人工智能应用

 

人工智能应用介绍

人工智能应用是IT界广泛流行的40多年来的一个主题，它一直在实验室中。

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在当今的数字世界中，丰富的可用性

1.从多个来源生成的数据（大数据）
2.计算和存储资源（本地和云）
3.互联网带宽
4.从大数据中获取见解的复杂算法促进了使用各种新技术的AI应用程序的开发。AI平台正在为旧的商业案例构建，但由于技术限制和与AI技术一起发展的新用例而未实施。
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什么是人工智能应用？

人工智能就是将智能构建到机器中，使其能够精确地执行已知操作的人工任务。它还为机器打包了大量数据点，供机器学习和处理未知情况。人工智能模拟机器像人类一样工作、学习、思考和反应。

在本文中，让我们看看使用AI技术开发的应用程序。

最常采用的AI技术。

自然语言处理

NLP是一种使机器理解人类所说的或与之交互的自然语言的方法。它还使机器能够在处理人类的请求后以人类理解的方式响应人类。语法和语义是NLP中的关键参数。

机器学习

ML使机器能够使用可用的数据点自动学习，而无需依赖外部指令。ML算法帮助机器处理未知情况并对其进行管理。深度学习是ML的一个子集，它使用结构化的大数据（如人脑）的结构化层方法与非结构化大数据一起工作，以获得深入的见解。

机器人过程自动化

它通过软件机器人自动执行普通的手动交易过程。该机器人导航ERP / CRM / FSM软件步骤，并以人类的方式完成交易。它提高了业务运营的效率，并释放了用于增值工作的手动资源。

面部识别
它有助于使用技术识别人脸。使用生物识别特征从视频或照片映射人脸并与数据库匹配以查找匹配项。隐私问题是使用该技术的主要挑战。

顶级人工智能应用列表

正在使用工业，农业，教育和电子商务的AI技术构建应用程序。像数字助理这样基于语音识别技术开发的应用程序在公共领域被广泛使用。AI应用程序处于不同的成熟度水平。各个细分市场的顶级AI应用程序列表是

1. 交通

通过自动泊车，先进的巡航控制等AI功能来协助驾驶员。
人工智能技术用于改善交通管理系统，将等待时间，油耗和排放减少25%
自动变速器系统
无人驾驶（自主）汽车处于试点阶段。
2. 制造

机器人在非人体工程学条件下制造。
预测性智能维护，避免生产损失
及早警，了解生产线中由于机器行为或原材料质量等原因可能出现的质量问题，
3. 医疗保健

使用患者的健康数据和其他相关数据进行更快的诊断（IBM的Watson）
用于检测疾病的医学图像扫描。
使用数据挖掘的临床决策支持系统
机器人在手术和患者护理中做重复性工作
4. 金融与银行

使用来自社交媒体和其他来源的数据衡量客户的信誉和无风险的贷款支付。
金融机构的投资决策由AI引擎辅助。
算法交易，复杂的AI系统，用于自动化交易决策。
5. 人力资源

人工智能辅助招聘
预测员工流失
6. 农业

人工智能技术可提高作物产量，并提出提高农业效率的方法。
监测作物和土壤状况以跟踪作物的健康状况
向农民输入有关天气条件变化的数据，种植作物的市场环境。
7. 教育

AI导师：在需要额外投入的领域为学生提供个人照顾。
AI提供符合学生偏好的自适应学习计划。
8. 电子商务

视觉搜索，用于识别要购物的商品
聊天机器人提供信息内容
根据浏览历史记录自动显示产品
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9. 数字助理

语音识别应用在公共领域很受欢迎，市场上有许多数字助理平台可以与人互动，并根据他们在地球上任何东西上的需求提供信息内容。Siri（苹果），Alexa（亚马逊），Google Now，Cortana（微软），Facebook Messenger，Blackberry Assistant，Teneo，Speaktoit Assistant，Hound和Braina是最受欢迎的数字助理软件平台。该软件要么内置于手机和平板电脑等最终用户设备中，要么作为单独的小工具（如Amazon Echo，Google Home等）销售。

10.AI 嵌入在设备中

AI应用程序嵌入在机器，冰箱，空调单元，电气配件等连接设备中，并使其更加智能。人们可以与这些设备进行交互，并远程激活和停用它们，这些设备可以与其他系统通信并执行某些功能。

11. 企业资源规划

AI功能是内置的标准ERP。SAP，Oracle和其他ERP供应商正在将附加AI模块构建到他们的ERP中，并使其成为智能和智能的ERP。

人工智能应用功能的特点

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它可以分为以下功能。

狭窄的人工智能应用

在窄AI中，系统被设计为以反应方式执行指定的任务。许多成功的AI实现，如语音识别系统，RPA，面部识别和数据智能都属于这一类，这些应用程序正在不断改进。

强大的人工智能应用

在强人工智能中，系统旨在匹配人类的认知能力，以便在遇到不熟悉的场景时像人类一样思考，做出决定。机器学习，深度学习和神经网络属于这一类。历史数据和来自周围系统的数据对于在这些系统中构建智能至关重要。自主/无人驾驶车辆和决策系统就是以这种方式设计的。

人工智能应用的其他特点

知识，推理，解决问题，感知，学习，计划和操纵以及身体运动等技能必须在AI编程中发挥作用。来自多个来源的数据访问和程序中内置的直观算法有助于AI获得这些技能。

结论 – 人工智能应用

全球超过50%的主要行业已经在AI技术中实施了至少一个用例，AI的采用正在快车道上。在自动化日常任务（RPA，聊天机器人），语音识别，服务呼叫管理，数据智能领域有成功的AI实现。AI目前的趋势是从决策支持AI迁移到决策AI。

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