首页应用领域人工智能应用的场景分析-人工智能应用场景举例

人工智能应用的场景分析-人工智能应用场景举例

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-09-12 12:20:11分类应用领域浏览103
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用的场景分析的问题,于是小编就整理了5个相关介绍人工智能应用的场景分析的解答,让我们一起看看吧。AI在媒体中主要应用场景有哪些?人工智能的下游应用场景包括?人工智能在2c场景上的应用?ai在档案管理中的应用场景分析?人工智能自然语言处理,有哪些应用场……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用场景分析问题,于是小编就整理了5个相关介绍人工智能应用的场景分析的解答,让我们一起看看吧。

  1. AI在媒体中主要应用场景有哪些?
  2. 人工智能的下游应用场景包括?
  3. 人工智能在2c场景上的应用?
  4. ai在档案管理中的应用场景分析?
  5. 人工智能自然语言处理,有哪些应用场景?

AI在媒体主要应用场景有哪些

1、智能手机

苹果发布Siri后,智能手机作为语音技术的第一主战场,目前的应用已经成熟。

人工智能应用的场景分析-人工智能应用场景举例
图片来源网络,侵删)

智能手机应用:

语音输入法、语音助手、语音搜索、给APP增加语音入口

2、智能家居

人工智能应用的场景分析-人工智能应用场景举例
(图片来源网络,侵删)

在家庭物联网大力发展时代,多种智能硬件推动智能家居产品进入爆发期。

智能家居应用:

智能音箱、智能家电、儿童故事机、陪伴机器人

人工智能应用的场景分析-人工智能应用场景举例
(图片来源网络,侵删)

人工智能的下游应用场景包括

人工智能主要应用领域

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时间成本。

人工智能在2c场景上的应用?

2C:AI风控软件提升投资风险预警能力

对于金融机构来说,风控是最重要的能力,而对于普通投资者和机构投资者来说,如何识别风险,则成为最为重要的问题之一——从当下的市场情况看,投资者想要解决这一问题面临着信息不及时、信息不准确、信息不全面等众多挑战他们不像金融机构那样有多渠道的信息和技术手段,但他们同样需要全面、精准、快速的财经数据。

ai在档案管理中的应用场景分析?

AI在档案管理中可以用于数字化档案的分类自动化的文档识别、档案内容自动标注与索引、智能检索和自动化归档。

这些功能将档案管理的效率提高到了新的水平,并能够快速、准确地找到所需档案,大大提高档案管理工作的质量和效率。

人工智能在档案管理中的应用场景主要包括自动分类、自动标引和自动识别。其中自动分类可以根据文本内容和关键词自动将文件归档到相应的文件夹中,大大提高了档案管理的效率和准确性;自动标引可以根据文本内容和语义关系自动生成标签,方便用户快速搜索和检索档案;自动识别可以将纸质文档转换成数字化档案,从而节省了存储空间和管理成本,同时也方便多人协作和文件共享。总之,人工智能的应用使得档案管理更加智能化、高效化和便捷化。

人工智能自然语言处理,有哪些应用场景?

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研究,例如现在阿里腾讯、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[_a***_]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。

范围太广了,语音处理场景在大多数领域都需要,语言指令是人类对人工智能的重要交流方式之一,智能端接收语音,处理分析读懂人类语言这是人工智能重要体现。

1.场景主要有,情感对话、教育对话、问答等

2.人工智能自我感知收集到语音之后进行数据分析,进行自我识别,学习,自我决策,演化等。

3.设想一下一个寂寞的晚上一个人工智能机器人陪你聊天将是怎样的场景。


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。

主要有以下7种不同的应用:

1. 文本分类

文本分类Text ClassificaTIon

文本分类是指给定一个文本,预测其所属的预定类别。

2. 语言建模

语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务,特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。

“问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础,也用于拼写校正,

手写识别和统计学机器翻译

3. 语音识别

语音识别是解决如何理解人类所说的问题。

Chatopera机器人客服,智能外呼机器人,需要学习智能问答相关的AI知识,Chatopera聊天机器人已经落地发展前景非常好,性价比很高,公众号上“Chatopera”有实际演示,可以观看。

到此,以上就是小编对于人工智能应用的场景分析的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能应用的场景分析的5点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络,不代表本站立场,如转载内容涉及版权等问题,请联系邮箱:83115484@qq.com,我们会予以删除相关文章,保证您的权利。转载请注明出处:http://www.bfgfmw.com/post/53387.html

人工智能应用场景
人工智能未来应用的趋势-人工智能未来应用的趋势有哪些 人工智能技术应用专升本学校云南-人工智能技术应用专升本学校云南有几所