人工智能_什么是人工智能_人工智能专业学什么_培训无忧网

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人工智能发展的技术及其应用

2021-12-08点击量：292

“人工智能”这一术语最早出现在1956年。人工智能是通过机器(特别是计算机系统)模仿人类智力的过程。专家系统、自然语言处理、语音识别、机器视觉是人工智能应用的一些典型例子。人工智能如今被广泛用于根据消费者先前的搜索和购买以及其他在线活动，为消费者提供定制建议。在商业应用中，人工智能在产品优化、库存规划和物流等方面发挥着关键作用。人工智能及其应用鈥⒁搅票＝。阂搅票＝⌒幸挡捎玫娜斯ぶ悄芸梢蕴峁┝可矶ㄖ频囊┪锖蚗光片的诊断。个人保健助理可以充当私人教练，提醒患者吃药、锻炼以及饮食健康。鈥⒅圃欤褐圃煨幸挡捎萌斯ぶ悄芸赡芑崂醚吠�(这是一种与序列数据一起使用的深度学习网络形式)来评估工厂设施中的物联网数据，因为它从连接的设备输入，以预测负载和需求。鈥⑸蒲В喝斯ぶ悄芗际蹩梢允头攀莸娜壳绷唇饩鋈嗣敲媪俚囊恍┲卮蠼】滴侍猓颖Ｖひ┪锇踩礁斓亟乱┩葡蚴谐　ｂ€⒘闶郏毫闶坌幸挡捎萌斯ぶ悄芴峁┑男槟夤何锕δ芴峁┝可矶ㄖ频慕ㄒ橐约疤致塾没У墓郝蜓≡瘛Ｈ斯ぶ悄芑菇俳獯婀芾砗驼镜悴季帧ｂ€⒁校阂胁捎玫娜斯ぶ悄芴岣吡巳死嗷疃乃俣取⒕群托省Ｈ斯ぶ悄芊椒ǹ捎糜诮鹑诨梗匀范男┙灰卓赡苁瞧壅┬缘模凳┛焖僮既返男庞闷婪郑⑹估投芗褪莨芾砘疃迪肿远ｂ€⒐膊棵牛喝斯ぶ悄芸梢允怪腔鄢鞘懈又悄埽梢园镏被棺龊萌挝褡急负驮し佬晕ぁＨ斯ぶ悄芫哂腥嫣岣呒苹屎陀行缘那绷Α�1.机器学习机器学习是一种自动创建分析模型的数据分析类型。这是一个人工智能领域，其基础是计算机可以从数据中学习、识别模式，并在很少或没有人工输入的情况下做出选择。机器学习的应用：大多数处理大量数据的企业都承认机器学习技术的重要性。鈥⒔鹑诹煊虻姆瘢阂泻推渌鹑诨菇餮坝糜谑侗鹁哂屑壑档氖菁夂头乐蛊壅┱饬礁鲋饕康摹ｂ€⒁搅票＝》瘢河捎诳纱┐魃璞负痛衅鞯姆⒄箍梢岳檬菔凳狈治龌颊叩慕】底纯觯餮俺晌搅票＝×煊虻目焖僭龀で魇啤Ｒ窖ёḿ铱梢允褂酶眉际趵醇觳槭荩⒎⑾挚赡艿贾赂谜锒虾椭瘟频那魇苹蛭Ｏ招藕拧ｂ€⒄阂蛭棵庞行矶嗫梢酝诰蚨床炝Φ氖堇丛矗怨舶踩凸檬乱档日渴鹦枰捎没餮凹际酢ｂ€⒘闶郏毫闶坌幸悼梢允褂没餮袄雌拦老颜叩墓郝蚶罚堑耐净岣菹颜咧暗墓郝蚯榭鐾萍隹赡芟不兜纳唐贰Ａ闶凵淌褂没餮袄词占⑵拦篮陀τ檬堇炊ㄖ乒何锾逖椤⒅葱杏疃⒍ḿ塾呕⑸唐饭┯苹拖颜叨床臁�2.深度学习深度学习是一种机器学习，在其应用中，计算机被训练执行类似人类的任务，例如语音识别、图片识别和预测。深度学习设置了有关数据的基本参数，并通过检测利用多层处理的模式来训练计算机自行学习，而不是通过预先设定的模式安排数据。深度学习的应用：鈥⒂镆羰侗穑河糜谟镆羰侗鸬纳疃妊霸谄笠岛脱趿煊蚨蓟竦昧朔⒄购徒健Ｎ思觳馊死嗟挠镆艉陀镆裟Ｊ剑琗box、Skype、GoogleNow和Apple的Siri等已经在人工助理系统中使用了深度学习技术。鈥⒆匀挥镅源恚憾嗄昀矗疃妊暗墓丶槌刹糠稚窬缫恢北挥糜诖砗徒馐臀谋尽Ｕ庵址椒ㄊ俏谋就诰虻囊桓鲎蛹捎糜谠诟髦掷丛粗胁檎夷Ｊ剑渲邪ㄏ颜咄端摺⒁搅萍锹己托挛疟ǖ赖取ｂ€⑼枷袷侗穑鹤远计帜缓统【懊枋鍪峭枷袷侗鸬牧礁鍪导视τ谩Ｔ谧远菔黄抵胁捎�360度摄像头技术也将增强图片识别能力。鈥⑼萍鱿低常貉锹硌饭竞蚇etflix推广了推荐系统，该系统可以根据用户之前的行为和活动预测其下一步可能感兴趣的内容。深度学习可用于在音乐品味或服装偏好等复杂环境中改进跨多个平台的建议。3.自然语言处理(NLP)自然语言处理(NLP)是一个人工智能领域，可以帮助计算机理解、解释和操纵人类语言。为了弥合人类交流和机器理解之间的差距，自然语言处理(NLP)依赖于多个领域，包括计算机科学和计算语言学。自然语言处理并不是一个新学科，但由于人们对人机通信的兴趣日益浓厚，以及海量数据的可用性、强大的计算能力和改进的算法，自然语言处理技术正在迅速发展。自然语言处理(NLP)的应用：鈥⑽谋痉治龊妥匀挥镅源恚何谋痉治龆缘ゴ式屑剖头掷啵源哟罅坎牧现刑崛〗峁购秃澹胱匀挥镅源砻芮邢喙亍ｂ€⒆匀挥镅源�(NLP)在日常生活中的例子：自然语言处理(NLP)在人们的日常生活中有广泛的常见和实际应用。贝叶斯垃圾邮件过滤是一种统计自然语言处理方法，可将垃圾邮件术语与合法电子邮件进行比较以识别垃圾邮件。人们是否曾经错过一些重要电话，然后在电子邮件收件箱或智能手机应用程序上阅读语音邮件记录?这就是语音到文本的转换，也是自然语言处理(NLP)的一项功能。4.计算机视觉计算机视觉是一个人工智能领域，它训练计算机分析和理解图像。机器可以使用来自摄像头和视频的数字图片以及深度学习模型可靠地检测和分类事物，然后对它们观察到的内容做出反应。在许多领域，计算机视觉接近并超越了人类的视觉能力，从识别人到分析足球比赛的实况。计算机视觉的应用：鈥⑼计指罱枷穹殖尚矶嗲蚧蚱危扛銮蚧蚱味伎梢远懒⒔醒芯俊ｂ€⑽锾寮觳馐鞘侗鹫掌刑囟ㄎ锾宓墓獭Ｗ闱虺　⒔デ蛟薄⒎朗厍蛟薄⒆闱虻榷伎梢允褂玫ジ鐾枷裰械母呒抖韵笫侗鸾惺侗稹Ｎ斯菇ū呓缈虿⑹侗鹌渲械乃心谌荩庑┠Ｐ褪褂肵和Y坐标进行标识。鈥⒚娌渴侗鹗且恢指丛拥亩韵蠹觳庑问剑唤隹梢允侗鹜计械奶囟ㄈ宋铩ｂ€⒈咴导觳馐且恢秩范ㄏ钅炕蚓肮鄣谋咴狄愿玫厥侗鹜枷裰心谌莸姆椒āｂ€⑹侗鹜计兄馗葱问健⒀丈推渌泳跸咚鞯募际醭莆Ｊ郊觳狻ｂ€⒄掌姆掷嘟欠殖刹煌睦啾稹ｂ€⑻卣髌ヅ涫且恢帜Ｊ绞侗鹦问剑梢员冉贤计南嗨菩砸园镏云浣蟹掷唷１疚挠膳嘌滴抻峭ど撑６逃ㄊ艨纬坦宋收矸⒉迹Ｍ芄欢韵氩渭映ど炒笫莘治雠嘌档难兴镏８啻笫莘治雠嘌悼纬套恃痘队刈⑴嘌滴抻峭笫萑斯ぶ悄芘嘌灯档阑蛱砑永鲜ξ⑿牛�1503333605010...
人工智能与农业的结合产物

