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人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一是（人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一是( )）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-23 22:01:45 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 89

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一是的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

人工智能領(lǐng)域都有哪些
人工智能有哪些應(yīng)用領(lǐng)域
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括哪些？
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一是（人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一是( )）

人工智能領(lǐng)域都有哪些

什么是人工智能？

人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)，是認(rèn)知、決策、反饋的過(guò)程。

人工智能技術(shù)的細(xì)分領(lǐng)域有哪些？

人工智能技術(shù)應(yīng)用的細(xì)分領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、虛擬個(gè)人助理、自然語(yǔ)言處理—語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理—通用、實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯、情境感知計(jì)算、手勢(shì)控制、視覺(jué)內(nèi)容自動(dòng)識(shí)別、推薦引擎等。

下面，我們就每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，從概述和技術(shù)原理角度稍微做一下展開(kāi)，供大家拓展一下知識(shí)。

1、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。說(shuō)到深度學(xué)習(xí)，大家第一個(gè)想到的肯定是AlphaGo，通過(guò)一次又一次的學(xué)習(xí)、更新算法，最終在人機(jī)大戰(zhàn)中打敗圍棋大師。

對(duì)于一個(gè)智能系統(tǒng)來(lái)講，深度學(xué)習(xí)的能力大小，決定著它在多大程度上能達(dá)到用戶(hù)對(duì)它的期待。。

深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理：

1.構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)并且隨機(jī)初始化所有連接的權(quán)重； 2.將大量的數(shù)據(jù)情況輸出到這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中； 3.網(wǎng)絡(luò)處理這些動(dòng)作并且進(jìn)行學(xué)習(xí)； 4.如果這個(gè)動(dòng)作符合指定的動(dòng)作，將會(huì)增強(qiáng)權(quán)重，如果不符合，將會(huì)降低權(quán)重； 5.系統(tǒng)通過(guò)如上過(guò)程調(diào)整權(quán)重； 6.在成千上萬(wàn)次的學(xué)習(xí)之后，超過(guò)人類(lèi)的表現(xiàn)；

2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指計(jì)算機(jī)從圖像中識(shí)別出物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)有著廣泛的細(xì)分應(yīng)用，其中包括，醫(yī)療領(lǐng)域成像分析、人臉識(shí)別、公關(guān)安全、安防監(jiān)控等等。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)原理：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列來(lái)將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。

3、語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別，是把語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文字，并對(duì)其進(jìn)行識(shí)別、認(rèn)知和處理。語(yǔ)音識(shí)別的主要應(yīng)用包括電話(huà)外呼、醫(yī)療領(lǐng)域聽(tīng)寫(xiě)、語(yǔ)音書(shū)寫(xiě)、電腦系統(tǒng)聲控、電話(huà)客服等。

語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理：

1、對(duì)聲音進(jìn)行處理，使用移動(dòng)函數(shù)對(duì)聲音進(jìn)行分幀； 2、聲音被分幀后，變?yōu)楹芏嗖ㄐ?，需要將波形做聲學(xué)體征提??； 3、聲音特征提取之后，聲音就變成了一個(gè)矩陣。然后通過(guò)音素組合成單詞；

4、虛擬個(gè)人助理

蘋(píng)果手機(jī)的Siri，以及小米手機(jī)上的小愛(ài)，都算是虛擬個(gè)人助理的應(yīng)用。

虛擬個(gè)人助理技術(shù)原理：（以小愛(ài)為例）

1、用戶(hù)對(duì)著小愛(ài)說(shuō)話(huà)后，語(yǔ)音將立即被編碼，并轉(zhuǎn)換成一個(gè)壓縮數(shù)字文件，該文件包含了用戶(hù)語(yǔ)音的相關(guān)信息； 2、由于用戶(hù)手機(jī)處于開(kāi)機(jī)狀態(tài)，語(yǔ)音信號(hào)將被轉(zhuǎn)入用戶(hù)所使用移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的基站當(dāng)中，然后再通過(guò)一系列固定電線發(fā)送至用戶(hù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商(ISP)，該ISP擁有云計(jì)算服務(wù)器； 3、該服務(wù)器中的內(nèi)置系列模塊，將通過(guò)技術(shù)手段來(lái)識(shí)別用戶(hù)剛才說(shuō)過(guò)的內(nèi)容。

5、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理（NLP），像計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)一樣，將各種有助于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種技術(shù)進(jìn)行了融合，實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語(yǔ)言的通信。

NLP

自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理：

1、漢字編碼詞法分析； 2、句法分析； 3、語(yǔ)義分析； 4、文本生成； 5、語(yǔ)音識(shí)別；

6、智能機(jī)器人

智能機(jī)器人在生活中隨處可見(jiàn)，掃地機(jī)器人、陪伴機(jī)器人……這些機(jī)器人不管是跟人語(yǔ)音聊天，還是自主定位導(dǎo)航行走、安防監(jiān)控等，都離不開(kāi)人工智能技術(shù)的支持。

