在零售领域运用人工智能技术要达到什么效果
多年来，零售体验并没有发生太大变化：走进商店，寻找合适的产品，然后购买。但人工智能的出现正在改变一切，通过个性化、自动化和效率提高将零售体验提升到新的水平。
下面让我们来看看20个人工智能改善零售体验的实例：
1、Lowes采用机器人定位商品在一家硬件商店里浏览商品可能很困难的，但Lowes使用了一款名为LoweBot的机器人，它可以在商店里为顾客导航，帮助找到他们所需的商品。LoweBots在商店里巡游，向顾客提出简单的问题，找出他们正在寻找的商品。同时，它还会提供产品的指示和位置地图，并向顾客分享专业知识。在后端，LoweBots还可以帮助门店监控库存，及时提醒补货。
2、Walgreens利用人工智能追踪流感传播流感可能会让你感到很不适，治疗不当的话甚至是致命的。Walgreens公司正在通过在8000多个地点抗病毒处方数据，来跟踪流感传播情况。这种在线交互式地图不仅可以帮助客户了解他们所在地区的流感情况，还可以帮助Walgreens在受感染地区库存更多与流感相关的产品。
3、丝芙兰轻松利用人工智能为顾客找到合适的化妆品利用人工智能，走进丝芙兰商店，不需要往脸上涂抹任何东西，就可以找到非常适合你的化妆品。比如，ColorIQ可以通过扫描顾客的脸部，为其提供个性化的建议，比如适合哪款粉底和遮瑕膏。LipIQ也是如此，它可以帮助顾客找到完美的唇膏色调。对于苦于反复试用化妆品的消费者来说，这真是帮了大忙。
4、NorthFace帮助客户找到完美的外套不知道买什么外套？NorthFace可以提供帮助你。NorthFace正在使用IBMWatson的认知计算技术，向顾客问询他们穿着的场合等信息，并通过这些信息提供个性化的建议，帮助顾客找到适合自己的一件完美外套。
5、NeimanMarcus使用人工智能进行视觉搜索奢侈品百货商店NeimanMarcus正在使用人工智能让顾客更容易找到商品。这款名为Snap.Find.Shop.的应用允许用户通过一张商品照片搜索NeimanMarcus库存，以寻找相同或者类似的商品。相较于过去含糊的搜索词查找方式，使用这些照片通常可以找到非常相似的匹配。
6、TacoBell让客户在旅途中都能订购炸玉米饼当我们想到炸玉米饼时，当然想立马吃上。TacoBell就是这样一家让顾客通过AI直接订购食物的餐厅。通过与Slack合作，TacoBell让顾客通过发短信或语音就可以直接下单，包括定制订单和大型团购订单，而且机器人会在每个订单后回复一些有意思的评论。
7、梅西百货利用人工智能改善店内体验你有没有遇到过走进百货商店而不知道能在哪里找到你想要的东西？梅西百货的OnCall应用针对每个门店进行量身定制。顾客在商店中打开应用，就可以与AI机器人聊天，获取特定商品的指示或检查是否还有库存。机器人甚至可以检测到顾客的情绪，并提醒商场工作人员为顾客提供帮助。
8、沃尔玛部署机器人扫描货架沃尔玛是世界上最大的零售商店之一，它计划使用机器人在巨大的过道中进行巡检。目前，沃尔玛已经在数十家商店测试这种货架扫描机器人。机器人会扫描货架上是否缺少商品、是否需要补货、以及更换价格标签。这样的方式让店员可以花更多时间在顾客身上，并且确保货架上不是空空荡荡的。
9、ThredUp利用人工智能记住客户偏好在线商店ThredUp最近发布了GoodyBoxes，上面包括了一些针对每个顾客风格量身定制的二手服装商品。客户可以在上面选择购买自己喜欢的商品，同时退回不喜欢的商品。AI算法会记住每个客户的偏好，以便将来更好地适应他们的风格。对于顾客而言，非订阅的方式要比搜索单个商品更容易一些。
10、亚马逊用人工智能取代收银员在AmazonGo商店，顾客可以走进商店从货架上拿走他们想要的商品，然后在走出商店后自动完成结账，而无需再通过收银台。在这个过程中，整个商店的传感器和摄像头都会跟踪顾客以及其购买的商品，然后通过亚马逊账户在离开商店时自动收取费用。AI有助于创建快速无缝的购物体验，让客户不需要排队等候。
11、优衣库用AI倾听顾客心声优衣库是使用科学和人工智能打造独特店内体验的先行者。在优衣库精选商店内，布置了基于人工智能的UMood信息亭向客户展示各种产品，并通过神经递质识别他们对颜色和风格的反应。UMood会根据每个顾客的反应推荐商品。顾客甚至不必按下按钮，他们的大脑信号就足以让系统知道他们对每件商品的感受。
12、WestElm通过人工智能连接商品与顾客个人喜好顾客以前常常会把他们喜欢的家具产品实物样板带到家具零售店里，但现在，家具零售商WestElm通过人工智能就实现了这一点。WestElm使用PinterestStyleFinder扫描顾客的Pinterest样板，以了解他们的个人风格，借此推荐一系列家居装饰和家具物品。这个简单的方法让客户得到设计精美、又反映他们风格的家居设计。