2021-12-07点击量：320

近几年，人工智能的身影随处可见，从医疗、家居到物联网，再到交通、金融、制造业等等，可以说，多元化的应用场景已勾勒出越来越广阔的想象空间。您知道吗，当人工智能遇到农业，也会擦出非同凡响的火花。目前，人工智能在我国农业领域已经风声水起。比如养殖领域，养殖业作为农业产业的重要组成部分，已经成为人工智能投资者的“宠儿”，备受业内外人士关注。如腾讯的“AI生态鹅场”、阿里、京东、网易的“AI养猪”等。除了生猪养殖，人工智能在粮食及蔬菜种植领域也被充分利用。业内人士分析指出，从看天吃饭到看AI吃饭，人工智能为农业带来新的变革和转变。1、种子的选育和检测种子是农业生产中最重要的生产资料之一，种子质量直接关系到农作物的产量。种子的纯度和安全性检测，是提升农产品质量的重要手段。因此，通过人工智能选种和检测，对提高农产品产量起到了很好的保障作用。2、智能种植在传统农业中，需要耗费大量的人力、物力；而搭载人工智能技术将有助于缓解农民的负担，比如通过人工智能管理灌溉用水，甚至通过人工智能预测农作物正确的收获时间，大大降低土地对劳动力的需求量。例如在种植、管理、采摘、分拣等环节可以通过智能机器人完成，实现农业种植的智能化与自动化；再比如，根据土壤环境，结合市场行情预测，推测出今年这块地适合种玉米还是大豆。3、农作物的监控在过去，农作物监控都是通过肉眼观察，有了人工智能，可以预测天气状况，准确掌握浇水的正确时间；还可以通过人工智能技术监测杂草和害虫问题；而来自数据库的云共享信息可以帮助农民利用收集到的数据，为农民提供最好的服务。4、土壤灌溉通过人工智能反馈进行土壤管理。通过对土壤湿度的实时监控，利用周期灌溉、自动灌溉等多种方式，提高灌溉精准度和水的利用率。这样既节省用水，又保证农作物良好的生长环境。人工智能在农业上的应用可谓全方位覆盖。从选种、耕种到作物监控，再到土壤管理、病虫害防治、收割等。不仅能够帮助提高效率，也能实现绿色农业。总之，在农业生产中，8人工智能有助于农业生产精细化，从而促进农业提质增效。同时我们应该看到，我国人工智能与农业领域深度融合还面临着多重挑战，比如，农村网络基础设施薄弱、应用于农业技术还处于基础阶段、人工智能农业机器人的研发还不成熟，在投入使用过程中会出现或多或少的问题等，这要求有关部门从基础设施、技术供给、产业需求等多方面入手，全面促进人工智能与农业领域的深度融合，探索现代农业高质量发展的有效路径。在支撑能力方面，着力强化农村网络基础设施及农业信息服务平台建设；在技术供给方面，持续提升农业领域人工智能技术供给水平；在产业需求方面，大力培养农民应用人工智能的意愿与能力，不断地进行技术指导和相关知识的普及。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能在汽车行业的应用场景

2021-12-06点击量：417

仅就汽车行业而言，已经能够广泛应用人工智能的场景有这么五个，按照技术成熟型，我认为这五大应用场景依次应该是：第一：市场营销目前的大数据技术已经能够辅助车企精准投放广告，针对广告回收的销售线索进行分类分级，然后再针对这些线索采用人工智能客服进行数据清洗和销售活动招徕。随着网销平台的完善，从广告投放再到订单形成的市场营销流程将视线闭环。以往靠人工进行的消费者需求研究、广告创意、广告投放、数据清洗、销售线索转化、到店销售服务、交车和售后跟踪，每一个环节，都能够基于数据和过往成功经验，建立AI辅助决策系统。对车企而言，借助这套辅助决策系统，一方面能够把市场营销和销售统一起来，大大提高市场营销费用的使用效率，另一方面能够降低对低层次市场营销人员的专业性要求，通过提高专业人才的效率，降低整体成本。汽车市场营销的AI应用场景最为丰富，不仅销售新车需要，二手车、售后服务的销售，同样需要这项技术。可以说，每一个正在指望从互联网获得用户、粉丝和流量的汽车相关产业都能够通过建立自己专属的人工智能市场营销引擎而获得超越竞争对手的优势，最终不适用AI的企业将被迫退出市场。第二：金融保险风控事实上，汽车金融和保险领域的大数据、机器学习和人工智能应用已经在呈现燎原之势。在汽车金融和汽车保险领域，车信数据等创新公司已经完成机器学习算法模型的生产环境下的应用。比如在汽车金融领域，传统的金融公司热衷于通过增加个人征信源的方式降低贷前信审的风险，但行业里使用已有的低风险和高风险数据对目前市场上主流征信源的测试表明，使用这些数据源在识别高风险和低风险用户方面并没有差异，也就是说，使用这些数据源征信和不使用的结果是一样的。传统的金融评分卡并不足以解决汽车金融风险的问题。采用大数据和机器学习技术，不仅引入现有主流征信源，更需要引入更多非主流数据源，采用过往的汽车金融信贷风险数据训练出的个性化模型，才有能力真正降低汽车金融的信贷风险。目前看，汽车金融的这个应用场景下的技术已经比较成熟。同样，车险的各个环节也已经具备使用大数据和机器学习技术来解决风险问题。无论是车险承保定价、销售匹配还是理赔风控，都能够从AI技术中受益，关于这些我后续会专门撰文解读。可以说，汽车行业AI技术最具潜力的应用就是金融保险，遗憾的是目前车企、保险公司真正懂AI技术的并不多，各种伪创新在热闹的创业PR中正在让产业迷失方向，显然，市场教育仍需要时日，我会在今后的文章中向读者朋友介绍这个领域的最新创新实践。第三：生产及流通效率管理毫无疑问，当前基于柔性制造的汽车无人工厂是AI的典型应用，但汽车生产线还只能算是封闭环境下的自动化生产线，真正应用AI的前提是整个成产制造产业链的协同。这个协同首先体现在零部件物流的人工智能化。目前国内绝大多数车企仍然采用的是伪JIT技术，也就是说，目前国内车企的零库存并不是真的靠信息技术，而是靠甲方话语权强迫零部件制造企业增加组装厂的就近库存，满足整车企业的零库存虚荣心。但这种伪JIT导致的结果就是零部件企业成本增加，整个产业链的成本并没有真正降低。如果要应用AI技术，首先得做到真正的JIT，整车企业的销量可预测性要借助AI，然后才能实现生产的可预测性，然后才能在配件订货环节实现AI自动化……真正实现了JIT，目前车企的生产成本已经能够显著降低。而成产车间的自动化技术其实早就已经成熟，是不可控的外部环境导致这些生产自动化无法实现。事实上，不仅汽车的生产制造领域可以广泛应用AI技术，即使是售后服务，同样能够利用AI技术提高效率。比如售后维修车间管理方面，目前过分分散的单个维修车间远远无法发挥规模效应，但一旦维修车间的工位超过一定数量，依靠人脑进行车间调度已经无法实现生产效率的最优化。同样，售后配件的仓储物流也是如此，成千上万的配件要在各个仓储物流中心流转，靠先进先出等基础的决策原则也无法实现效率最优，建立在AI基础上的算法模型才能真正实现效率最优。无论是生产还是流通，这些关键环节的效率提升才是降低成本和提高用户体验的关键——眼下车信、有壹手等少数企业已经在流通环节探索这些技术应用。第四：自动驾驶及交通管理我把自动驾驶排在AI技术成熟度的第四，这和行业的关注热度是背离的，因为目前的媒体PR更关注的其实是AI的自动驾驶应用，但无论是技术本身、产品规划还是法规伦理，都远远没有形成自动驾驶能够实际应用的外部环境。我认为5年内，市场上的高端产品会专注于普及高级辅助驾驶技术，中低端车型会普及辅助驾驶技术。自动驾驶必然是建立在辅助驾驶被广泛使用之后。而且政府也需要用一定时间完成道路交通管理的人工智能化改造。很难想象AI驾驶的车辆行驶在完全由人决策控制的道路交通系统里。车辆和交通管理系统必然是同步进化的，当年火车、汽车取代马车的过程已经证明了这一点，自动驾驶汽车取代人工驾驶汽车也必将复现这一过程。中国的自动驾驶必然建立在北斗＋4G／5G／NBIoT出行基础数据平台基础之上，只有建立统一的出行基础数据平台，自动驾驶车辆和道路交通管理才能基于同一个数据源进行决策。眼下各方如果不能致力于共同构建这个基础数据平台，自动驾驶即使技术可行，但从信息和社会安全的角度考虑，政府也不可能批准——手机被黑不会直接杀人，自动驾驶车辆被黑分分钟可以随意杀人。第五：研发及新品测试如果前面四个场景逐步实现AI辅助决策化，我认为最需要人类灵性的汽车研发也能够人工智能化辅助实现。从产品概念提出到模型建立、生产供应商匹配，再到产品试验测试，这些看起来必然需要人类参与的工作，计算器已经在发挥重要作用。随着更多数据的积累，热销车型和设计参数的相关关系将能够被计算机识别。来自市场营销、生产制造流通、金融保险以及自动驾驶交通管理的数据最终将反馈到新产品开发领域。对于人类而言，考虑如此多的因素是不可能的，但计算机完全能够综合考虑成百上千的因素，帮助人类找到产品设计的最优解，这将为汽车产业的人工智能化画上完美句号。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能与DevOps的发展前景

