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人工智能大规模应用场景-人工智能大规模应用场景有哪些

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-11-21 03:01:39分类应用领域浏览85
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能大规模应用场景的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能大规模应用场景的解答,让我们一起看看吧。人工智能的下游应用场景包括?人工智能主要是哪几个应用部分?人工智能和大数据主要包括哪些行业,如何切入?人工智能的下游应用场景包括?人工智能主要应用领域1……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能大规模应用场景问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能大规模应用场景的解答,让我们一起看看吧。

  1. 人工智能的下游应用场景包括?
  2. 人工智能主要是哪几个应用部分?
  3. 人工智能和大数据主要包括哪些行业,如何切入?

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。

人工智能大规模应用场景-人工智能大规模应用场景有哪些
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人工智能主要是哪几个应用部分?

目前人工智能主要应用在以下七个领域

1、个人助理(智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人产品举例:微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等。

2、安防(智能监控、安保机器人) 产品举例:商汤科技、格灵深瞳、神州云海。

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3、自驾领域(智能汽车、公共交通快递用车、工业应用) 产品举例:Google、Uber、特斯拉亚马逊、奔驰、京东等。

4、医疗健康(医疗健康的监测诊断、智能医疗设备) 产品举例: Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等。

5、电商零售仓储物流、智能导购和客服) 产品举例:阿里、京东、亚马逊。

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6、金融(智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管) 产品举例:蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho。

7、教育(智能评测、个性化辅导、儿童陪伴) 产品举例:学吧课堂、科大讯飞、云知声。

人工智能学科研究的主要内容包括:

知识表示自动推理搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计方面

人工智能具有广阔的前景,日前AI+已经成为公司发展至今,下面是人工智能应用最多的几大场景。 家居 智能家居主要是基于联网技术,通过智能硬件软件系统、云计算[_a***_]构成一套完整的家居生态圈。

用户可以进行远程控制设备,设备间可以互联互通,并进行自我学习等,来整体优化家居环境安全性、节能性、便捷性等。

值得一提的是,近两年随着智能语音技术的发展,智能音箱成为一个爆发点。


人工智能和大数据主要包括哪些行业,如何切入?

谢谢邀请!

人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向,大数据技术目前正处在落地应用的初期,伴随着产业互联网的发展,大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下,也在近些年取得了一定的发展,一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。

从行业属性来看,大数据与人工智能属于科技领域,目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司,另外,科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看,未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中,包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。

要想切入到大数据和人工智能领域,首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向,进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说,从大数据开始学起是一个不错的选择,一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段,另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些,掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。

学习大数据可以按照以下路线进行:

第一:学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始,而Linux系列操作系统是比较常见的选择,CentOS和Ubuntu都是不错的选择,学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构,以及各种具体的功能操作流程。

第二:学习编程语言编程语言有多种选择,其中J***a和Python是比较常见的选择。从学习难度上来说,Python语言要更容易一些,而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用,所以Python语言是一个不错的选择。

第三:学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起,Hadoop比较适合初学者,而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高,实验环境也比较好搭建,这都为初学者提供了便利。Hadoop经过多年的发展,目前已经建立了一个比较大的平台生态,所以相对来说,学习周期会比较长。

第四:算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析,算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远,算法设计是非常重要的。

最后,大数据是产业互联网的重要组成部分,随着大数据逐渐落地到传统行业,将陆续释放出大量的发展机会。

到此,以上就是小编对于人工智能大规模应用场景的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能大规模应用场景的3点解答对大家有用。

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