13、Sam'sClub让仓库购物变得更简单仓库超市Sam'sClub最近开设了一家名为Sam'sClubNow的小型人工智能商店，使用人工智能技术让客户不需要通过传统的收银台完成购物。相应的应用甚至可以提供最有效的店内路线，让顾客获取购物清单上的所有商品。
14、Olay使用AI实现个性化护肤在人工智能的帮助下，Olay客户可以获得个性化的护肤服务，而无需看皮肤科医生。通过Olay的SkinAdvisor，顾客可以自拍一张自己的脸型，该应用使用AI来判断皮肤的真实年龄，评估皮肤健康状况，并通过个性化的皮肤护理方案，为问题区域提出建议。
15、KrogerApp定制产品推荐杂货连锁店Kroger正在测试使用智能货架。当顾客走在商店过道并打开他们的Kroger应用时，传感器会识别购物者并推荐他们可能感兴趣的产品。比如，该应用会可以无麸质购物者推荐无麸质产品，为家长推荐儿童食品。如果购物清单上的商品正在销售，该应用还可以提供定制化定价并提醒购物者。
16、H＆M使用人工智能保持热门商品库存流行服装商店H＆M靠着走在流行前沿取得商业上的成功。而近期，它也开始使用AI来分析商店收据和退货，以评估每家商店的购买情况。该算法可帮助商店了解要在某些位置推广和库存更多商品。比如，数据显示，碎花裙子在城镇很畅销，所以可以据此调整库存以满足顾客的需求。
17、Zara通过机器人简化订单取件在线购买然后线下取货成了顾客的一个热门选择。时尚零售商Zara最近开始使用机器人来帮助客户取件。顾客走进商店，输入一个代码，启动机器人在仓库中寻找商品。一旦找到订购，机器人就通过投递箱交付。对顾客来说这是一种快速有效的取件方式。
18、星巴克Bot帮你轻松订购咖啡咖啡巨头星巴克通过支持人工智能的语音订单功能，让你更轻松地拿到每天早晨的一杯咖啡。顾客可以与MyStarbucksBarista应用聊天，通过语音或文字下单。当顾客到达门店的时候，订单已经就绪，不需要排队。
19、AmericanEagle打造未来的试衣间没有什么比进入试衣间却发现拿错了尺寸或者想尝试其他颜色更糟糕的了。AmericanEagle正在打造互动式的试衣间，顾客只需要扫描他们想要的商品，就可以看到库存情况。如果顾客需要把商品送到试衣间，商店员工就会收到通知。此外，该技术甚至还可以根据顾客试穿的情况给出商品建议。
20、RebeccaMinkoff设计基于AI的智能商店服装设计公司RebeccaMinkoff在全球拥有三家商店，是最早开设“连锁店”的品牌之一。这些商店采用了基于人工智能的触摸屏智能镜，让顾客可以浏览服装商品，寻找灵感。购物者可以在配有定制照明选项的互动试衣间试穿。试衣间镜使用RFID技术自动了解客户正在试穿什么，并告诉他们还有其他哪些颜色和尺寸可以选择。
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。
如何跨领域成为人工智能专家
关于人工智能的“修炼”，就像古语“冰冻三尺非一日之寒”。
不过这里有一份快速修炼手册，专门忽悠VC，但切记，逼格再装肚里还是要装有货。
当然，为什么说人工智能专家当下十分吃香，当然是圈钱啊。我的一位做风投的朋友告诉我，他们现在接触到的项目至少有75％都会包含人工智能的内容，项目花开遍地。甚至此时此刻，这个世界上每10.9个小时就有一家人工智能公司诞生……
不过VC手里的预算是有限的，如何说服对面坐着的人心甘情愿的将兜里的钱投给你？你会惊喜的发现，下面回答或许可以帮到你。即便你不是AI专家，也能让对方觉得你“懂”，以便最终说服VC，给你投资。
准备好了吗，ReadyGo！
说一些“AI专家”句式
像许多技术领域一样，人工智能领域也充斥着流行语和首字母缩略词。随着新的系统、模型、数据库出现，可能都会有新的行话出现。
接下来，我将介绍一个参数化的n元语言模型，用于创建一个听起来像由人工智能专家创造的单词。而且听起来还朗朗上口。
第一个：
“我们已经建立了一个最先进的（CNN、RNN、kNN、GAN、seq-2-seq、LSTM）模型，在（斯坦福、CMU、MIT、多伦多、伯克利）朋友的帮助下，已经在（GPU、TPU、FPGA）集群上运行一周的时间了。”
再来一个：
“我们创建了一个名为（PopularGen-X姓）的系统，它基于（Socher、Karpathy、Lecun、Hinton、Thrun、Koller、Goodfellow、Bengio）理论，并使用了（50,100,1000）个维度的专有数据集。”
你可以把这两个句子结合在一起成为一个听起来很有专家范的句子。
时不时引用一下Arxiv上发布的论文
