人工智能创新应用会议-人工智能创新应用会议内容

C0f3d30c8时间2024-05-26 12:07:49分类应用领域浏览118

导读：大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能创新应用会议的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能创新应用会议的解答，让我们一起看看吧。人工智能教育实践活动是干什么的？青少年人工智能创新大赛含金量？2021人工智能比赛能有什么好处？人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？人工智能教育实践活动是干……...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能创新应用会议的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能创新应用会议的解答，让我们一起看看吧。

人工智能教育实践活动是干什么的？
青少年人工智能创新大赛含金量？
2021人工智能比赛能有什么好处？
人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

人工智能教育 实践活动是干什么的？

人工智能教育不是为了培养少数高智商的创新天才。中小学开设人工智能课程，旨在培养学生适应未来智能社会发展需求的能力，让他们能够利用人工智能技术工具解决学习、生活中的问题。因此，人工智能教育应该是面向所有学生的普惠性教育内容，区域、学校应以全纳的态度为学生提供接受人工智能教育的机会，让每个学生都能成为合格的智能时代公民。

青少年人工智能创新大赛 含金量？

 含金量高。人工智能是引领未来的战略性技术，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，对国家和城市的未来发展至关重要。

（图片来源网络，侵删）

竞赛不仅提供海量机器阅读理解的数据及算力平台，而且提供专业的培训，辅以学术界和产业界专家指导，全力支持与帮助所有个人参赛者和参赛团队，通过竞赛推动自然语言处理领域的技术创新与突破。

全国青少年科技创新大赛含金量比较高的，创立于1982年开始是每两年一届，而后改为每年一届，是由中国科协，教育部，科技部，环保总局体育总结，自然科学基金委，共青团中央和妇联联合主办的青少年学生科技精彩和展示。由于主办单位是官方性质认可都比较高，而且它是示范性，导向性的科技教育活动。另外这个听课在省级的奖项。能够为学生的升学简历增添浓墨重彩。特别是科技创新方面凸显个人的优势和特质，在众多同龄人中脱颖而出，在升学进程中的获得领跑的优势。

2021人工智能比赛能有什么好处？

2021世界人工智能大会青少年比赛的含金量非常高，此次大会的主题是“智联世界众智成城”。作为全球人工智能领域最顶级的论坛，诸多重量级嘉宾对人工智能技术创新与产业落地的前沿进展展开深入探讨。这场人工智能领域影响力最大、最高级别的盛会，到今年已是第四届。

（图片来源网络，侵删）

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

研究生时期的课题是人工智能与进化算法结合从而提高算法性能，期间也稍微了解过其他的人工智能算法，比如卷积神经网络之类的，工作后在大力发展AI的百度，因此也算有点了解，来给大家分享下我的看法。

百度科技园的大楼的电梯间电视常年播放百度的AI广告，其中有一个是一年轻女子独自到不说英语的滑雪胜地去旅行，本来因为语言不通而障碍频频，结果有了百度语音翻译，一切问题迎刃而解，广告语大概的意思是懂你的坚强，也愿意武装你的软肋。

这就是人工智能自然语言处理的一个重要场景，语言翻译。除此之外，还有同声传译，实时多语种翻译等等。在未来，如果想要打造出一个完美的虚拟恋爱对象，那也一定要搭载上这个语言语义以及情绪[_a***_]的能力，才能更好的给使用者以温柔的体验。

（图片来源网络，侵删）

这个其实已经很久了，最出名的莫过于苹果系统搭载的siri了，一句hey siri，就能唤来你的智能管家，帮助你拨打电话，阅读短信，地图导航等等。

此外，iPhone现在的语音输入功能也是自然语言处理的落地。中文同音不同意的字词实在是太多了，但是iPhone的语音输入却能在你说了一大段语义连贯的句子之后，基本每个词的准确率达到95%以上。已经是很了不起的进步了。

最后，国内很多智能音箱也是自然语言处理的产物，比如天猫精灵，小米的小爱同学还有百度的小度音响等等，通过打通物联网，或者在线音乐库，能够准确的识别你的要求，帮助你开关灯，打开窗帘，播放音乐，制定闹钟等等。

想要在自然语义处理（NLP）领域进行发展，那么就需要将语句的理解定位于概念理解，并且建立了自然语言的“概念空间（代码）”。语句及自然语言的理解，其实就是从语言空间向语言“概念空间（代码）”的映射过程。这一处理方案，使计算机能够进入自然语言的语义深层，在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。目前场景的用于NLP领域的算法有卷积神经网络等等，相对来说也是比较复杂。

Chatopera机器人客服，智能外呼机器人，需要学习智能问答相关的AI知识，Chatopera聊天机器人已经落地，发展前景非常好，性价比很高，公众号上“Chatopera”有实际演示，可以观看。

自然语言处理的应用场景还是很多的，而且还有很多公司在自然语言处理领域在研究，例如现在的阿里、腾讯、美团等互联网大厂。

具体应用场景有很多，下面举几个例子，比如在现实生活中所有与文本相结合的内容都是自然语言处理的范围之内，命名实体识别、关系抽取、知识图谱补全等等。随着现在预训练模型的火热，阅读理解、问答、对话生成等等也相继火了起来。所以说自然语言处理有很多应用场景，与生活息息相关。

自然语言处理本身细分的领域比较多，类似NER，情感分析，Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱，对话，翻译，阅读理解，摘要，文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习方法和深度学习，以及图的相关知识，内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型，Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制，逐渐向问答式的搜索过渡，知识图谱是比较火热的一个点，主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立，从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统，主要就是集成了NER，parsing等的各种插件，在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。