1樓：英碼科技
人工智慧（artificial intelligence, ai）是乙個廣泛的領域，包括了多種技術和方法。以下是一些主要的人工智慧技術：
機器學習（machine learning）：是一種讓計算機自動從資料中學習和提取規律的方法。典型的機器學習演算法包括線性迴歸、邏輯迴歸、支援向量機、決策樹、隨機森林、k-近鄰演算法等慶槐。
深度學習（deep learning）：是一種基於神經網路的機器學習方法，能夠在大量資料中自動學習抽象特徵中或表示。常見的深度學習網路結構包括卷積神經網路（cnn）、迴圈神經網路（rnn）、長短時記憶網路（lstm）、生成對抗網路（gan）等。
計算機視覺（computer vision）：是一種讓計算機理解和處理數字影象或**的技術。計算機視覺的任務包括影象分類、物體檢測、語義分割、人臉識別、光學字元識別等。
自然語言處理（natural language processing, nlp）：是一種讓賣差伍計算機理解、生成和處理自然語言文字的技術。nlp的應用包括機器翻譯、情感分析、文字摘要、問答系統、語音識別、語音合成等。
強化學習（reinforcement learning）：是一種讓計算機通過與環境互動來學習最優策略的方法。強化學習已被成功應用於遊戲智慧型、機械人控制、自動駕駛等領域。
專家系統（expert systems）：是一種基於知識和推理的人工智慧技術，能夠模擬人類專家解決問題的過程。專家系統主要包括知識庫、推理機和使用者介面三個部分。
機械人技術（robotics）：是一種涉及計算機、機械、電子等多學科的技術，用於設計、製造和控制機械人。機械人技術在製造業、物流、醫療、家庭等領域得到了廣泛應用。
2樓：達內
人工智慧的研究方向可以劃分為三層，分別是基礎層、技術層和應用層，常見的機器學習、自然語言處理、語音識別等都屬於技術層。
基礎層是推動人工智慧發展的基石，主要包括寬櫻資料、晶元和演算法三個方面，技術層主要是應用技術提供方，應用層大多是技術使用者，這三者形成乙個完整的產業鏈，並相互促進。不過，很多企業（特別是大型科技公司）業務線較長，很多時候既是技術提供方，也是技術的使用者，因而很難有清晰的界定。技術層主要分為三個領域：
機器學習、語音識纖螞別和自然語言處理、以及計算機視覺。在【ai應用】領域，中國呈現出爆發的趨勢，目前主要集中在安防、金融、醫療、教育、零售、機械人以及智慧型駕駛等領域。
瞭解一下。達內教育對標企業人才標準，制定專業學習計劃，囊括主流熱點技術，課程穿插大廠真實專案講解，理論知識+學習思維+實戰操作，打造完整學習閉環。實戰講師經驗豐富，多種班型任你選擇。
3樓：大象雲
ai在實際場景中的運用，往往給人比較高大上的感覺，普通民眾往往會將ai和數字孿生等科幻場景緊密的相連起來，但客**目前ai的應用侷限性還比較大，更多是針對特定的應用場景和科目配套具體的軟硬技術來服務。
例如，典型的ai應用如視覺分析，有些廠商通過通訊協議讓數位化平臺與現場攝像頭進行對應，形成視殲臘頻流自動識別人物動作分析，從而對危險區域、危險動作等進行及時預警並通過相關團隊予以介入；又例如在某些案例中，我們可以看到數位化系統通過現場特定角度攝像頭的拍攝內容，從而對整體施工進度進行適配，相關捕捉資料可以與bim模型資料等進行一一對應，從而實現過往人工現場巡檢向自動適配的轉變。
另外，在某些數位化系統中，會加入類似time series insight一類的功能模組，其可以根據過往施工團隊積累的資料，例如氏歷滑在某些天氣爛殲情況下的施工進度記錄，在某些具體工程專案中的整體進度記錄，從而按照當前的情況推測出未來可能對應的施工節點和進度情況。而在具體的工序過程中，類似chatgpt等人工智慧平臺的出現，也為具體的文案工作提供了一些助力，例如可以通過多種指令讓其生成相關的文件草稿，從而節省在前期進行文字創作的重複性、機械性時間。