2021-12-04点击量：339

对于许多开发人员来说，预测DevOps的下一步已经成为他们最喜欢的一种消遣。在过去的十年里，我们看到我们的行业迅速变化，在同一时期，程序员的角色也发生了根本性的变化。事实上，尤其是那些（我们应该说）特定年龄的开发者中，“传统”开发者的角色似乎已经不复存在。与传统的软件开发生命周期（即软件的规划、构建和发布）不同，我们中的许多人现在都在多职责团队中工作，在这些团队中，开发和运维并存，并且越来越难以区分。这种模式被称为DevOps，但只是在最近开始流行。而且DevOps本身只花了几年（或者几个月？）就开始改变和适应。现在，我们正漂泊在首字母缩略词的海洋中（包括最近的DevSecOps），这些首字母缩略词表示一种稍微不同的工作方式，每个首字母缩略词对未来的看法也略有不同。其中最新的是AIOps。在这个愿景中，AI工具正在慢慢取代开发者的角色——就像DevOps以前做的那样——并最终将完全取代DevOps。评估这一预测是否正确是一件棘手的事情，但在本文中，我们仍将尝试。我们将看看AI承诺为开发过程做些什么，评估它是否真的能够从人类开发者手中接管，然后看看DevOps在几十年后可能会是什么样子。一、自动化的前景首先，为了理解为什么AI工具被DevOps团队如此迅速地采用，了解它们承诺能够实现什么是非常有用的。这一承诺基本上可以分为两部分：一方面，AI工具的使用“仅仅”是过度紧张的开发人员掌握他们所使用的日益复杂的系统的一种方式。另一发面，AI工具提供了一系列自动化代码开发和部署技术，从根本上改变了软件的制作方式。关于前者——让我们的生活更轻松的AI工具——我们只需看看过去十年中云基础设施模型的激增，就知道为什么人工智能是必要的。如今，大多数公司都使用某种形式的混合或云基础设施，如果没有某种形式的人工智能帮助，管理这些基础设施几乎是不可能的。事实上，混合和多种云基础设施、容器和超大规模应用程序等微服务架构，创造了一个比以往任何时候都更复杂的企业IT环境。其次是人工智能工具采用的第二个方面——事实上，一些人工智能工具，如GitHub的人工智能编码助手或微软的DeepDev，不仅让我们的生活更轻松，还为代码开发和分发开辟了新的可能性。例如，人工智能系统评估单个用户需求的速度，使得使用AI来调整和指定每个用户的默认Web浏览行为成为可能，从而降低了它们在使用我们的软件时对特定类型恶意软件的脆弱性。二、DevOps、AIOps和NoOps由于AI工具的实用性，除了最顽固的DevOps团队，它们已经被所有团队广泛迅速采用。事实上，对于现在运行多个不同云的团队（差不多是所有团队，非常多），人工智能接口几乎已经成为他们发展和扩展他们的DevOps程序的必要条件。这种转变最明显、最具体的结果是开发人员花时间查看的数据和系统。例如，过去运维团队的一个主要角色是构建和维护一个仪表盘，所有工作人员都可以查看这个仪表盘，该仪表盘包含一个软件上的所有适当数据。如今，这一中心任务已经基本过时。随着软件变得越来越复杂，用一个仪表盘包含某一特定软件的所有相关信息的想法开始听起来很荒谬。相反，大多数DevOps团队在使用人工智能工具“自动”监控他们正在使用的软件，并且只有在明确出现问题时才显示数据。这是我们作为开发人员和运维人员工作方式的重大转变，因此它被赋予了自己的首字母缩略词——AIOps，也就不足为奇了。事实上，有些人甚至更进一步，声称这种对人工智能工具的依赖现在意味着我们正在进入NoOps时代。然而，关于哪个角色被取消存在分歧——无论NoOps是指“没有开发人员”还是“没有运维”。三、AI革命所有这些关于软件开发哲学背景的思考听起来可能有点抽象。直到你看到数字，从中可以明显看出，人工智能已经对软件的发布速度（和质量）产生了巨大的影响。GitLab最近对4000多名开发人员进行了调查，得出了一些确切的数据。调查发现，一些公司发布新代码的速度比以前快了十倍。很明显，75%的用户使用人工智能和机器学习来测试和审查预发布的代码。这比一年前的40%略高。这对于开发人员来说是个好消息，或者至少对于那些希望快速生成大量代码的人来说是个好消息。不幸的是，这并不总是与生成优秀代码相同。例如，从勒索软件攻击趋势可以明显看出，测试不良的代码正迅速成为许多组织的一个显著漏洞源，人工智能驱动的测试系统的出现对减少这一漏洞几乎没有什么作用。尽管如此，前进的方向是显而易见的。再过几年，DevOps团队中的绝大多数似乎都将依赖人工智能工具，软件的发布速度将是以前的数倍。这让我们回到了我们开始的问题——考虑到人工智能工具现在做了这么多DevOps工作，我们还需要DevOps人员吗？一、挑战在最肤浅的层面上，可以通过一个非常简单的测试来回答这个问题。随着人工智能工具在整个开发部门的应用，开发人员的工作量是否减少了？问一个普通开发者的问题，你会得到一个笑声。答案是否定的。这是因为，随着DevOps团队在其软件的日常管理上花费的时间越来越少，他们过去在这方面花费的时间现在被更具价值的任务占用了——战略规划、元分析，以及确保他们的开发目标与管理目标一致。事实上，许多人认为会使DevOps过时的人工智能“革命”似乎使团队比以往任何时候都更庞大、更繁忙。这是因为它的副作用是使开发周期大大加快。这一点得到了业务管理者的充分理解。在最近对ZDNet的采访中，iTechAG的执行副总裁MatthewTiani指出，DevOps现在“通过增强的技术工具集（包括源码管理、CI/CD、编排）得到了增强。”他还补充说，DevOps的成功实施利用了“一种兼容的开发方法，例如敏捷和scrum，以及一种促进和鼓励开发人员和运维人员之间协作的组织承诺。”二、学会共存实际上，这些因素和趋势意味着DevOps团队越来越关注业务目标，而不是技术挑战。这当然是一个变化，但这对于我们生产的软件的质量应该不是一个消极的变化。可以说，事实上，人工智能工具使团队能够将人力资源集中在他们最擅长的地方——创造性、整体性和战略性任务中。你不需要找太远的证据。举个例子，VueJS现在是世界上增长最快的开发框架，现在已经有240000多个在线网站是用这个框架构建的。在人工智能工具出现之前，一个新的复杂的开发框架可以如此迅速地在全世界推广的想法是可笑的。现在，在人工智能工具的支持下，DevOps团队有了更多的自由来勇敢地做出决策，相信他们的工具足够先进来应对技术挑战。这意味着人工智能工具不太可能取代DevOps，或者至少在短期内不会取代DevOps。正如我们在采用DevOps的之前趋势中看到的那样，开发团队仍然需要战略领导，无论他们的技术工具如何先进。而且，尽管人工智能现在在许多领域都有很强的能力，但它们仍然缺少以真正创造性的方式响应用户需求的能力。三、最后总而言之，我们可能还需要人力开发人员一段时间。尽管他们的角色可能与十年前完全不同，但这就是在如此发展变化的行业工作的代价（和乐趣）。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能芯片的介绍

