50%。

法律职业:人工智能可以成为法官的助手,帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征,包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决,并使用工具来更快、更准确地分析数据,这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件,以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作,让法官能够专注于最重要的文件。

制造业:高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说,机器人手臂越大,其精确度越低。随着软件的发展,电子元件变得越来越小,进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点,工业维护成本降低25%。到2025年,工业机器人市场预计将增长175%,达到338亿美元。

在煤炭领域,人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云,煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用

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