深层次人工智能技术应用-深层次人工智能技术应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深层次人工智能技术应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深层次人工智能技术应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 5g给国家带来了什么利益？
2. AI在教育领域实践的主要三个方面？
3. 深度学习技术在各领域的主要应用有哪些？

5g给国家带来了什么利益？

5G应用将是推动互联网这个“最大变量”变成“最大增量”的新引擎，它是世界的新契机，更是中国的新契机。

　　它带给我们的想象空间巨大，可能对中国社会产生一场史无前例的生产和生活方式的革命，对我国经济高质量发展和现代国家治理将提供新动能和新方案。

　　由于5G的速率提高、延时降低，其网络基础设施的使用，将极大地推动物联网、人工智能、在线游戏、虚拟/增强现实、智能城市、智慧农业、远程医疗、智能家居、无人驾驶、远程操控的发展。5G展示的发展空间巨大 ，它将给中国社会带来多方面深层次的影响

AI在教育领域实践的主要三个方面？

人工智能将教学变为大数据分析以及人工智能辅助的以学生为中心的个性化学习，为每个学生提供个性化、定制化的学习内容、方法，从而激发学生深层次的学习欲望。而且，在教育***的均衡化方面，人工智能也可以发挥很大的作用，可以有效解决以前远程教学中师生不能进行有效互动和教师不了解学情的问题。”科大讯飞轮值总裁吴晓如说。

当前，图像识别、语音识别、人机交互等人工智能应用技术在教育领域都有了应用。比如，通过图像识别技术，人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来；语音识别和语义分析技术，可以***教师进行英语口试测评，也可以纠正、改进学生的英语发音；而人机交互技术，可以协助教师为学生在线答疑解惑。除此之外，个性化学习、智能学习反馈、机器人远程支教等人工智能的教育应用也被看好。

深度学习技术在各领域的主要应用有哪些？

其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。

比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。

比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的[_a***_]号、颜色、车型、车辆里的人物等来***交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。

比如金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行***服务。

比如家居行业，智能家居的应用也用到了深度学习技术，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。

比如制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。

还有教育行业、医疗行业等，深度学习技术已经渗透到各个行业和领域。

深度学习是应用深层神经网络技术(即具有多个隐藏层的神经网络架构)来解决问题，可以从所学习对象的机制以及行为等等很多相关联的方面进行学习研究，目前已经在语音识别、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体以及自然语言处理等诸多领域都取得了巨大成功。

深度学习在图像处理方面应用非常广，传统图像处理方法依赖先验知识，需要手工调整参数，因此参数不易过多，提取的特征较为浅显。而深度学习从大数据中自动学习特征，在提取图像的全局特征和上下文信息方面具有优势，可以提取深层次、更加复杂的特征。因此在人脸识别、目标检测、图像分割、图像分类识别、人体姿态估计以及行为分析等方面取得了成功。比如可以用在人脸识别、自动驾驶、安防、AR/VR、医疗图像、机器人以及智能家居等方面，在工业领域应用也很广。

深度学习应用于语音识别领域可以取得更好的效果，可以克服传统语音识别中***用时间、频率而导致的不稳定问题，大大降低了语音识别模型的错误率。语音识别最好的应用场景就是在同声传译上。它可以帮助我们打破语言的障碍，完成交流沟通。还有一些智能机器人通过语音识别技术，可以按照语音指令完成相应的操作，这大大方便了我们的日常使用。

深度学习还被广泛应用于自然语言处理领域，自然语言处理（natural language processing，NLP）也正在逐步从统计学方法转向神经网络方法。事实上，一个简单独立的深度学习模型就可以学习单词的意义和执行语言任务，避免了一系列的人工操作。尤其是深度学习技术正大量应用在人机对话、文本分类、问答系统、语言翻译等方向的应用，这些应用也逐步进入我们日常生活中。

在未来的大数据和物联网时代，深度学习会应用更加广泛，深度学习需要海量的数据来工作，而这些数据往往收集自物联网中无数的传感器，不管是数据的分析还是挖掘还是建模，又或者是云计算、云服务，网络技术等等，深度学习都会在其中大展手脚。

到此，以上就是小编对于深层次人工智能技术应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于深层次人工智能技术应用的3点解答对大家有用。

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