2021-12-04点击量：412

人工智能热潮正在席卷各行各业，无论是自动驾驶、物联网、智能硬件、智能家居等新兴产业，还是安防、医疗、矿山等传统业态，都开始频繁接触人工智能。“人工智能+”的概念正在落到实处。作为人工智能产业的核心，AI芯片发挥了关键的底层基础性作用，持续赋能千行百业。然而，目前我国AI芯片产业的标准化工作依然滞后于技术发展的需求，在AI芯片与5G、边缘计算等新兴技术持续融合，应用场景不断丰富和深化的背景下，产业发展面临技术标准不统一、低端同质化恶性竞争等深层次问题。2021年10月，中共中央、国务院印发《国家标准化发展纲要》，强调标准是经济活动和社会发展的技术支撑，指出应加强在人工智能等关键技术领域的标准化研究。2020年7月，国家标准委会同中央网信办、国家发改委、科技部、工信部印发的《国家新一代人工智能标准体系建设指南》中也提出，到2023年，初步建立人工智能标准体系。这些均显示出标准化工作对于AI芯片产业持续健康发展具有重要意义。以标准引领行业发展，打造人工智能芯片产业生态，推动AI与传统领域融合，助力汽车、数据中心、安防、电网等行业为代表的产业升级，将成为未来我国AI芯片产业发展的关键一环。1、AI芯片赋能千行百业近年来，AI芯片技术取得快速发展。图形处理器(GPU)、张量处理器(TPU)以及现场可编程门阵列芯片配合中央处理器(FPGA+CPU)、特定用途集成电路(ASIC)等解决方案得到快速布署。以此为基础，人工智能迅速渗透到各应用领域，催生出新的技术、产品、产业、业态、模式。据埃森哲数据，未来与AI深度融合的企业能够将盈利能力平均提升38%，同时AI将为包括教育、制造、批发、零售等16个行业额外带来超14万亿美元的总附加值。2、标准助力高质量发展标准是经济活动和社会发展的技术支撑，是国家基础性制度的重要方面。标准化也是人工智能产业生态中的关键一环，是产业健康发展的重要保证。推进AI芯片业的高质量发展，迫切需要进一步加强标准化工作。中国电子技术标准化研究院院长赵新华指出，当前，人工智能产业发展迅猛，产业规模进一步壮大，与传统行业深度融合，已成为创新驱动发展的新引擎。中共中央、国务院印发的《国家标准化发展纲要》中也明确指出，要开展人工智能领域的标准化研究，通过人工智能技术的综合应用，完善质量治理，促进质量提升。这为我们构建“AI芯”技术体系，建立新一代信息技术领域开放创新生态提供了重要指引。值得注意的是，目前AI芯片业在取得快速发展的同时也面临挑战，包括面向不同场景时，AI芯片的利用率、兼容性有待提高，各类基于不同AI芯片的异构设备协同存在困难等。因此，产业更加需构建AI芯片测评标准体系，完善AI芯片测试方法，兼具公平性、权威性和完整性，助推产业进一步发展。3、标准建设更需产业协同那么，我们应当如何更加妥善地开展AI芯片的标准化工作呢？首先，AI芯片标准体系的建设离不开产业伙伴的协同合作。赵新华指出，深化产业融合，构建产业生态是标准化工作的重要方向。我国具有大市场优势，同时应用场景多、开放程度高，要充分利用当前优势，针对传统行业场景和需求，应加快推进“人工智能+”应用模式，充分整合行业力量，助力产业生态发展。其次，开源运动近年来不断发展，已经在人工智能发展中起到举足轻重的推动作用。华为技术有限公司战略与产业发展副总裁肖然指出，当前国际标准化的核心力量正在发生变化，国际性社团型组织占据技术标准前沿，开源社区成为新的标准化阵地。加强开源与标准的协同创新，通过开源社区、代码实现、许可证授权等方式，有助于提高标准质量，标准化的发展也可以助力开源提升互操作与兼容性，维护开源社区稳定，防止社区分离。此外，产业界还应当认识到，人工智能芯片标准化工作的推进与行业数字化发展程度是密切相关的，两者相互促进。人工智能的应用进展取决于数字化程度，AI时代是数据驱动的时代，深度学习算法的优化需要大规模数据来训练提升，数据越丰富完整，应用效果越完美。高数字化程度的行业拥有较密集数据资源，成为AI优先落地的领域。标准化工作也应关注行业发展进程，与行业的发展相互配合，在满足行业需求的同时，引领行业的发展。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能、机器学习和深度学习的关系