如上，隨著未來總體算力的發展和軟體演算法的不斷優化，會有更多重複性、機械性的工作，甚至更多複雜邏輯的資料運算分析工作交到人工智慧方面去實現。
人工智慧（ai）包括哪些領域？
4樓：暴走愛教育
人工智慧（ai）是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺。
等等，總的說來，人工智慧的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考。
在1955的時候，夏農。
與人一起開發了the logic theorist程式，它是一種採用樹形結構的程式，在程式執行時，它在樹中搜尋，尋找與可能答案最接近的樹的分枝進行探索，以得到正確的答案。
這個程式在人工智慧的歷史上可以說是有重要地位的，它在學術上和社會上帶來的巨大的影響，以至於我們所採用的思想方法有許多還是來自於這個50年代的程式。
1956年，作為人工智慧領域另一位著名科學家的麥卡希召集了一次會議來討論人工智慧未來的發展方向。從那時起，人工智慧的名字才正式確立，這次會議在人工智慧歷史上不是巨大的成功。
但是這次會議給人工智慧奠基人相互交流的機會，併為未來人工智慧的發展起了鋪墊的作用。在此以後，人工智慧的重點開始變為建立實用的能夠自行解決問題的系統，並要求系統有自學習能力。
在1957年，夏農和另一些人又開發了乙個程式稱為general problem solver(gps)，它對wiener的反饋理論有乙個擴充套件，並能夠解決一些比較普遍的問題。
別的科學家在努力開發系統時，右圖這位科學家作出了一項重大的貢獻，他建立了表處理語言lisp，直到許多人工智慧程式還在使用這種語言，它幾乎成了人工智慧的代名詞，到了今天，lisp仍然在發展。
5樓：藍花悅
人工智慧（ai）是一種模擬人類智慧型的技術，它包括以下幾個領域：
機器學習：機器學習是人工智慧的乙個分支，它通過模擬人類的學習過程，使計算機系統能夠自動從資料中學習和改進，從而提高自身的效能。
自然語言處理：自然語言處理是指讓計算機理解和處理人類語言的能力，其主要包括語音識別、語義分析、機器翻譯等技術。
機械人：機械人是一種能夠自主執行任務的機械裝置，它可以在工業、醫療、教育等領域發揮作用。
自主駕駛：自主駕駛是指讓車輛在不需要人類干預的情況下，能夠自主行駛、避開障礙物、識別交通訊號等。
智慧型家居：智慧型家居是指通過連線網路和智慧型裝置，實現家庭設施的自動化、智慧型化控制，提高家庭生活的便利性和舒適度。
總之，人工智慧的應用領域非常廣泛，它已經逐漸融入到我們的生活和工作中，成為了推動科技和社會進步的重要力量。
ai可以應用到哪些領域？
6樓：一枝獨秀
ai可以應用於：機器翻譯，智慧型控制，專家系統，機械人學，語言和影象理解，遺傳程式設計機械人工廠，自動程式設計，航天應用，龐大的資訊處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或複雜或規模龐大的任務等等。
人工智慧，英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖瞭解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器。
7樓：這臺冰箱有點冷
人工智慧領域是乙個非常複雜的領域。若想做成一款好的人工智慧產品，除了基礎的技術裝置、硬體設施以外，更核心的我認為是人才——對於技術層面需要非常優秀的資料科學家，資料建模專家，演算法分析師等。但是在ai商業化的領域，則是需要對綜合素質十分強的產品經理。
