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当前的人工智能能做什么?

时间:2023-12-07 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于当前的人工智能能做什么的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

人工智能的用途

人工智能已经逐渐走进我们的生活,并应用于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面,我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

01 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等。

02 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

03 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

04 声纹识别

生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。

05 智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。

06 智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。究其本质,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话,家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

07图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

人工智能从事什么工作?

人工智能是现在比较前沿的专业,学习人工智能能从事的工作主要有以下几种:

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究,包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例,涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤,所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现,另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地,需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发,高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计,电气设计,器件选型,机器人调试,编程,维护等。

人工智能从事什么 工作?

1.人工智能,可以从事以下的工作。

2.计算机视觉岗位这也是人工智能领域非常火热的就业方向之一。

拍照的时候,相机可以自动地将人脸的画面进行识别和检测;P图的时候,可以针对人脸进行相应的美化处理(眼睛变大、涂腮红)等等。

当冷冰冰的机器能够感知到具体的影像,并且对此进行识别时,人工智能相当于为机器安上了一双眼睛,这种“神奇”的技术手段在岗位需求中自然会占有先机。

2.数据服务,大数据时代,人们在网络上获取信息变得更加丰富多元。但是因为数据量过大,人们搜索的结果可能不够准确。有人工智能进行干预,大数据的推算会更加符合搜索者的心意,搜索的结果也会更加准确。

数据服务还包括数据商为网络提供更加海量的数据支持,也为先进的人工智能算法提供了搭建模型的基础。

数据服务的就业前景十分广阔,也是人工智能毕业生比较青睐的就业方向之一。

3.智能教育,线上教育蓬勃发展,人们学习的方式变得更加多元。除了线下具体的实物教育之外,智能教育将教育的方式推向了一个新的高度。

智能教育通过在教育方式上加入人工智能的手段让人们获得知识的方式更加便捷。

4.学生在网络搜题的时候变得更加简单,甚至还可以获得相关知识点的推送。而且人工智还能帮助老师批改作业,不仅确保了准确率,同时也极大地降低了老师的工作量。

6.随着人工智能的逐步发展,智能教育将会变得更加先进,比如说为每个学生制定有针对性的学习方案,更加能够实现真正意义上的因材施教。

7.机器学习,机器学习是一种较为复杂的就业方向,其目的是让机器在大量的数据训练后学习如何更好地完成任务。这也是人工智能中最复杂、最核心的内容。

8.机器学习所要求的技术人才水平更高。目前,全世界的人工智能水平仍然处于弱智能阶段,想要帮助机器建立人脑的神经网络确实存在一定的难度。

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