大多数计算机科学的研究人员，都喜欢在Arxiv上发表论文。每周都会发表数十篇论文，内行喜欢提及参考了具体的论文，就好像每个人都读过一样。找到一篇Arxiv的论文，并且谈论它，就像大家都知道的《杰克和仙豆》一样（译注：欧美流行的童话故事）。甚至提到某篇论文时都不用说出题目，只需要说“Yoshi关于CNN那篇论文”或者“那篇SELU论文”就好，显得你真读过似的。
你得搞个自己的“Net”
从“神经网络”（neuralnets）一词来看，使用后缀“网络”命名新的神经网络模型是很常见的做法。例如，我们使用“ConvNet”而不是说“卷积神经网络”（ConvolutionalNeuralNetwork）。
这里我想介绍一下RobbieNet，这是一个最先进的自我增强机器可读语言模型，主要用于生成讽刺类博文。
鄙视目前的那些AI公司
许多公司已经跳入了人工智能的大潮，并由于过度吹嘘自己所做的事情而被人工智能专家拒之门外。IBMWatson在人工智能营销领域别认为有过分夸大之嫌。聊天机器人，相对于企业从中获得的价值而言，它的宣传确实有些过。
通过嘲讽这些领域，可以让你听起来知道真假AI之间的区别，这意味着：你在做真正的AI。你可以像川普那样喊：“他们都是假AI！”
反对伊隆·马斯克（ElonMusk）的观点
伊隆·马斯克一直在大肆宣传人工智能威胁论。他真的很担心人类的未来。许多AI专家的观点，都认为他夸大了风险，特别是在最近10-20年内的风险。说你不喜欢马斯克，可以让你听起来像是了解这档子事儿。当然最好你还能聊一两句火箭发射什么的。
赞同伊隆·马斯克（ElonMusk）的观点
不赞同伊隆·马斯克关于末日的忧虑的人远远多过赞同他这一观点的人。这就为您提供了一个绝佳的机会，赞同他的观点，成为这个复杂话题中的少数，这时候你就和这个时代最成功的其中一名企业家站在一边了。
你可以聊聊通用人工智能（AGI）有了一些最新进展，以及机器人接管人类社会的可能性。还可以谈谈你认为我们现在应该如何面对这些问题——在一切都已为时过晚之前，这可以显示出您的社会意识！
说你喜欢Pytorch因为TensorFlow太慢
都说Google的深度学习平台TensorFlow比竞争对手慢。而Facebook支持的PyTorch框架则享有速度快的美誉。大多数风险投资公司可能听说过Tensorflow，但不会像PyTorch那么多。这样一来，谈论Tensorflow的替代方案将使您听起来更高级些。
不过如果房间里有人来自谷歌的话，那么就千万不要这样做！因为他们对这个话题可是非常敏感的。
无意间提到你注册了GoogleTPUAlpha
谷歌在发布TPU时，在芯片世界里惹起了一丝涟漪。TPU针对运行机器学习模型进行了优化。你可以提到自己对TPU超级兴奋，而且已经提交申请了GoogleTPUAlpha。
最后捎带脚提一下对自动风投的看法
会谈结束时，如果有一个强力结尾，毫无疑问会让VC觉得你真是一个AI专家。根据我的了解，人们总是迷恋可以自动完成他们工作的技术。比方记者，就会关注机器如何自动写出一篇报道等话题。
所以，在跟VC谈话的结尾，你可以抛出这样一个话题：“我正在准备搭建一个深度学习模型，可以自动完成风险投资”。相信我，他们一定感兴趣。
至此，忽悠功夫已传授给你，下面就看个人造化了。干吧得！
对了，有空还是多看看书吧！忽悠挺伤肾的。
来自科技行者团队嘴皮子最不溜一副真诚脸的DAWN老师
电气考人工智能是跨专业吗
不算跨专业
人工智能是当下社会经济发展的一个潮流趋势，涉及领域非常广泛，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等，因此人工智能的就业岗位非常多样化，包括但不限于算法、数据处理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉处理、智能硬件等方面工作。就业前景不错，收入可很可观。
人工智能跨专业考什专业
初试跨考计算机专业
人工智能考研初试科目是政治、英语、数学和计算机专业基础综合，复试科目包括软件工程、人工智能、数据库原理。
首先，从考研的角度来说，初试是一定要认真对待的，这是能否顺利走进研究生课堂的关键一步，目前初试的竞争是比较激烈的，对于跨考生来说，应该早做准备。
除了408所涉及到的四门课程之外，我建议补充三方面计算机相关的知识，其一是编译原理知识，其二是数据库知识，其三是网络安全知识。对于要明确主攻人工智能相关方向的同学来说，还应该学习一下人工智能导论，或者是机器学习，这对于后续的读研会有较为直接的帮助。
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