人工智慧能否在物聯網應用中提供價值？

在日益數位化的世界中，人工智慧被用來提升客戶體驗和整體績效。

如果你涉足物聯網技術領域，那麼了解人工智慧的重要性和好處是必不可少的。在本節中，我將討論與 AI 相關的所有方面，以便您可以清楚地了解這個主題。

如今，物聯網應用涉及視覺辨識、預測未來事件和辨識物件。

您可能想知道，「IoT 應用程式有什麼不同？」 它們用於多種用途，例如家庭自動化、醫療保健和製造。它們也可以用於智慧城市。

人工智慧演算法允許系統獨立評估、學習和行動

人工智慧演算法允許系統獨立評估、學習和行動。它還可用於創建虛擬大腦或思維。

此技術的設計方式使其能夠從經驗中學習，並具有自行學習新事物的天生能力。這意味著如果您希望您的設備或系統學習某些技能，您需要由自己或其他人（例如，員工）向其中輸入一些資料。

機器學習是人工智慧的另一個分支

機器學習是人工智慧的另一個分支。它允許程式分析龐大的資料集並在需要時自行做出決策。機器學習可用於多種目的，例如影像分類、語音辨識或推薦引擎。

機器學習使用資料來學習模式，以便將原本需要人工幹預的過程自動化。例如，自動駕駛汽車(AV) 可能會使用它來識別夜間的交通標誌和道路狀況，以便根據周圍環境知道在特定道路上應該以多快的速度行駛，而不是僅僅依靠其提供的指令設計師或其他熟悉這些道路的人。

深度學習是機器學習的最佳例子

深度學習是一種機器學習，它使用人工神經網路(ANN) 來執行模式識別和分類任務。它依賴多層 ANN，其中每一層都有多個神經元並從過去的經驗中學習。

人腦是深度學習系統的一個例子，因為它可以以多種不同的方式感知和處理資訊。這種能力使我們能夠理解語言、識別面孔、閱讀書籍並根據我們從以前的情況中獲得的經驗或知識做出決定。

人工智慧需要大量數據

人工智慧技術需要大量數據，製造商可以使用物聯網設備收集的數據。可用於訓練 AI 模型的資料越多，它的效能就越好。例如，如果您有一個IoT 設備可以監控您家中的溫度並在檢測到超出正常參數的變化（例如下降兩度）時向您發送警報，那麼您可以使用此來訓練預測模型資訊和其他因素，例如天氣模式或歷史模式，以便您的設備預測是否很快會出現另一場寒流。

這種類型的分析有助於降低與維護設備（例如加熱系統或空調）相關的成本，因為這些系統是根據其位置專門針對高溫/低溫設計的；然而，如果它們在整個生命週期內沒有定期監測，隨著時間的推移，由於加熱/冷卻循環之間的循環（尤其是在冬季）造成的磨損，它們的運作效率會降低。

物聯網和人工智慧可用於 在不說話或打字的情況下向家中或工作中的機器發出指令

從上面的例子可以看出，人工智慧和物聯網不僅僅是兩種協同工作的技術。它們實際上在某些領域相互補充，使人們可以在家中或工作時向機器發出指令，而無需說話或打字。

除此之外，它們還有其他好處：

在IoT 應用程式中使用AI 使我們能夠創建可以從其環境中學習並進行相應調整的系統；這使它們比傳統方法更有效，傳統方法側重於預先定義的規則（例如，“如果滿足這些條件，則執行此操作”）。例如，自動駕駛汽車可能比人類駕駛更能識別交通模式，因為它可以存取有關道路狀況的各種數據，包括天氣預報。因此，如果今天晚些時候有大雨預報，汽車不僅會知道日落前還剩多少時間，還會知道天黑後在城裡開車尋找停車位時是否還有足夠的光線！

我們已經結束了這個部落格

我已經討論了有關將 AI 用於 IoT 應用程式的所有重要方面。

人工智慧是電腦科學的一個分支，涉及智慧代理的設計和開發，這些軟體可以感知其環境並採取行動以最大限度地提高實現某個目標的成功機會。 50 多年來，它一直應用於工程、哲學、法律、生物學和經濟學。

第一個人工智慧(AI) 系統於1956 年由約翰·麥卡錫(John McCarthy) 創建，他開發了一種名為「跳棋遊戲」的機器學習測試，該測試將與自己對弈，直到它可以僅使用邏輯規則以公平的方式擊敗對手; 這是使用通過電話線連接在一起的兩台計算機完成的——後來的系統改用專用硬件，但仍然受到那些原始設計的速度限制（它們一次只能處理一個遊戲狀態）。

最終，人工智慧是最有前途的技術之一，並將在使物聯網更聰明地工作方面發揮重要作用。人工智慧的使用可以幫助我們解決與數據收集、分析和決策相關的問題。

以上是人工智慧能否在物聯網應用中提供價值？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！