|
人工智能需要學習哪些技術(shù)?“人工智能”聽起來就是一個非常高大上的課題，確實已經(jīng)有不少人在討論人工智能所帶來的優(yōu)劣勢了。但是對于我們來說，學好人工智能，可以做的事情非常多，生活將會更加方便。人工智能越來越受歡迎的主要原因之一是它能夠自動化完成對人類來講耗時或枯燥的任務(wù)。例如，在零售業(yè)，人工智能可以跟蹤庫存水平并預(yù)測客戶需求，然后可以使用這些信息來簡化供應(yīng)鏈并改善庫存管理。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，人工智能可以處理和解釋醫(yī)學圖像，這有助于診斷疾病和計劃治療。因此，許多企業(yè)和行業(yè)對人工智能技能的需求很大。毫無疑問，人工智能每天都在迅速發(fā)展，并且變得越來越復(fù)雜。隨著人工智能功能的快速擴展，各行各業(yè)的企業(yè)都在尋找將人工智能納入其運營的方法。進而需要大量人工智能相關(guān)人才進入企業(yè)，而人工智能技術(shù)是一個復(fù)合型技術(shù)，需要很多專業(yè)知識才能一窺門徑。
1、計算機視覺技術(shù)
計算機視覺，簡稱CV(Computer Vision)，是一門研究如何使計算機更好的“看”世界的科學。給計算機輸入圖片，圖像等數(shù)據(jù)，通過各種深度學習等算法的計算，使得計算機可以進行識別、跟蹤和測量等功能一般來說，CV技術(shù)主要有如下幾個步驟：圖像獲取、預(yù)處理、特征提取、檢測/分割和高級處理。
2、自然語言處理技術(shù)
自然語言處理(Natural Language Processing)技術(shù)是一門通過建立計算機模型、理解和處理自然語言的學科。是指用用計算機對自然語言的形、音、義等信息進行處理并識別的應(yīng)用，大致包括機器翻譯、自動提取文本摘要、文本分類、語音合成、情感分析等。
3、跨媒體分析推理技術(shù)
以前的媒體信息處理模型往往是針對單一的媒體數(shù)據(jù)進行處理分析，比如圖像識別、語音識別，文本識別等等，但是現(xiàn)在越來越多的任務(wù)需要跨媒體類別分析，即需要綜合處理文本、視頻，語音等信息。
4、智適應(yīng)學習技術(shù)
智適應(yīng)學習技術(shù)(Intelligent Adaptive Learning)，是教育領(lǐng)域最具突破性的技術(shù)。該技術(shù)模擬了老師對學生一對一的教學過程，賦予了學習系統(tǒng)個性化教學的能力。在2020年之后，智適應(yīng)學習技術(shù)得到了快速發(fā)展，背后的推動里有強大的計算能力和海量的數(shù)據(jù)，更重要的還有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用。
5、群體智能技術(shù)
群體智能(Collective Intelligence)也稱集體智能，是一種共享的智能，是集結(jié)眾人的意見進而轉(zhuǎn)化為決策的一種過程，用來對單一個體做出隨機性決策的風險。
6、自主無人系統(tǒng)技術(shù)
自主無人系統(tǒng)是能夠通過先進的技術(shù)進行操作或管理，而不需要人工干預(yù)的系統(tǒng)，可以應(yīng)用到無人駕駛、無人機、空間機器人，無人車間等領(lǐng)域。
7、智能芯片技術(shù)
一般來說，運用了人工智能技術(shù)的芯片就可以稱為智能芯片，智能芯片可按技術(shù)架構(gòu)、功能和應(yīng)用場景等維度分成多種類別。
人工智能技術(shù)包括機器學習、機器視覺、機器人、自然語言處理和自動化。人工智能技術(shù)：機器學習是一門無需編程就能讓計算機行動的科學。深度學習是機器學習的一個子集。簡單來說，它可以被視為預(yù)測分析的自動化。有三種類型的機器學習算法：監(jiān)督學習，其中數(shù)據(jù)集被標記，以便模式可以被檢測到并用于標記新的數(shù)據(jù)集;無監(jiān)督學習，對數(shù)據(jù)集不做標記，根據(jù)相似性或差異性排序;以及強化學習，在這種學習中，數(shù)據(jù)集是無標記的，但在執(zhí)行一個動作或幾個動作后，AI系統(tǒng)會給出反饋。機器視覺是讓計算機看得見的科學。視覺使用攝像機、模數(shù)轉(zhuǎn)換和數(shù)字信號處理來捕捉和分析視覺信息。它通常與人類視覺相提并論，但機器視覺不受生物學的限制，可以通過編程看穿墻壁。它被用于從簽名識別到醫(yī)學圖像分析的各種應(yīng)用中。專注于基于機器的圖像處理的計算機視覺經(jīng)常與機器視覺混淆。
|
信息中心