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描述人工智能的應(yīng)用,人工智能有哪些典型應(yīng)用

來(lái)源:整理 時(shí)間:2023-06-18 19:41:52 編輯:智能門(mén)戶 手機(jī)版

1,人工智能有哪些典型應(yīng)用

和你下國(guó)際象棋。
仿生機(jī)器人,無(wú)人飛行器等

人工智能有哪些典型應(yīng)用

2,人工智能有哪些具體應(yīng)用

人工智能具體應(yīng)用如下:人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有:1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域;2.生成模型字段;3.內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域;4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域;5.模擬環(huán)境領(lǐng)域;6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域;7.教育領(lǐng)域;8.物流管理領(lǐng)域。1.加強(qiáng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)實(shí)驗(yàn)和錯(cuò)誤進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法,它受到人類學(xué)習(xí)新技能過(guò)程的啟發(fā)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的典型案例中,我們要求參與者采取行動(dòng),通過(guò)觀察當(dāng)前情況來(lái)最大化反饋結(jié)果。每次你執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作,實(shí)驗(yàn)者都會(huì)收到環(huán)境的反饋,所以它可以判斷這個(gè)動(dòng)作的效果是積極的還是消極的。2.生成模型字段通過(guò)大量樣本的收集,人工智能生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。也就是說(shuō),如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人臉的圖像,那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似人臉的合成圖像。人工智能頂級(jí)專家Ian Goodfellow為我們提出了兩個(gè)新思路:一個(gè)是生成器,負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成新的內(nèi)容;另一個(gè)是鑒別器,負(fù)責(zé)判斷生成器生成的內(nèi)容是真是假。這樣,生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容,直到鑒別器無(wú)法辨別生成器內(nèi)容的真實(shí)性。3.存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)字段人工智能系統(tǒng)要像人類一樣適應(yīng)各種環(huán)境,就必須不斷掌握新的技能并學(xué)會(huì)應(yīng)用。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難滿足這些要求。比如一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完A任務(wù)后,如果訓(xùn)練它去解決B任務(wù),那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型就不再適合A了。目前有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使模型具有不同程度的記憶能力。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列;漸進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)獨(dú)立模型之間的水平關(guān)系,提取共同特征,可以完成新的任務(wù)。

人工智能有哪些具體應(yīng)用

3,人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

機(jī)器視覺(jué),指紋識(shí)別,人臉識(shí)別,視網(wǎng)膜識(shí)別,虹膜識(shí)別,掌紋識(shí)別,專家系統(tǒng),自動(dòng)規(guī)劃,智能搜索,定理證明,博弈,自動(dòng)程序設(shè)計(jì),智能控制,機(jī)器人學(xué),語(yǔ)言和圖像理解,遺傳編程等。

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

4,人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括哪些

人工智能主要應(yīng)用領(lǐng)域1、農(nóng)業(yè):農(nóng)業(yè)中已經(jīng)用到很多的AI技術(shù),無(wú)人機(jī)噴撒農(nóng)藥,除草,農(nóng)作物狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控,物料采購(gòu),數(shù)據(jù)收集,灌溉,收獲,銷售等。通過(guò)應(yīng)用人工智能設(shè)備終端等,大大提高了農(nóng)牧業(yè)的產(chǎn)量,大大減少了許多人工成本和時(shí)間成本。2、通信:智能外呼系統(tǒng),客戶數(shù)據(jù)處理(訂單管理系統(tǒng)),通信故障排除,病毒攔截(360等),騷擾信息攔截等3、醫(yī)療:利用最先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動(dòng),逐步達(dá)到信息化。例:健康監(jiān)測(cè)(智能穿戴設(shè)備)、自動(dòng)提示用藥時(shí)間、服用禁忌、剩余藥量等的智能服藥系統(tǒng)。4、社會(huì)治安:安防監(jiān)控(數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng),公安系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查分析)、電信詐騙數(shù)據(jù)鎖定、犯罪分子抓捕、消防搶險(xiǎn)領(lǐng)域(滅火、人員救助、特殊區(qū)域作業(yè))等5、交通領(lǐng)域:航線規(guī)劃、無(wú)人駕駛汽車、超速、行車不規(guī)范等行為整治6、服務(wù)業(yè):餐飲行業(yè)(點(diǎn)餐、傳菜,回收餐具,清洗)等,訂票系統(tǒng)(酒店、車票、機(jī)票等)的查詢、預(yù)定、修改、提醒等7、金融行業(yè):股票證券的大數(shù)據(jù)分析、行業(yè)走勢(shì)分析、投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估等8、大數(shù)據(jù)處理:天氣查詢,地圖導(dǎo)航,資料查詢,信息推廣(推薦引擎是基于用戶的行為、屬性(用戶瀏覽行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)),通過(guò)算法分析和處理,主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求,并主動(dòng)推送信息給用戶的瀏覽頁(yè)面。),個(gè)人助理
要是在 自然語(yǔ)言處理 圖像處理 數(shù)據(jù)挖掘 這幾個(gè)方面有深入。 最基本的就是 機(jī)器學(xué)習(xí) 這個(gè)人工智能領(lǐng)域 應(yīng)用的話 機(jī)器人算半個(gè),具體可以參考rodney brooks結(jié)構(gòu)。 主要還是數(shù)據(jù)挖掘,人工智能在國(guó)外比較偏重于信息學(xué)科
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