2021-12-04点击量：269

人工智能、机器学习和深度学习的解释以及它们的不同之处。另外，人工智能和物联网如何密不可分。我们都熟悉“人工智能”这个词。毕竟，它一直是《终结者》、《黑客帝国》和《机械姬》（我个人的最爱）等电影的热门焦点。但是您最近可能听说过其他术语，例如“机器学习”和“深度学习”，有时可以与人工智能互换使用。因此，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不清楚。我将首先快速解释人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的实际含义以及它们的不同之处。然后，我将分享AI和物联网如何密不可分地交织在一起，几项技术进步同时融合在一起，为AI和物联网的爆发奠定了基础。一、那么AI、ML和DL之间有什么区别呢？人工智能于1956年由约翰麦卡锡首次创造，它涉及可以执行人类智能特征任务的机器。虽然这很笼统，但它包括计划、理解语言、识别物体和声音、学习和解决问题等。我们可以把人工智能分为两类，一般的和狭义的。通用人工智能将具有人类智能的所有特征，包括上述能力。狭义人工智能展示了人类智能的某些方面，并且可以非常好地完成这方面的工作，但在其他领域则有所欠缺。一台擅长识别图像但仅此而已的机器将是狭义人工智能的一个例子。从本质上讲，机器学习只是实现人工智能的一种方式。亚瑟·塞缪尔(ArthurSamuel)于1959年在人工智能出现后不久创造了这个短语，将其定义为“无需明确编程即可学习的能力”。你看，你可以在不使用机器学习的情况下获得人工智能，但这需要构建数百万行具有复杂规则和决策树的代码。因此，机器学习不是使用特定指令来完成特定任务的硬编码软件例程，而是一种“训练”算法以便它可以学习如何学习的方式。“训练”涉及向算法提供大量数据，并允许算法进行自我调整和改进。举个例子，机器学习已被用于对计算机视觉（机器识别图像或视频中的对象的能力）进行重大改进。您收集了数十万甚至数百万张图片，然后让人类标记它们。例如，人类可能会标记有猫的图片与没有猫的图片。然后，该算法尝试构建一个模型，该模型可以准确地将图片标记为包含猫或不包含人类。一旦准确率足够高，机器现在就“学习”了一只猫的样子。深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习、归纳逻辑编程、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络(ANN)是模拟大脑生物结构的算法。在ANN中，存在具有离散层和与其他“神经元”连接的“神经元”。每层挑选一个特定的特征来学习，例如图像识别中的曲线/边缘。正是这种分层赋予了深度学习的名称，深度是通过使用多个层而不是单个层来创建的。（来源：瀚云数字工厂）二、人工智能和物联网密不可分我认为人工智能和物联网之间的关系就像人脑和身体之间的关系。我们的身体收集感官输入，例如视觉、声音和触觉。我们的大脑接受这些数据并理解它，将光转化为可识别的物体，并将声音转化为可理解的语音。然后，我们的大脑做出决定，将信号发送回身体以指挥诸如拿起物体或说话之类的动作。构成物联网的所有连接传感器就像我们的身体，它们提供世界上正在发生的事情的原始数据。人工智能就像我们的大脑，理解这些数据并决定要执行的操作。物联网的连接设备再次像我们的身体一样，执行身体动作或与他人交流。三、释放彼此的潜力人工智能和物联网的价值和承诺因对方而得以实现。近年来，机器学习和深度学习为人工智能带来了巨大飞跃。如上所述，机器学习和深度学习需要大量数据才能工作，而这些数据正在由物联网中不断上线的数十亿传感器收集。物联网让人工智能变得更好。改进人工智能还将推动物联网的采用，创造一个良性循环，这两个领域都将大幅加速。那是因为人工智能使物联网变得有用。在工业方面，人工智能可用于预测机器何时需要维护或分析制造过程以大幅提高效率，从而节省数百万美元。在消费者方面，技术可以适应我们，而不是必须适应技术。我们可以简单地向机器询问我们需要什么，而不是点击、输入和搜索。我们可能会要求提供诸如天气之类的信息或诸如为房子准备就寝时间之类的操作（调低恒温器、锁门、关灯等）。四、融合的技术进步使这成为可能缩小计算机芯片和改进制造技术意味着更便宜、更强大的传感器。快速改进电池技术意味着这些传感器可以使用数年而无需连接到电源。由智能手机的出现推动的无线连接意味着可以以低廉的价格大量发送数据，允许所有这些传感器将数据发送到云端。云的诞生允许几乎无限地存储这些数据和几乎无限的计算能力来处理它。当然，也有一两个AI对我们的社会和我们的未来的影响的担忧。但随着人工智能和物联网的进步和采用不断加速，有一件事是肯定的；影响将是深远的。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能在制造业中的应用

2021-12-03点击量：399

人工智能的概念第一次被提出，是在20世纪50年代，距今已六十余年的时间。然而直到近几年，人工智能才迎来爆发式的增长，究其原因，主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。物联网使得大量数据能够被实时获取，大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑，云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合，驱动着人工智能技术不断发展，并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战，更是将人工智能推到了风口浪尖，引爆了新一轮的人工智能热潮。此后的近几年，关于人工智能的研究和应用开始遍地开花。随着智能制造热潮的到来，人工智能应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。目前制造企业中应用的人工智能技术，主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。下文则总结制造业中常用的八大人工智能应用场景。场景一：智能分拣制造业上有许多需要分捡的作业，如果采用人工的作业，速度缓慢且成本高，而且还需要提供适宜的工作温度环境。如果采用工业机器人进行智能分拣，可以大幅减低成本，提高速度。以分拣零件为例。需要分捡的零件通常并没有被整齐摆放，机器人虽然有摄像头可以看到零件，但却不知道如何把零件成功地捡起来。在这种情况下，利用机器学习技术，先让机器人随机进行一次分捡动作，然后告诉它这次动作是成功分捡到零件还是抓空了，经过多次训练之后，机器人就会知道按照怎样的顺序来分捡才有更高的成功率；分捡时夹哪个位置会有更高的捡起成功率；知道按照怎样的顺序分捡，成功率会更高。经过几个小时的学习，机器人的分捡成功率可以达到90%，和熟练工人的水平相当。场景二：设备健康管理基于对设备运行数据的实时监测，利用特征分析和机器学习技术，一方面可以在事故发生前进行设备的故障预测，减少非计划性停机。另一方面，面对设备的突发故障，能够迅速进行故障诊断，定位故障原因并提供相应的解决方案。在制造行业应用较为常见，特别是化工、重型设备、五金加工、3C制造、风电等行业。以数控机床为例，用机器学习算法模型和智能传感器等技术手段监测加工过程中的切削刀、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息，辩识出刀具的受力、磨损、破损状态及机床加工的稳定性状态，并根据这些状态实时调整加工参数（主轴转速、进给速度）和加工指令，预判何时需要换刀，以提高加工精度、缩短产线停工时间并提高设备运行的安全性。场景三：基于视觉的表面缺陷检测基于机器视觉的表面缺陷检测应用在制造业已经较为常见。利用机器视觉可以在环境频繁变化的条件下，以毫秒为单位快速识别出产品表面更微小、更复杂的产品缺陷，并进行分类，如检测产品表面是否有污染物、表面损伤、裂缝等。目前已有工业智能企业将深度学习与3D显微镜结合，将缺陷检测精度提高到纳米级。对于检测出的有缺陷的产品，系统可以自动做可修复判定，并规划修复路径及方法，再由设备执行修复动作。例如，PVC管材是最常用的建筑材料之一，消耗量巨大，在生产包装过程中容易存在表面划伤、凹坑，水纹，麻面等诸多类型的缺陷，消耗大量的人力进行检测。采用了表面缺陷视觉自动检测后，通过面积、尺寸最小值、最大值设定，自动进行管材表面杂质检测，最小检测精度为0.15mm2，检出率大于99%；通过划伤长度、宽度的最小值、最大值设定，自动进行管材表面划伤检测，最小检测精度为0.06mm，检出率大于99%；通过褶皱长度、宽度的最小值、最大值、片段长度、色差阈值设定，自动进行管材表面褶皱检测，最小检测精度为10mm，检出率大于95%。场景四：基于声纹的产品质量检测与故障判断利用声纹识别技术实现异音的自动检测，发现不良品，并比对声纹数据库进行故障判断。例如，从2018年年末开始，佛吉亚（无锡）工厂就与集团大数据科学家团队展开全面合作，致力于将AI技术应用于座椅调角器的NVH性能评判（震动噪声测试）。2019年，佛吉亚（无锡）工厂将AI技术应用到调角器异音检测中，实现从信号采集、数据存储、数据分析到自我学习全过程的自动化，检测效率及准确性远超传统人工检测。随着基于AI（人工智能）技术的噪声检测系统在无锡工厂投入应用，人员数量已经从38人下降至3人，同时，质量控制能力显著提高，年经济效益高达450万人民币。场景五：智能决策制造企业在产品质量、运营管理、能耗管理和刀具管理等方面，可以应用机器学习等人工智能技术，结合大数据分析，优化调度方式，提升企业决策能力。例如，一汽解放无锡柴油机厂的智能生产管理系统，具有异常和生产调度数据采集、基于决策树的异常原因诊断、基于回归分析的设备停机时间预测、基于机器学习的调度决策优化等功能。通过将历史调度决策过程数据和调度执行后的实际生产性能指标作为训练数据集，采用神经网络算法，对调度决策评价算法的参数进行调优，保证调度决策符合生产实际需求。场景六：数字孪生数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像。创建数字孪生的过程，集成了人工智能、机器学习和传感器数据，以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。在完成对数字孪生对象的降价建模方面，可以把复杂性和非线性模型放到神经网络中，借助深度学习建立一个有限的目标，基于这个有限的目标，进行降价建模。例如，在传统模式下，一个冷热水管的出水口流体及热仿真，用16核的服务器每次运算需要57个小时，进行降价建模之后每次运算只需要几分钟。场景七：创成式设计创成式设计（GenerativeDesign）是一个人机交互、自我创新的过程。工程师在进行产品设计时，只需要在系统指引下，设置期望的参数及性能等约束条件，如材料、重量、体积等等，结合人工智能算法，就能根据设计者的意图自动生成成百上千种可行性方案，然后自行进行综合对比，筛选出最优的设计方案推送给设计者进行最后的决策。创成式设计已经成为一个新的交叉学科，与计算机和人工智能技术进行深度结合，将先进的算法和技术应用到设计中来。得到广泛应用的创成式算法包括：参数化系统、形状语法（ShapeGrammars(SG)）、L-系统（L-systems）、元胞自动机（CellularAutomata(CA)）、拓扑优化算法、进化系统和遗传算法等。场景八：需求预测，供应链优化以人工智能技术为基础，建立精准的需求预测模型，实现企业的销量预测、维修备料预测，做出以需求导向的决策。同时，通过对外部数据的分析，基于需求预测，制定库存补货策略，以及供应商评估、零部件选型等。例如，为了务实控制生产管理成本，美国本田公司希望能够掌握客户未来的需求会在何时发生，因此将1200个经销商的客户销售与维修资料建立预测模型，推算未来几年内车辆回到经销商维修的数量，这些资讯进一步转为各项零件预先准备的指标。该转变让美国本田已做到预测准确度高达99%，并降低3倍的客诉时间。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能如何解决金融行业的勒索软件？

