怎么推动人工智能技术转型-怎么推动人工智能技术转型发展
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于怎么推动人工智能技术转型的问题,于是小编就整理了3个相关介绍怎么推动人工智能技术转型的解答,让我们一起看看吧。
AI浪潮下,职业教育如何转型?
在AI浪潮下,职业教育更多地应该是契机。利用互联网技术,拓宽了职业教育模式,不再仅仅局限于课堂教学,远程教学,云课堂这些授课手段使学生接收的信息量更大,掌握的专业知识更多,同时网络课程,也使得传统的教评模式发生了改变,不再仅仅局限于试卷评价,评价的方式呈现多样化。
利用AI技术的智能实训室,仿真在一定程度上弥补了部分实践环节的不足,增强了实践授课的效果。AI下,职业教育越来越向纵深发展。
未来,AI技术如何推动零售业的互联网转型?
为什么这样说?
我们公司开发人脸识别结合会员数据库的。我们找过品牌服装店,我给出的服装零售痛点是:通过ai技术识别新老顾客,结合会员数据库比对消费信息和行为。提高销售量,减少对资深售货员的依赖。成本大约1左右。但是接受的人很少。
第一:他们认为这样会侵犯顾客隐私。
第二:他们认为很繁琐。
实际上未来零售肯定是根据用户消费习惯和爱好特征进行自动算法后再由人工进行干预。这样达成的成交肯定会上升,同时也能让用户顾客获得更好的体验。
所以先进的技术需要时间和消费者接受度。不然缺乏市场认可的情况下,再好的技术产品也是昙花一现。就跟十年前搞手机支付一样。很多人怕钱没了。不敢用。
物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?
物联网会产生大量数据,那么产生的数据通过人工智能反馈来优化物联网,使得物联网通过数据化,智能化来更好的发展。
人工智能发展的好与坏,数据和场景反馈的效率是至关重要的,而物联网大多是反馈快,高频数据的场景。因此找到合适的物联网场景,配合大数据和人工智能,会使得物联网发展的更好。
所以,大数据是链接物联网与人工智能的桥梁。
其次大数据只要网络运行起来自然会产生海量数据
然后人工智能则是去从数据中提取到有效信息的手段
AI算法工程师,欢迎拍砖
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释,物联网(Internet of Things,IoT)是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据***集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网[_a***_]广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责***集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用spark ml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备***集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(spark ml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。
到此,以上就是小编对于怎么推动人工智能技术转型的问题就介绍到这了,希望介绍关于怎么推动人工智能技术转型的3点解答对大家有用。
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