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ai應(yīng)用領(lǐng)域

發(fā)布時(shí)間：2023-05-22 18:19:19 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 134

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本文目錄:

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括
人工智能都有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？
人工智能有哪些應(yīng)用領(lǐng)域
AI應(yīng)用在哪些領(lǐng)域？
人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

ai應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括

人工智能可以包括以下領(lǐng)域：金融，可以產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)；安防，比較關(guān)鍵的人工智能技術(shù)是人臉識(shí)別；大健康，是疫情大環(huán)境下的基本操作；智能駕駛，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，算法，激光雷達(dá)等；企業(yè)服務(wù)，數(shù)據(jù)為王；機(jī)器人，在智能制造領(lǐng)域可謂是一大助力等等。

1、金融

在智能金融領(lǐng)域，人工智能主要應(yīng)用于四大領(lǐng)域：保險(xiǎn)科技、智能風(fēng)控、智能投顧和智能投研。在這個(gè)可以產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)，實(shí)在太適合人工智能了，針對(duì)金融風(fēng)控、營(yíng)銷等領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)品層出不窮，數(shù)據(jù)分析師這個(gè)職業(yè)也在金融領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱。

2、安防

在智能安防領(lǐng)域，人工智能主要應(yīng)用于五大領(lǐng)域：身份認(rèn)證系統(tǒng)、智能攝像機(jī)、車輛大數(shù)據(jù)、視頻分析和家庭安防。在智能安防領(lǐng)域，其中比較關(guān)鍵的人工智能技術(shù)是人臉識(shí)別，可以直接應(yīng)用在安防中。

3、大健康（智能醫(yī)療）

在AI+大健康領(lǐng)域，人工智能主要應(yīng)用于六大領(lǐng)域：智能影像診療、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘、智能問診、語音電子病歷、健康管理、藥物挖掘。像醫(yī)院里常見的X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)影像，都會(huì)用到AI，像新冠疫苗研發(fā)，病毒研究等，那更是疫情大環(huán)境下的基本操作了。

人工智能都有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？

人工智能大致有10個(gè)方向的應(yīng)用：1、個(gè)性化推薦；2、人臉識(shí)別；3、無人駕駛汽車；4、智能客服聊天機(jī)器人；5、機(jī)器翻譯；6、醫(yī)學(xué)圖像處理；7、圖像搜索；8、聲紋識(shí)別；9、智能外呼機(jī)器人；10、智能音箱。

1、個(gè)性化推薦：基于聚類與協(xié)同過濾技術(shù)的人工智能應(yīng)用，它建立在海量數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，通過分析用戶的歷史行為建立推薦模型，主動(dòng)給用戶提供匹配他們的需求與興趣的信息，既可以為用戶快速定位需求產(chǎn)品，弱化用戶被動(dòng)消費(fèi)意識(shí)，提升用戶興致和留存黏性，又可以幫助商家快速引流，找準(zhǔn)用戶群體與定位，做好產(chǎn)品營(yíng)銷。

2、人臉識(shí)別：基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別涉及的技術(shù)主要包括計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理等。

3、無人駕駛汽車：智能汽車的一種，主要依靠車內(nèi)以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛控制器來實(shí)現(xiàn)無人駕駛。

4、教育

iFlytek和普通教育等公司已經(jīng)開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過圖像識(shí)別，可以通過機(jī)器對(duì)試卷進(jìn)行校正和答題，通過語音識(shí)別提高發(fā)音，人機(jī)交互可以在線答題。人工智能與教育的結(jié)合可以在一定程度上改善教育部門教師分布的不平衡和高成本，從工具層面為教師和學(xué)生提供更有效的學(xué)習(xí)方法。然而，它不能對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生更實(shí)質(zhì)性的影響。

人工智能有哪些應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能在交通出行領(lǐng)域、家庭家居領(lǐng)域、公共安全領(lǐng)域、手機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)娛樂領(lǐng)域以及醫(yī)療健康領(lǐng)域都為人們帶來了便利。
1、交通出行領(lǐng)域：
共享單車、共享電車、共享汽車方便了出行，讓出行成本降低。智能輔助駕駛系統(tǒng)幫助人們安全駕駛，安全出行。
2、家庭家居領(lǐng)域：
智能互聯(lián)家居在現(xiàn)在生活中應(yīng)用廣泛，它能夠幫助人們對(duì)生活環(huán)境進(jìn)行智能調(diào)控，對(duì)房屋進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)、危險(xiǎn)預(yù)警等，減少了煤氣泄露、房屋被盜的風(fēng)險(xiǎn)。一句話打開音樂，一句話打開空調(diào)，一句話讓生活變得很簡(jiǎn)單。
3、公共安全領(lǐng)域：
人臉、指紋、虹膜等生物特征的識(shí)別和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，再進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，人工智能的應(yīng)用能夠加強(qiáng)公安系統(tǒng)的管理和安全預(yù)測(cè)。由大數(shù)據(jù)和人工智能構(gòu)建起來的智慧城市工程，對(duì)城市公共安全領(lǐng)域。
4、手機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)娛樂領(lǐng)域：
人們接觸最多的人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用來自于手機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)。手機(jī)的語音助手、實(shí)時(shí)翻譯功能、圖片文字智能識(shí)別提取、聽歌識(shí)曲、刷臉解鎖、拍照優(yōu)化、相冊(cè)分類、影像處理、AR特效、VR游戲等等，都不同程度的應(yīng)用到了人工智能技術(shù)。
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ai應(yīng)用領(lǐng)域

