人工智能技术结构化-人工智能技术结构化是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术结构化的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术结构化的解答，让我们一起看看吧。

1. ai框架作用？
2. 人工智能发展的3个有利因素？
3. nlp技术详解？
4. 人工智能技术三大环节？

ai框架作用？

1，AI框架，可以理解为集成了一堆常用算法和计算过程，用户只需了解计算目的、选择适当算法、提供结构化原始数据就可以进行识别和推理的工具吧。

2，常用的AI框架有Tensorflow、Caffe、MXNet，Phthon和R语言的各种分析工具也算吧。

3，用处就是可以进行图片识别、语音识别、推理等等吧。

人工智能发展的3个有利因素？

第一：产业结构升级的推动。产业结构持续升级是推动AI行业发展的重要因素之一，网络化、信息化、智能化是传统行业进行结构化升级的重要内容之一，所以人工智能产品未来将广泛走进传统行业，全面提升传统行业的生产效率。

第二：5G和物联网的推动。随着5G通信的落地应用，物联网领域将释放出大量的机会，一系列基于物联网的行业应用场景将需要人工智能产品的深度参与，比如自动驾驶、智慧物流、智慧城市、智慧医疗等等。随着5G的发展，基于5G通信的生态体系将进一步促进物联网和人工智能的结合，这也是促进AI发展的重要因素之一。

第三：大数据和云计算的推动。大数据的发展是推动AI发展的重要因素之一，由于人工智能需要大量的数据基础（算法训练、算法验证），所以在大数据时代背景下，机器学习（包括深度学习）、自然语言处理、计算机视觉等研究方向得到了较大的支撑，相关技术的应用效果也得到了明显的改善。随着云计算，尤其是边缘计算的发展，未来AI产品的应用将在算力上得到有效的支撑，从而为AI产品的广泛应用奠定基础。

nlp技术详解？

即自然语言处理（NLP Natural Language Processing）。

是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如Excel里的数据）。但是网络中 大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频...

人工智能技术三大环节？

自然语言处理：试图让计算机能够“听懂”人类的语言，透过麦克风听到语音后能够转化成文字记录，并加以自动分词，理解语意。甚至把计算机欲表达的内容转化成语音“讲”给人听。最经典的实践就是“互动机器人”，这样的机器人不只能听懂你的话，更能针对内容做出反应，形成对话。

影像辨识：最具代表性的就是汽车的自动驾驶了。论到自动驾驶，需要满足三项技术：感知处理，高精度地图，以及驾驶决策。而AI不只帮助能够帮助行驶系统透过地图与环境的侦测，判断出适合驾驶的路径，更可以帮助解决过去无人驾驶最大的困境──过于简单的驾驶决策。使用AI达成“像人一样”的驾驶判断，仍然是众多团队努力的[_a***_]。

语音识别：语音识别直接就是跨语言的辨认与翻译。如同这几年当红的日本ili快速翻译机，就是透过人工智能的“语音识别”快速将听见的中文转换成日语，帮助使用者即使身处不同语言的国家也能达成有效的传达与沟通。

人工智能技术和产品经过过去几年的实践检验，目前应用较为成熟，推动着人工智能与各行各业的加速融合。从技术层面来看，业界广泛认为，人工智能的核心能力可以分为三个层面，分别是计算智能、感知智能、认知智能。

1、计算智能

计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。随着计算力的不断发展，储存手段的不断升级，计算智能可以说已经实现。例如AlphaGo利用增强学习技术完胜世界围棋冠军；电商平台基于对用户购买习惯的深度学习，进行个性化商品推荐等。

2、感知智能

感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。随着各类技术发展，更多非结构化数据的价值被重视和挖掘，语音、图像、***、触点等与感知相关的感知智能也在快速发展。无人驾驶汽车、著名的波士顿动力机器人等就运用了感知智能，它通过各种传感器，感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。

到此，以上就是小编对于人工智能技术结构化的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术结构化的4点解答对大家有用。

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