2021-12-02点击量：217

现在是金融机构安全意识进一步发展的时候了——这意味着要超越试图阻止勒索软件突破防火墙的预防性方法，专注于用能够检测和阻止攻击的工具武装自己。有一件事是肯定的，在当今广阔的IT领域，人工智能将在这场打击勒索软件的战争中发挥决定性作用。遭遇勒索软件的威胁并不是什么新鲜事，但它仍然成为头条新闻。例如外汇服务商Travelex公司、食品供应商JBSFoods公司、美国Colonial管道公司和爱尔兰卫生服务公司这些最近遭受勒索软件攻击的受害者，是否都已经知道其中的危险，并采取了相应的措施来保护自己？当然，这些统计数据并不意味着所有的企业对勒索软件缺乏防范意识；46%的首席信息官最近表示，勒索软件是他们最担忧的网络攻击。然而，它仍然造成了很多企业在财务和运营方面的损失。部分问题在于近年来勒索软件的发展和多样化——网络攻击者已经从简单的、全自动的直接预防策略，转向使用更有针对性的、复杂的策略。与此同时，大多数安全团队使用原有的策略来阻止勒索软件，而这种方法现在已经失效。现在是金融机构安全意识进一步发展的时候了——这意味着要超越试图阻止勒索软件突破防火墙的预防性方法，专注于用能够检测和阻止攻击的工具武装自己。有一件事是肯定的，在当今广阔的IT领域，人工智能将在这场打击勒索软件的战争中发挥决定性作用。Vectra公司最近发布的一份调查报告表明，大多数金融服务机构需要利用人工智能支持的网络安全分析工具区分可疑和恶意行为。一、多样化的威胁早期形式的勒索软件是自动操作的，并遵循一个简单的商业模式：感染尽可能多的电脑，因为至少有一部分受害者肯定会付费恢复他们的文件。这种所谓的“商品勒索软件”很快演化为搜索和加密整个网络驱动器——其基本原理是有可能锁定受害者无法放弃的东西。这种演变还表明，网络攻击者开始针对金融机构而不是个人进行攻击，这是因为企业更有可能支付更高的赎金来恢复关键文件。从这里开始，商业勒索软件与蠕虫病毒结合在一起——所以现在通过入侵一个系统，在并网之后很快会感染邻近的系统。对网络攻击者来说，这是向前迈出的重要一步，因为只要有一个受害者打开钓鱼邮件，网络攻击者就可以将病毒迅速传播到潜在的数千台电脑。尽管已经存在多年，这种勒索软件仍然是一个真正的威胁。每个人都记得几年前WannaCry造成的破坏，当时锁定了数十万台电脑，而去年2月，勒索软件让美国一家天然气设施关闭了两天。网络攻击者继续加强他们的攻击，并实现多样化，采用更加复杂和有针对性的方法取代自动战术。这些网络攻击通常需要数周的规划，在获得最初的立足点后，网络攻击者就会人工调整自己的行动，以适应他们所进入的环境的具体情况。美国联邦调查局(FBI)表示，针对食品供应商JBSFoods公司的勒索软件攻击成功采用了这种战术，该攻击是由世界上最专业、最复杂的网络犯罪团伙之一发起的。除了网络攻击本身的多样化，勒索软件的商业模式也已扩展为特许经营模式。特许经销商提供工具、脚本和其他必要的攻击基础设施，特许经销商则利用这些服务实施攻击，并将一定比例的赎金返还给特许经销商。无论出于何种目的，勒索软件已经成为一个成熟的产业。因此，微软公司将复杂的人工操作变种认定为当今网络攻击中最具影响力的趋势之一也就不足为奇了。二、人工智能为安全团队提供帮助众所周知的勒索软件变种通常可以在入侵时被阻止，如果金融机构安全团队能够通过威胁情报传递及时获取数据泄露的指标。即使是成功绕过预防措施的较新的勒索软件，其攻击范围通常也非常有限，企业可以通过良好的备份和恢复过程应对。尽管识别更多快速演变的勒索软件变种可能更困难，在这些情况下，微分段、零信任、最低特权和其他政策驱动的控制是遏制病毒爆发的良好措施和手段。当涉及到最具针对性的、人为操作的勒索软件攻击时，成功防范不再依赖于规定的政策，或侧重于预防的强化安全配置。虽然这有一定的用处，但具有强烈动机的网络攻击者最终会克服这些障碍。在这种情况下，其防范重点必须从试图阻止不可避免的网络攻击，转变为尽早发现和阻止成功的网络攻击——这就是人工智能发挥重要作用的地方。据估计，勒索软件攻击的平均停留时间为43天，因此人工智能应该为安全团队采取措施发挥决定性作用，帮助清除威胁。虽然分析团队可能需要几天甚至几周的时间进行处理，但是通过人工智能系统可以迅速发现网络攻击者采用勒索软件进行的攻击，这是因为人工智能系统能够将网络攻击者在系统中移动以达到预期目标时留下的各种信号和标记进行场景化和整合。人工智能可以将所有这些不同的信息整合成一个清晰的画面，这意味着安全团队可以有效地应对最关键的威胁。三、金融服务如何应对勒索软件勒索软件仍然是金融机构面临的一个严重威胁，它不会很快消失。安全团队应该注意到最近发生的备受瞩目的勒索软件攻击事件，并将其视为一个警醒案例，并且研究如果没有准备好应对各种威胁会发生什么。金融公司如今成为了勒索软件攻击的主要目标，期望安全分析师从各个角度进行分析是不现实的。随着勒索软件的多元化，金融机构应考虑采用由人工智能驱动的检测勒索软件的措施，这样他们就可以大幅减少识别威胁所需的时间。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能与就业的关系分析