智能機(jī)器人技術(shù)原理：

人工智能技術(shù)把機(jī)器視覺(jué)、自動(dòng)規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)、各種傳感器整合到機(jī)器人身上，使得機(jī)器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環(huán)境中處理不同的任務(wù)。智能穿戴設(shè)備、智能家電、智能出行或者無(wú)人機(jī)設(shè)備其實(shí)都是類(lèi)似的原理。

7、引擎推薦

淘寶、京東等商城，以及36氪等資訊網(wǎng)站，會(huì)根據(jù)你之前瀏覽過(guò)的商品、頁(yè)面、搜索過(guò)的關(guān)鍵字推送給你一些相關(guān)的產(chǎn)品、或網(wǎng)站內(nèi)容。這其實(shí)就是引擎推薦技術(shù)的一種表現(xiàn)。

Google為什么會(huì)做免費(fèi)搜索引擎，目的就是為了搜集大量的自然搜索數(shù)據(jù)，豐富他的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，為后面的人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)做準(zhǔn)備。

引擎推薦技術(shù)原理：

推薦引擎是基于用戶(hù)的行為、屬性（用戶(hù)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(hù)當(dāng)前或潛在需求，并主動(dòng)推送信息給用戶(hù)的瀏覽頁(yè)面。

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(lè)領(lǐng)域以及醫(yī)療健康領(lǐng)域都為人們帶來(lái)了便利。
1、交通出行領(lǐng)域：
共享單車(chē)、共享電車(chē)、共享汽車(chē)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(huà)打開(kāi)音樂(lè)，一句話(huà)打開(kāi)空調(diào)，一句話(huà)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(lái)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(lè)領(lǐng)域：
人們接觸最多的人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用來(lái)自于手機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)。手機(jī)的語(yǔ)音助手、實(shí)時(shí)翻譯功能、圖片文字智能識(shí)別提取、聽(tīng)歌識(shí)曲、刷臉解鎖、拍照優(yōu)化、相冊(cè)分類(lèi)、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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人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

人工智能是研發(fā)模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人的智能理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)，是認(rèn)知、決策、反饋的過(guò)程。
人工智能技術(shù)應(yīng)用的細(xì)分領(lǐng)域:深入學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、虛擬個(gè)人助理、自然語(yǔ)言處理-語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理-通用、實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯、情況感知計(jì)算、手勢(shì)控制、視覺(jué)內(nèi)容自動(dòng)識(shí)別、推薦引擎等。
人工智能是研發(fā)模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人的智能理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)，是認(rèn)知、決策、反饋的過(guò)程。
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人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一是（人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一是( )）

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括哪些？

機(jī)器翻譯，智能控制，專(zhuān)家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語(yǔ)言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲(chǔ)存與管理，執(zhí)行化合生命體無(wú)法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

值得一提的是，機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和最先應(yīng)用領(lǐng)域。不過(guò)就已有的機(jī)譯成就來(lái)看，機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離終極目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。

中國(guó)數(shù)學(xué)家、語(yǔ)言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出：要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語(yǔ)言本身問(wèn)題而不是程序設(shè)計(jì)問(wèn)題；單靠若干程序來(lái)做機(jī)譯系統(tǒng)，肯定是無(wú)法提高機(jī)譯質(zhì)量的；

另外在人類(lèi)尚未明了大腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊識(shí)別和邏輯判斷的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成為家電業(yè)的新風(fēng)口。

影響

人工智能的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)影響尚不確定。一項(xiàng)針對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家的調(diào)查顯示，對(duì)于越來(lái)越多地使用機(jī)器人和人工智能是否會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)期失業(yè)率大幅上升存在分歧，但他們普遍認(rèn)為，如果生產(chǎn)力收益重新分配，這可能是一項(xiàng)凈收益。

普華永道2017 年的一項(xiàng)研究認(rèn)為，到 2030 年，中華人民共和國(guó)在經(jīng)濟(jì)上從人工智能中獲益最多，占 GDP 的26.1% 。

一份 2020 年 2 月的歐盟人工智能白皮書(shū)提倡人工智能以獲取經(jīng)濟(jì)利益，包括“改善醫(yī)療保?。ɡ缡乖\斷更精確，更好地預(yù)防疾?。?，提高農(nóng)業(yè)效率，為減緩和適應(yīng)氣候變化做出貢獻(xiàn)，通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)提高生產(chǎn)系統(tǒng)的效率”，同時(shí)承認(rèn)潛在風(fēng)險(xiǎn)。

