近期人工智能应用研究-近期人工智能应用研究现状

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于近期人工智能应用研究的问题,于是小编就整理了5个相关介绍近期人工智能应用研究的解答,让我们一起看看吧。
人工智能在技术研究中的应用?
随着人工智能理论研究的发展和成熟,人工智能的应用领域更为宽广,应用效果更为显著。从应用的角度看,人工智能的研究主要集中在以下几个方面。
1. 专家系统
2. 自然语言理解
自然语言理解是研究实现人类与计算机系统之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
机器学习是人工智能的一个核心研究领域,它是计算机具有智能的根本途径。学习是人类智能的主要标志和获取知识的基本手段。
人工智能是研究如何应用计算机的?
人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能在遗传学研究中的应用?
在人工智能蓬勃发展的今天,与其相关的各种算法层出不穷,遗传算法就是其中一种,并且由于人工智能领域需要解决的问题往往复杂,而遗传算法在该方面具有很高的抗变换性,所以遗传算法在人工智能领域得到广泛应用.顾名思义,'遗传'是该算法的关键,
人工智能如何影响自动化专业的发展举例说明?
社会的进步和人类的长寿要求生产更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。自动化领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化学科方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化的发展进步。自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。
目前人工智能研究方向有哪些?
比较热门的有,一是图像识别,刷脸支付和自动驾驶,是代表场景。二是语音识别,语音录入和机器人聊天是代表场景。三是自然语言处理,文本识别,智能家居,聊天机器人都有用到。四是逻辑推理,比如会下棋的[_a***_]狗,IBM开发的沃森医生系统,高考机器人等。
大规模机器学习:关系到学习算法的设计,将已有的算法扩展到更庞大的数据集上。
深度学习:可促进图像、视频标记和运动中的目标识别。在其他感知领域也有重大影响,如音频、语音和自然语言处理。
强化学习:鉴于传统机器学习主要关注于模式挖掘,强化学习则将重点转移到决策中。近期,谷歌开发的计算机程序AlphaGo在五次对抗比赛中击败了人类围棋冠军,这在很大程度上归功于强化学习。
机器人:目前主要涉及如何训练机器人以通用型、预测性的方式与周围世界进行交互。
计算机视觉:它是机器感知中最突出的形式,主要关注如何为图像和***自动添加字幕。
自然语言处理:通常与自动语音识别系统相结合,目前的研究正转向开发能够通过对话(而不是固定格式的请求)与人类互动的系统。
比较大的几个研究方向:
1.图像识别和***识别,这俩有些许差别,但共同点更多,都是分类器加图像处理。
2.音频识别和语音识别,(其实这俩差别挺大)。
3.自然语言处理,机器翻译。
4.智能推送或者推荐系统。
到此,以上就是小编对于近期人工智能应用研究的问题就介绍到这了,希望介绍关于近期人工智能应用研究的5点解答对大家有用。
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