2021-12-01点击量：277

人工智能技术下提高就业质量一是技能结构的变化，需要劳动者实现技能转型。要加快研究新型职业和工作岗位的技能需求，建立适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系。要改变传统教育模式，增加职业培训，中等技能和低技能劳动者需要更新技能以适应未来的工作岗位，做好培训工作可以防止大规模失业发生，以缓解人工智能技术给劳动力市场带来的影响。二是关注地域、行业和职业的差异性。不同地区人工智能技术的就业创造效应进度不同，劳动者技能提升速度也存在差异。同时，从事不同行业和职业的人群所需要具备的技能要求也各有侧重。要重视研究生等高等教育投资，通过高等教育获得可塑性高、符合新兴产业需求的高级人才。在学习专业知识的同时，应注重人才品德的塑造和提升。三是技能型劳动力不足，需要政府加强技能培训。支持高等院校、职业学校和社会化培训机构等开展人工智能技能培训。培养复合型人才和与人工智能相关的专业人才，提高劳动力对新产业和新技术的适应性。四是针对人工智能造成的短期失业和收入差距扩大，政府应做好社会保障工作。完善二次分配政策，保障低收入者的基本生活水平，避免贫富差距扩大，确保社会稳定。政府可以采取更加积极的再分配政策，逐步降低劳动收入税，提高资本收入税。在应用人工智能技术的国有企业中逐渐提高劳动者的持股比重，同时在因研发和应用人工智能而享受了政府补贴的私营企业中规定基本劳动收入占比。五是提高就业公共服务水平。充分利用大数据，构建完善的全国就业信息监测平台，对重点地区、重点人群、重点岗位的就业动态变化情况进行实时监测，发布就业状况信息，提供就业预警、预报和预测。同时，建立完善的失业扶持政策加以兜底。六是加大自主创新投入和人才培养力度。创新能力是技术引进战略向自主创新战略转变的关键，而劳动者素质和人力资本质量是保证就业在技术进步下稳定均衡增长的基础。应加大对基础研究的投入，追求原创性自主创新，从根本上获得核心竞争力。重视多层次多方面人才培养，优化人力资本结构，由以低技术劳动力为主逐步向以高技能高质量劳动力为主转变。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能的分类概括

2021-11-30点击量：332

在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。人工智能大体上可以分为3类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。01、弱人工智能弱人工智能（WeakAI）也被称为狭隘人工智能（NarrowAI）或应用人工智能（AppliedAI），指的是只能完成某一项特定任务或者解决某一特定问题的人工智能。苹果公司的Siri就是一个典型的弱人工智能，它只能执行有限的预设功能。同时，Siri目前还不具备智力或自我意识，它只是一个相对复杂的弱人工智能体。0202、强人工智能强人工智能（StrongAI）又被称为通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence）或全人工智能概述，指的是可以像人一样胜任任何智力性任务的智能机器。这样的人工智能是一部分人工智能领域研究的最终目标，并且也作为一个经久不衰的话题出现在许多科幻作品中。对于强人工智能所需要拥有的智力水平并没有准确的定义，但人工智能研究人员认为强人工智能需要具备以下几点：思考能力，运用策略去解决问题，并且可以在不确定情况下做出判断；展现出一定的知识量；计划能力；学习能力；交流能力；利用自身所有能力达成目的的能力。03、超人工智能哲学家、牛津大学人类未来研究院院长尼克·波斯特洛姆（NickBostrom）把超级智能定义为“在几乎所有领域都大大超过人类认知表现的任何智力”。超人工智能（ArtificialSuperIntelligence，ASI）正是超级智能的一种。首先，超人工智能能实现与人类智能等同的功能，即可以像人类智能实现生物上的进化一样，对自身进行重编程和改进，这也就是“递归自我改进功能”。04、人工智能三大主义简要回顾人工智能的发展历史，我们会发现它主要由3个方面相互交织发展：符号主义、连接主义和行为主义。1.符号主义旨在用数学和物理学中的逻辑符号来表达思维的形成，通过大量的“如果-就”（if-then）规则定义，产生像人一样的智能，这是一个自上而下的过程，包括专家系统、知识工程等。2.连接主义主张智能来自神经元之间的连接，它让计算机模拟人类大脑中的神经网络及其连接机制，这是一个自下而上的过程，包括人工神经网络等。3.行为主义指的是基于感知行为的控制系统，使每个基本单元实现自我优化和适应，这也是一个4第1章自下而上的过程，典型的代表有进化算法、多智能体等。机器学习与深度学习我们在前文介绍了人工智能的定义以及基本概念，下面将介绍人工智能发展的主要分支：机器学习和深度学习。05、机器学习与深度学习人工智能发展的一个很重要的分支便是机器学习，由人工智能的连接主义发展形成的一个重要领域分支，它的核心目的是让计算机拥有像人一样的学习能力。而在机器学习中的一个庞大分支就是神经网络，严格来说深度学习属于机器学习的一个类别，但是随着近年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学习领域的一个重要部分。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能的技术分类

2021-11-29点击量：262

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。人工智能技术都有哪些?1、计算机视觉人们认识世界,91%是通过视觉来实现。同样,计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界,它主要是通过算法对图像进行识别分析,目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。2、机器学习机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。3、自然语言处理自然语言处理(NLP)[30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力,是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别,人类的思维建立在语言之上,所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术,分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。4、语音识别现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态,所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言,或者转换为自然语言的一种过程。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能与教育结合的结果分析

2021-11-27点击量：274

从智能化的发展大趋势来看，由于教育领域有大量的场景非常适合智能体的落地应用，所以教育领域将成为人工智能产品率先实现落地应用的领域之一，而且通过人工智能产品的应用，可以解决一部分教育领域的传统问题，比如教育资源分配不均等。从教育领域的整体发展来看，人工智能与教育的结合将为教育领域打开一个新的发展空间，这个新的空间至少为教育领域带来以下几个新的发展机会：第一：人工智能将促进传统教育体系升级。长期以来，教育体系升级一直存在各种障碍，通过人工智能技术将进一步提升教育领域的资源整合能力，同时能够促进教育工作者的岗位升级。第二：人工智能将全面扩大教育范围。在当前产业结构升级的推动下，更多的职场人也需要接受教育，而通过人工智能技术让职场人有了更多的学习渠道，而且人工智能技术的应用可以在一定程度上降低学习成本。第三：人工智能将全面提升教育附加值。教育领域要想整合更多的社会资源，一定要不断提升自身的附加值，有了更高的附加值，自然就会产生相应的生态体系，从而促进整个行业的良性发展和可持续发展。随着社会的不断发展，未来教育领域的市场空间还是非常大的，但是由于优质教育资源非常有限，而且有比较强的边界限制，所以要想有较大的附加值是比较困难的，但是人工智能与教育的结合，能够在一定程度上解决这一问题。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
人工智能与绘画发展的关系解析

