人工智能的应用地区-人工智能的应用地区有哪些
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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应用地区的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能的应用地区的解答,让我们一起看看吧。
人工智能的下游应用场景包括?
1、农业:农业中已经用到很多的AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料***购,数据收集,灌溉,收获,销售等。通过应用人工智能设备终端等,大大提高了农牧业的产量,大大减少了许多人工成本和时间成本。
人工智能具体涉及哪些领域?
机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等
核心技术板块(AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等)
2、智能终端板块(VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等)
3、智慧教育板块(教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能
作为一名科技工作者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
从专业学科的角度来看,人工智能涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科,所以人工智能是一个非常典型的交叉学科,不仅知识量比较大,学习难度也相对比较高。虽然人工智能领域经过了半个多世纪的发展,但是目前人工智能领域的知识体系依然处在发展的初期,所以长期以来人工智能领域的人才培养,一直以研究生教育为主。
从人工智能技术体系目前的研发方向来看,主要有六大研究方向,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习(深度学习)、机器人学、自动[_a***_]和知识表示,其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度比较高,很多研究生也更愿意选择这三个研究方向。
人工智能领域的研发涉及到三个大的基础,分别是数据、算力和算法,所以要想从事人工智能领域的研发也需要重视场景的搭建,这也是为什么大数据和云计算对于人工智能研发比较重要的原因。大数据和人工智能在技术体系结构上有较强的关联性,比如机器学习就是大数据两个重要的数据分析方式之一,所以很多从事大数据的研发人员,要想转向到人工智能领域也会更容易一些。
在产业互联网时代,人工智能与传统行业的结合也会越来越紧密,比如智能装备就是当前一个热点的研究领域。除此之外,人工智能与出行、医疗、教育、金融等领域的结合也越来越密切,所以人工智能涉及到的行业领域也非常广泛。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
人工智能AI(智能科学与技术)是一门与计算机科学与技术、控制学、软件工程以及统计数学等传统专业密切相连的新兴学科,是计算机学科研究的一个方向的延伸,还与信息学密切相关。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域涉及机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等高科技领域。
人工智能本身就是多技能的高度融合,不仅有传统技术与数据科学的融合,还有从数据***集,到数据存储、分析、应用、自动控制等过程的融合。随着人工智能落地应用的深化和进阶,技能的碰撞将不断增加,要求人工智能人才掌握多种技能、复杂维度解决问题不再是偶然。
近年来,我国在人工智能领域密集出台相关政策,更在2017、2018以及2019年连续三年的***工作报告中提到人工智能,可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略,抢占人工智能时代制高点的环境下,中国把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月,全国已有15个省市发布人工智能规划,其中12个制定了具体的产业规模发展目标。top域名认为,通过一系列政策与资金扶持,各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用,为人工智能产业提供了广阔发展前景。
核心技术板块(AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等)
2、智能终端板块(VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等)
3、智慧教育板块(教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能
人工智能下,python有哪些应用场景?
作为一名科研教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,Python语言是一门比较典型的全场景编程语言,在Web开发、嵌入式开发、大数据和人工智能等领域都有比较广泛的应用,由于大数据和人工智能在近几年得到了较为快速的发展,所以Python语言的上升趋势也比较明显,相信随着大数据、人工智能等技术平台逐渐开始落地应用,Python语言的行业应用边界会不断得到拓展。
从技术体系结构来看,当前Python不仅可以作为平台开发工具,也可以作为场景开发工具。目前有不少大数据平台和人工智能平台都是***用Python开发的,包括一些开源平台,所以Python也是研发级程序员比较常用的编程语言之一。
在工业互联网逐渐开始落地应用的大背景下,人工智能平台也将逐渐开始走进生产场景中,Python作为一个重要的场景开发语言,在自然语言处理、计算机视觉相关领域会有大量的应用场景,而这些场景与行业的结合会逐渐紧密,不仅包括传统的金融、经济、统计等领域,传统制造业也有大量的应用场景。
与J***a语言主要应用在IT互联网行业不同,Python语言在传统行业领域的应用也非常普遍,这一点随着云计算平台的落地应用,已经得到了较为明显的体现,相信在云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展的过程中,Python语言的***整合能力也会有所提升,而且由于Python语言比较简单易学,所以大量的职场人也都会开始学习并运用Python语言。
最后,Python语言本身的应用场景依然在不断扩展当中,相信在工业互联网时代,Python语言随着人工智能平台的落地应用,会逐渐得到普及。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以私信我!
应用比较广泛,比如人脸识别技术的打卡,火车站的检票,目标追踪,人流量,车流量的统计,以及物体识别等等,推荐一个小程序,可以体验一下人工智能,魅力,小程序:AI人工智能工具
几乎所有的人工智能开源主流框架都绑定了python作为模型的使用入口,就拿Tensorflow举例子吧,Tensorflow的后端,也就是进行运算的模块,是用C/C++写的,速度很快;而Python作为前端的工具,是用来描述计算图的,在编译完计算图之后剩下的部分就交给高效的后端了。
打个比方,Python在机器学习领域的用处,就像是计算机的的键盘鼠标,而这些机器学习库的后端则像是计算机的CPU;用键盘鼠标来做运算当然是不现实的,但是用键盘鼠标把算式输入给计算机,让计算机来运算,岂不再正常不过?
那你说描绘计算图这种小事情,为什么不用最方便省时的工具呢,对吧?
人工智能在3,4线城市能得到哪些具体的应用?
人工智能的应用场景是十分广泛的,生活中处处都有人工智能的身影。
很多3,4线城市是有高铁经过的,现在很多高铁站已经开始使用刷脸进站了。相比于传统的人工验票,直接刷脸效率更高,而且节省了人力成本。
得益于基础标注数据质量的提高,目前人脸识别技术已经十分成熟了,出错的概率是很低的。
目前很多手机里都是有语音助手的,比如小爱。借助于语音识别技术,语音助手可以对话,可以根据你的要求完成操作,已经十分智能。
到此,以上就是小编对于人工智能的应用地区的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能的应用地区的4点解答对大家有用。
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