8樓：網友
ai可以應用到哪些領域，個人認為有以下作用。
未來ai會應用於哪些領域？
9樓：地痞氓流
隨著人工智慧技術的不斷發展，ai 歌手的出現已經成為了乙個現實。ai 歌手可以通過演算法模擬人類聲音，演唱出優美的歌曲，其演唱的效果已經達到了令人驚歎的高度。ai 模型可以通過學習歌手的聲音和音調，生成類似於孫燕姿唱歌的聲音，從而使得孫燕姿的歌曲有了新的表現形式。
隨著人工智慧技術的不斷發展，未來 ai 歌手是否會成為主流，這一問題引發了人們的熱議。
實際上，人工智慧技術已經在許多領域得到了廣泛應用亮咐，例如醫療、金融、製造業等。在**領域，人工智慧技術也可以應用到歌曲創作、演唱、演奏等方面。除了「ai 孫燕姿」之外，還有一些 ai **模型已經出現，例如 ai 創作**、ai 鋼琴等。
除了**領域之外，人工智慧技術還可以應用到許多其他場景。例如，在醫療領域，人工智慧技術可以應用到醫學影象分析、疾病診斷等方面。在教育領域，人工智慧技術可以應用到學習診斷、個性化教育等方面。
在物流領域，人工智慧技術可以應用到智慧型配送、物流管理等方面。
隨著人工智慧技術的不斷發展，未來 ai 歌手可能會成為主流，而人工智慧技術也可以應用到許多其他領域，為人們的生活帶來更多的便利和效率。
當談到 ai 技術的應用時，有很多領域可以受到影響，以下是一些常見的應用領域：
1. 自然語言處理 (nlp):nlp 技術可用於語音識別、機器翻譯、文字分類、情感分析等應用。例如，智慧型客服系統可以通過 nlp 技術對使用者的提問進行。
2. 機器學習 (ml):ml 技術可用於資料探勘、**分析、個性化推薦等應用。例如，電商平臺可以通過 ml 技術**使用者購買行為，併為使用者提供個性化的推薦。
3. 計算機視覺 (cv):cv 技術可用於人臉識別、物體檢測、影象識別等應用。例如，自動駕駛汽車需要通過 cv 技租輪術來識別道路標誌、車輛、行人等。
4. 智慧型醫療：ai 技術可用於醫療影像分析、疾病**、個性化醫療等應用。例如，ai 技術可以幫助醫生更準弊鍵信確地診斷疾病，併為患者提供個性化的**方案。
5. 智慧型交通：ai 技術可用於智慧型交通管理、自動駕駛、交通流量控制等應用。例如，智慧型交通系統可以通過 ai 技術來優化交通流量，減少擁堵和交通事故。
6. 智慧型製造：ai 技術可用於智慧型製造、智慧型控制、智慧型生產等應用。例如，智慧型製造系統可以通過 ai 技術來優化生產計劃，提高生產效率和質量。
講講怎麼理解AI人工智慧
強人工智bai能是一個完全du 自主的智慧，具備zhi感知 認知dao 推理 學習和內執行能力 不需要事容 先幾十萬甚至上百萬人工標註好的訓練資料，只需要少量資料就可以想清楚 也不需要功耗巨大的gpu，因為人腦功耗僅僅才是10 25瓦。人工智慧不僅給人們帶來了便利的生活，同時也讓人們感到恐慌，因為人...
ai虛擬主持人都可以應用在哪些地方
可以運用的範圍很廣，比如主題娛樂的虛擬主持人講解規則 新聞節目或者是綜藝節目裡的ai智慧虛擬主持人 展館中的虛擬主持講解員。1.在科技開發上 虛擬現實可縮短開發週期，減少費用。例如克萊斯勒公司1998年初便利用虛擬現實技術，在設計某兩種新型車上取得突破，首次使設計的新車直接從計算機螢幕投入生產線，也...
AI（人工智慧）和BI（商業智慧）各有哪些優缺點
bi目前實現的是收集資料，提供反饋，輔助決策的能力，以資料為基礎的，面向資料管理和分析，屬被動角色。而ai則輔以大資料，演算法等得到更有價值的資訊，實現收集 的能力，更多的是主動角色。雖然ai的應用範圍非常廣，但結合bi現仍是處理結構化的資料。而此處二者的交集在於機器學習和資料探勘，但又略有不同。a...