人工智能的趣味应用-人工智能的趣味应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能的趣味应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能的趣味应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的应用的五大基本特征？
2. 十大数字化应用场景？
3. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

人工智能的应用的五大基本特征？

1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。

　　2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。

　　3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。

　　4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。

　　5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。

十大数字化应用场景？

1. 电子商务：网购、在线支付、物流追踪等
2. 金融科技：移动支付、网上银行、智能投顾等
3. 智能交通：智能导航、出租车叫车***、共享单车等
4. 医疗健康：远程医疗、电子病历、智能健康监测设备等
5. 教育：在线教育平台、远程教学、智能学习工具等
6. ***：网络游戏、视频串流、音乐串流等
7. 物流管理：物流跟踪系统、仓储管理系统、智能配送等
8. 农业：农业物联网、农产品电商、智能农药施用等
9. 建筑与设计：虚拟现实建筑展示、建筑信息模型等
10. 城市管理：智能停车、智慧安防、智慧环保等

包括：人工智能、物联网、大数据、区块链、云计算、智能家居、智能制造、智慧城市、数字健康、远程办公。这些应用场景已经深入到各个领域，如金融、医疗、教育、零售等，为人们的生活和工作[_a***_]了极大的便利和效率提升。

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

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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。

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。

到此，以上就是小编对于人工智能的趣味应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能的趣味应用的3点解答对大家有用。

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