2021-11-26点击量：309

随着信息科技的飞速发展，人们已经步入人工智能时代。不论是alphago打败李世石，还是无人驾驶汽车的研发，都让人们认识到人工智能将大幅度改变人类未来的生活。从人类自身智能的特点出发，去衡量人工智能，可以总结出如下四个特点：具有感知能力;具有记忆与思维的能力;具有学习能力及自适应能力;具有行为能力。从这些特点可以预见，人工智能在将来确实有可能替代如秘书、文员等职业，那么，绘画这一古老的技术是否会被冲击？历史上新技术给绘画带来的危机其实，绘画已经被新技术彻底冲击过一次，那就是摄影技术。摄影对绘画的冲击是革命性的，站在历史的角度来看，摄影的影响是正面的。在摄影术出现之前，以“摹仿”为主的写实主义绘画是西方的主流绘画，追求自然逼真，画面力求造型严谨。在19世纪，法国科学院向公众公布了达盖尔发明的银版摄影术，能够把世间的真实形象永久固定和保存下来，此后，摄影术以闪电般的速度征服了世界，不但动摇了西方古典写实主义绘画的根基，甚至还形成一个新的艺术门类。自此，“摄影解放了绘画”。摄影术出现之后，一批具有时代先锋精神的艺术家开始探索绘画的不同形式，西方绘画开始出现以“表现”“抽象”为主流的表现手法，不以达到“再现自然”为最终标准。人工智能关于绘画的不可替代性人工智能似乎是当年摄影技术的更高级别版本。不同的是，它对人类世界的很多方面都产生了冲击。人工智能不具备真正的创作意图，不能自主产生有说服力的创作思路，更不会开辟创新的道路，即使有“创作”，也是因为后面有控制和编写程序的人类。也就是说，人工智能在绘画领域是一个技巧高超的画匠，而不是具有开拓精神或创新意识的画家。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010．...
人工智能的实践及专业院校推荐

2021-11-25点击量：350

人工智能是一种计算机科学技术，使机器能够以更人性化的方式行动和响应。人工智能像人类一样执行任务，因为它可以采用人类的推理，从以前的经验和互动中学习。有了人工智能，移动应用程序或机器界面可以更人性化地进行推理，并将经验驱动的知识和分析应用于实践。一、人工智能如何改变APP开发和用户体验（UX）？当人工智能成为生活热词之后，作为APP设计的开发者与学习者和用户体验设计师和用户体验设计专业的学生都应该关注人工智能给行业带来的变化，才能跟上时代巨变的步伐。那人工智能到底是如何改变移动程序（APP）开发和用户体验（UX）的？1、移动程序的交互（APPUX）的提升AI被APP开发人员和UX专家广泛地用来提高观众的参与度，人工智能通过分析用户行为和用户行为模式来帮助提高用户的参与度。分析了各种用户输入数据和用户行为模式，以获得设计人员和开发人员的相关见解，这些见解可用于高度以用户为中心的体验。人工智能也可以在相关的环境中被聊天机器人用来解决特定的用户问题。聊天机器人通常比所谓的客户服务做得更好。据预测，到2025年，绝大多数客户交互将由智能机器人处理。绝大多数移动应用的失败并不是因为它们在思想和观念上的缺陷。它们失败的主要原因是缺乏用户参与。在这方面，一个人工智能驱动的应用程序通过不断分析用户的偏好和行为模式，为用户提供可靠的帮助。根据这样的分析，我们会及时与用户进行相关信息的沟通，从而帮助用户关注并调整app。2、在保持人力投入的同时提高自动化程度我们通常会认为，人工智能最终会将人工设计和人工参与在分析中的作用最小化，现实情况恰恰相反。人工智能帮助人类做出更好、更明智的决定。人工智能驱动的设计和开发工具只能替代那些不需要人工输入就可以自动执行的任务。例如，在拼车APP的应用中，可以使用自动推理来确定出租车司机的最佳路线，以节省燃料和最小化驾驶时间。3、提升个性化用户体验应用程序和用户界面在当下严重依赖个性化来保持用户的参与和兴趣，用户现在还期望应用程序提供独特的体验，无论是通过用户界面、内容、易用性、可访问性还是有用的特性。人工智能，这种个性化的用户体验现在看起来比以往任何时候都有可能。让我们来快速看看一些应用程序用户体验可以个性化的方式，利用人工智能的潜力。基于用户行为、用户交互和用户偏好的人工智能算法提供个性化的产品和内容推荐。二、哪些院校专业可以帮你迈入人工智能领域？美国1-10（HCI+UX方向，偏技术研发）1.卡内基梅隆大学2.佐治亚理工大学3.华盛顿大学-西雅图分校4.斯坦福大学5.麻省理工大学6.加州大学-伯克利分校7.塔夫茨大学8.罗彻斯特理工大学9.纽约大学10.南加州大学英国1-2（以HCI为主，偏技术研发）1.伦敦大学学院（UCL）HumanComputerInteraction（Msc）2.巴斯大学（Bath）HumanComputerInteraction（Msc）本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010．...
人工智能专业比较强势的院校推荐

2021-11-25点击量：291

下面是目前人工智能专业比较强势的院校，如果能考上，定是前途光明~1、中国科学院大学中国科学院的自动化研究所在人工智能领域的研究实力非常强大。2017年5月，中国科学院大学成立人工智能技术学院。这是我国人工智能技术领域较早的全面开展教学和科研工作的新型学院。该学院就是由中国科学院自动化所牵头新成立的。2、清华大学2018年6月28日，清华大学人工智能研究院在李兆基科技大楼揭牌成立。由清华大学计算机系教授、中国科学院院士张钹出任首任院长。清华大学的智能技术与系统国家重点实验室，称得上是国内在人工智能人才培养和科学研究的重要基地。3、北京大学北大的信息科学技术学院下设的智能科学与技术专业由北大学数学系、计算机系、电子学系等10个系(所)于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。4、浙江大学浙江大学计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。在1978年就开始了人工智能领域的科学研究和人才培养，在1982年创建了人工智能研究室(1987年升级为研究所)。校长吴朝晖院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤院士都是目前学校人工智能研究领域的著名专家学者。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。5、哈尔滨工业大学哈工大的可谓王牌工科院校，在全国工科高校实力排行榜中位居第二!仅次于清华!在全国高校学科评估中，哈工大的计算机科学与技术学科位列全国第4名，是国家重点一级学科，并进入ESI全球前1%的研究机构行列。6、中国科学技术大学7、复旦大学复旦大学的脑智能科学与技术研究院下设的智能科学与技术。18年9月中旬，世界人工智能大会类脑人工智能主题论坛的代表齐聚复旦大学，共同研讨神经科学、大数据、交互式机器人等前沿领域与人工智能的交融共生与发展趋势。同时，复旦大学与Google正式合作，主攻人工智能发展方向。8、西安电子科技大学西安电子科技大学作为我国“两电一邮”成员，在电子信息领域一直占据王牌地位!根据西安电子科技大学发布的信息，目前，西电拥有全国一个智能科学与技术国家级特色专业。另外，西电的信息与通信工程、计算机科学与技术均入选“世界一流学科建设学科”。除此之外，南京大学、东南大学、华中科技大学、中山大学、北京理工大学等计算机、电子通信与工程等实力强的985高校，这方面的实力都非常雄厚。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

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