AI應(yīng)用在哪些領(lǐng)域？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，包括了多種技術(shù)和方法。以下是一些主要的人工智能技術(shù)：

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）：是一種讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取規(guī)律的方法。典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、K-近鄰算法等。

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）：是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠在大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)抽象特征表示。常見的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。

計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision）：是一種讓計(jì)算機(jī)理解和處理數(shù)字圖像或視頻的技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺的任務(wù)包括圖像分類、物體檢測(cè)、語義分割、人臉識(shí)別、光學(xué)字符識(shí)別等。

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）：是一種讓計(jì)算機(jī)理解、生成和處理自然語言文本的技術(shù)。NLP的應(yīng)用包括機(jī)器翻譯、情感分析、文本摘要、問答系統(tǒng)、語音識(shí)別、語音合成等。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）：是一種讓計(jì)算機(jī)通過與環(huán)境互動(dòng)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)已被成功應(yīng)用于游戲智能、機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

專家系統(tǒng)（Expert Systems）：是一種基于知識(shí)和推理的人工智能技術(shù)，能夠模擬人類專家解決問題的過程。專家系統(tǒng)主要包括知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)和用戶界面三個(gè)部分。

機(jī)器人技術(shù)（Robotics）：是一種涉及計(jì)算機(jī)、機(jī)械、電子等多學(xué)科的技術(shù)，用于設(shè)計(jì)、制造和控制機(jī)器人。機(jī)器人技術(shù)在制造業(yè)、物流、醫(yī)療、家庭等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

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)，通過觀察當(dāng)前情況來最大化反饋結(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，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)。
4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域
一直以來，深度學(xué)習(xí)模式都是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最好的效果。沒有大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型不會(huì)取得最好的效果。例如，當(dāng)我們使用人工智能系統(tǒng)解決缺乏數(shù)據(jù)的任務(wù)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)各種問題。有一種方法叫遷移學(xué)習(xí)，就是把訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)移到一個(gè)新的任務(wù)上，這樣問題就很容易解決了。
5.仿真環(huán)境領(lǐng)域
如果人工智能系統(tǒng)要應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活，那么人工智能必須具有適用性的特點(diǎn)。因此，開發(fā)模擬真實(shí)物理世界和行為的數(shù)字環(huán)境，將為我們提供檢驗(yàn)人工智能的機(jī)會(huì)。在這些仿真環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練，可以幫助我們很好地理解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理以及如何改進(jìn)系統(tǒng)，也為我們提供了一個(gè)可以應(yīng)用到真實(shí)環(huán)境中的模型。
6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域
目前垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語言處理技術(shù)基本能夠滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了很多技術(shù)服務(wù)商，比如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的尚德云星、開發(fā)人工智能細(xì)胞識(shí)別醫(yī)療診斷系統(tǒng)的智維信分公司、提供智能輔助診斷服務(wù)平臺(tái)的若水醫(yī)療、統(tǒng)計(jì)處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的一通天下等。雖然智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮著重要作用。由于醫(yī)院之間缺乏醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和電子病歷的流通，企業(yè)與醫(yī)院之間的合作不透明，這就使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間產(chǎn)生矛盾。
7.教育領(lǐng)域
科大訊飛、學(xué)校教育等企業(yè)已經(jīng)開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過圖像識(shí)別，可以進(jìn)行試卷批改、識(shí)題、機(jī)器答題等。通過語音識(shí)別可以糾正和改善發(fā)音；人機(jī)交互可以在線回答問題。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行業(yè)師資分布以及成本問題，從工具層面為師生提供更高效的學(xué)習(xí)方式，但無法對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生更實(shí)質(zhì)性的影響。
8.物流管理領(lǐng)域
物流行業(yè)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等技術(shù)，在配送、裝卸、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)等過程中進(jìn)行了自動(dòng)化改造，基本可以實(shí)現(xiàn)無人化作業(yè)。比如利用大數(shù)據(jù)對(duì)商品進(jìn)行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化物流供給、需求匹配、物流資源的配置等。

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