人工知能技術にはどのような側面があるのでしょうか?

人工知能テクノロジーには、1. コアテクノロジー分野、2. インテリジェント端末分野、3. スマート教育分野、4. インテリジェントロボット分野、5. スマートシティおよびモノのインターネット分野、6. スマート医療分野が含まれます。 ; 7. インテリジェント製造部門; 8. スマートカー部門; 9. スマートライフ部門。

人工知能の目的は、何百もの産業に力を与えることです。人工知能テクノロジーは比較的成熟しており、さまざまな分野に応用されていますが、まだ破壊的ではありません。理論的かつ技術的なブレークスルーが起こる可能性があります。合理的な観点から見ると、人工知能は比較的平和な発展期に入る可能性があります。では、人工知能にはどのような側面があり、その技術にはどのような種類があるのでしょうか?編集者と一緒に見てみましょう。

人工知能にはどのような側面が含まれますか?

1. コア技術分野 (AI チップ、IC、コンピューター ビジョン、機械学習、自然言語処理、ロボット工学、生体認証技術) 、顔認識技術、音声認識、ビッグデータ処理など）

2. インテリジェント端末分野（VR/AR、人工知能サービスプラットフォーム、ホームインテリジェント端末、3G/4Gインテリジェント端末、金融インテリジェント端末、モバイル インテリジェント端末、インテリジェント端末ソフトウェア、インテリジェント ハードウェア、ソフトウェア開発プラットフォーム、アプリケーション システムなど)

3. スマート教育分野 (教育ロボット、スマート教育システム、スマート スクール、人工知能トレーニングなど)

4. 知能ロボット分野 (サービスロボット、農業ロボット、エンターテイメントロボット、災害救助ロボット、医療ロボット、宇宙ロボット、水中ロボット、特殊ロボットなど)

5. スマートシティモノのインターネット分野（知恵 交通機関、スマートグリッド、政府ビッグデータアプリケーション、公共安全、スマートエネルギーアプリケーション、スマートコミュニティ、スマート都市建設、スマートビルディング、スマートホーム、スマート農業、スマート観光、スマートオフィス、スマートエンターテイメント、スマート

#6. スマート医療分野 (医療画像人工知能、インテリジェント補助診断リマインダー/臨床意思決定診断システム、手術ロボット、医療サービスロボット、医療用音声認識入力、複合現実技術 医療ビッグデータプラットフォーム、データ分析システム（BI）、精密医療等）

7、インテリジェント製造分野（インテリジェント生産ライン、産業用ロボット、産業用モノのインターネット、産業用アクセサリーなど)

8 、スマートカー分野 (自動車エレクトロニクス、車両のインターネット、自動運転、無人運転技術、ライダー、自動車メーカーなど)

9. スマートライフ分野（未来のライフモデル、スマートリビングホーム、スマート家電、3Cエレクトロニクス、スマートウェアラブルなど）

人工知能技術の種類

1. コンピュータ ビジョン

コンピュータ ビジョンとは、人間の目の代わりにカメラとコンピュータを使用することを指します。ターゲットが識別、追跡、測定され、さらに画像処理が実行されて、コンピュータが人間の目に適した画像を処理できるようになります。観察するか、検出のために機器に送信されます。現在、コンピュータビジョンは主に監視カメラ、交通カメラ、無人運転、ドローン、金融、医療などで活用されています。

2. 音声認識

音声認識技術は、認識と理解のプロセスを通じて、機械が音声信号を対応するテキストまたはコマンドに変換できるようにするハイテク技術です。音声認識は人間とコンピューターの対話の基礎であり、主に人間の発言を機械に明確に理解させるという問題を解決します。現在、人工知能の実装で最も成功しているのは音声認識技術です。音声認識は現在、主に車両のインターネット、インテリジェント翻訳、スマート ホーム、自動運転で使用されています。

3. 自然言語処理

自然言語処理には、一般的に自然言語理解と自然言語生成の 2 つの部分が含まれます。人間と機械の間で自然言語コミュニケーションを実現するには、コンピューターが自然言語を理解できなければなりません。自然言語と自然言語の両方があり、言語テキストの意味を利用して、与えられた意図や思考などを自然言語テキストで表現することもできます。前者を自然言語理解、後者を自然言語生成と呼びます。

4. 機械学習

機械学習は、機械に人間と同じように学習する能力を与えることであり、コンピューターが人間の学習行動をシミュレートまたは実装して、新しい知識やスキルを獲得し、再編成する方法を研究することに特化しています。既存の知識構造により、人工知能の中核である自身のパフォーマンスを継続的に向上させることができます。

5. ビッグ データ

ビッグ データ、または膨大な量のデータとは、より強力な意思決定力、洞察力、プロセス最適化機能を備えた新しい処理モデルを必要とする情報を指します。急速に成長し、多様化する情報資産。つまり、さまざまなデータから価値ある情報を迅速に得ることができるのがビッグデータ技術です。ビッグデータは AI インテリジェンスのアップグレードと進化の基礎であり、ビッグデータを使用することで、AI は継続的にシミュレーション演習を実行し、真の人工知能に近づくことができます。

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