以上內(nèi)容參考百度百科-人工智能

人工智能的應(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、生成模型領(lǐng)域；3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5、仿真環(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、強(qiáng)化學(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)誤來(lái)學(xué)習(xí)的方法，它受人類(lèi)學(xué)習(xí)新技能的過(guò)程啟發(fā)。在典型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)案例中，我們讓試驗(yàn)者通過(guò)觀察當(dāng)前所處的狀態(tài)，進(jìn)而采取行動(dòng)使得反饋結(jié)果最大化。每執(zhí)行一次動(dòng)作，試驗(yàn)者都會(huì)收到來(lái)自環(huán)境的反饋信息，因此它能判斷這次動(dòng)作帶來(lái)的效果是積極的還是消極的。
2、生成模型領(lǐng)域
人工智能通過(guò)對(duì)眾多樣本的采集，生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。這就是說(shuō)，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)是臉部的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類(lèi)似于臉的合成圖片。
人工智能頂級(jí)專(zhuān)家 Ian Goodfellow為我們提出兩種新思路：一個(gè)是生成器，它負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成為新的內(nèi)容；另一個(gè)是判別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成內(nèi)容的真假。這樣一來(lái)，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到判別器無(wú)法區(qū)分生成器內(nèi)容的真?zhèn)巍?br/>3、記憶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域
為了讓人工智能系統(tǒng)像人類(lèi)一樣適應(yīng)各式各樣的環(huán)境，它們必須持續(xù)不斷地掌握新技能，并且學(xué)會(huì)應(yīng)用這些技能。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難做到這些要求。比如，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)A任務(wù)完成訓(xùn)練后，若是再訓(xùn)練它解決B任務(wù)，則網(wǎng)絡(luò)模型就不再適用于A了。
目前，有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠讓模型具備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)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它學(xué)習(xí)各個(gè)獨(dú)立模型之間的橫向聯(lián)系并提取共同的特征，以此來(lái)完成新的任務(wù)。
4、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域
一直以來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型都是我們需要用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最佳的效果。離開(kāi)大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型就不會(huì)達(dá)到最理想的效果。比如，當(dāng)我們用人工智能系統(tǒng)解決數(shù)據(jù)缺乏的任務(wù)時(shí)，這時(shí)就會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題。有種被稱(chēng)為遷移學(xué)習(xí)的方法，就是把訓(xùn)練好的模型遷移到新的任務(wù)中，這樣問(wèn)題就迎刃而解了。
5、仿真環(huán)境領(lǐng)域
若要將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用到實(shí)際生活中，那么人工智能必須具有適用性的特點(diǎn)。因此，開(kāi)發(fā)數(shù)字環(huán)境來(lái)模擬真實(shí)的物理世界和行為，將為我們提供測(cè)試人工智能的機(jī)會(huì)。在這些模擬環(huán)境中的訓(xùn)練可以幫助我們很好的了解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理，如何改進(jìn)系統(tǒng)，也為我們提供了可以應(yīng)用于真實(shí)環(huán)境的模型。
6、醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域
目前，在垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)已可基本滿(mǎn)足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場(chǎng)上出現(xiàn)了眾多技術(shù)服務(wù)商，例如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的德尚韻興，研發(fā)人工智能細(xì)胞識(shí)別醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)的智微信科，提供智能輔助診斷服務(wù)平臺(tái)的若水醫(yī)療，統(tǒng)計(jì)及處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的易通天下等。盡管智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開(kāi)發(fā)等方面發(fā)揮重要作用，但由于各醫(yī)院之間醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、電子病歷等不流通，導(dǎo)致企業(yè)與醫(yī)院之間合作不透明等問(wèn)題，使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間存在矛盾。
7、教育領(lǐng)域
科大訊飛、乂學(xué)教育等企業(yè)早已開(kāi)始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)圖像識(shí)別，可以進(jìn)行機(jī)器批改試卷、識(shí)題答題等；通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別可以糾正、改進(jìn)發(fā)音；而人機(jī)交互可以進(jìn)行在線答疑解惑等。AI 和教育的結(jié)合一定程度上可以改善教育行業(yè)師資分布不均衡、費(fèi)用高昂等問(wèn)題，從工具層面給師生提供更有效率的學(xué)習(xí)方式，但還不能對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生較多實(shí)質(zhì)性的影響。
8、物流管理領(lǐng)域
物流行業(yè)通過(guò)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能機(jī)器人等技術(shù)在運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送裝卸等流程上已經(jīng)進(jìn)行了自動(dòng)化改造，能夠基本實(shí)現(xiàn)無(wú)人操作。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)化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業(yè)大部分人力分布在“最后一公里”的配送環(huán)節(jié)，京東、蘇寧、菜鳥(niǎo)爭(zhēng)先研發(fā)無(wú)人車(chē)、無(wú)人機(jī)，力求搶占市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

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