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人工智能领域的应用实例-人工智能领域的应用实例有哪些

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-08-26 11:15:15分类应用领域浏览82
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能领域的应用实例的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能领域的应用实例的解答,让我们一起看看吧。ai的应用主要有?人工智能改变生活例子?智能医疗产业有哪些应用典型案例?ai的应用主要有?1、深度学习悟空电话机器人为企业提升80%的销售业绩深度学习是基……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能领域应用实例的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能领域的应用实例的解答,让我们一起看看吧。

  1. ai的应用主要有?
  2. 人工智能改变生活例子?
  3. 智能医疗产业有哪些应用典型案例?

ai的应用主要有?

1、深度学习悟空电话机器人企业提升80%的销售业绩

深度学习是基于现有的数据进行操作学习,深度学习是机械学习中的新的领域,谭恩能够模仿人脑的机制来解释数据,完成对声音文本的解析。

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2、自然语言处理是人工智能的学科

自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术,自然语言处理我想是大家接触得最多的领域,在淘宝客服或者联通移动的客服中心有听到过机器人的讲话。

3、计算视觉

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简单来说就是用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别,跟踪,测量的一项技术,在我们的生活中应用的实际例子也有很多。

4、智能机器人

智能机器人的发展方向就是给机器装上:“大脑芯片”拥有相同的传感器和外部信息的传感器如,听觉,触觉和嗅觉等。

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5、自动程序设计

自动程序设计的任务是设计一个程序系统,关于程序要求实现目标高级的描述,然后自动生成一个具体的程序。

人工智能(AI)在各个领域都有广泛的应用。以下是其中一些主要的应用领域

1. 自然语言处理(NLP):AI可以用于文本分析、智能翻译、语义理解等任务,使计算机能够理解和生成自然语言。

2. 机器学习(Machine Learning):AI利用机器学习算法来分析和识别模式,并通过数据提供预测分类、聚类等功能

3. 图像和视觉识别:AI可以进行图像分类、目标检测人脸识别等任务,使计算机能够理解和处理图像信息。

4. 语音识别与合成:AI可以进行语音识别,在语音助手、语音命令控制和自动转录等方面得到应用。

人工智能改变生活例子?

人工智能在生活中的应用比比皆是,但他究竟是延伸人类还是代替人类,目前尚无定论。但可以确认的是,作为科技史的重点节点,人工智能势必影响到人类生活的各个方面。随着技术的进步,人工智能已经开始走入我们的生活,而且正以一种极快的速度向我们奔来。

现在没有什么比人工智能(AI)和机器学习(ML)更热的技术了。领先的企业组织已经在利用这种模仿人类精神行为的技术来吸引客户、促进业务运作。Gartner的数据显示,未来几年这一趋势将进一步加速,到2020年人工智能和机器学习将成为超过30%的首席信息官的五大投资重点之一。

[_a***_]对人工智能和机器学习将取代工作的最初恐惧感似乎正在消失,普华永道调查的企业高管中有超过67%的人表示,人工智能将帮助人类和机器更好地协作。一些CIO们已经意识到有机会运用于他们的业务,并且正在试验、建立甚至专利开发新的人工智能和机器学习技术,这些IT领袖们与我们分享了他们的机器学习使用案例

智能医疗产业哪些应用典型案例?

了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子:

  1. 预测RNA结构:利用深度学习模型预测RNA的结构,以更好地评估其生物活性。
  2. 药物靶向性预测:利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用,以确定其靶向性。
  3. 药效预测:通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力,以确定其疗效。
  4. 药物分析:利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析,以提高其设计效率。

运用人工智能技术识别及分析医疗影像,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说,人工分析的缺点很明显,第一是不精确,只能凭借经验去判断,很容易误判。第二是缺口大,放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为:影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型,以上流程为人工智能的线下训练过程,最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或***判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案,如下图所示,实现如下三个功能。

  

(1) 样本数据预处理。医院各个检验科如CT,BT,CR等,把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络,传输到并行存储中,数据预处理CPU平台(多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群)从存储中读取数据,运行边缘检测分割、区域增长分割、***算法等程序,获取目标数据,然后打标签形成训练样本库,存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

  

到此,以上就是小编对于人工智能领域的应用实例的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能领域的应用实例的3点解答对大家有用。

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