人工智能应用领域案例?

人工智能 2024-04-17 浏览(0) 评论(0)
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一、人工智能应用领域案例?

1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知,自主控制,系统协调,个性化定制,检查和维护以及过程优化的技术要求。

2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中,标准化技术要求,例如特殊传感器,网络和预测数据模型,以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。

二、人工智能应用领域有哪些?

有一个领域正在广泛使用人工智能,即内容审核行业,借助“AI+人工”的审核方式,为用户提供高等级内容安全保障。

内容审核行业在市场的需求下和政策的引导下应运而生的。目前违规内容具有覆盖场景多、数据变种多、对抗性强等特点,仅依靠人工审核是远远不够的,因为人工审核本身有着天然缺陷,比如成本高、效率低、主观成分高、评判标准不统一等等。AI 的审核效率是人工是几百倍、几千倍,甚至几万倍。

AI 辅助人工,达到人机协同的目的。AI帮助人工提高效率和准确率,减少人力成本。人工帮助AI进行复核,对AI无法辨别或漏掉的危险内容进行兜底。

面对内容安全挑战,最好是“AI+人工”双重审核方案,两者优势互补。如内容安全服务商网晴科技,在浙江、河南有人工审核基地,自主研发了全能力智能审核平台“网晴内容安全大脑”。专业人工内容审核团队协同“网晴内容安全大脑”创建“AI+人工”的智能审核体系,正在为多家央媒、主流媒体及互联网用户提供高等级安全保障,可以实现音、视、图、文全类型审核,全面保障用户的内容安全。

“网晴内容安全大脑”覆盖涉政专项模型、人脸检测模型、涉政人物检测模型、旗帜检测模型、声纹库识别能力、LOGO检测模型、劣迹艺人检测、二维码/条形码识别、OCR文本识别等数十种算法模型,可以实现音、视、图、文全类型审核,精准鉴别涉政违规、涉黄、暴恐、违禁、不良价值观、广告等内容安全风险,并提供专业的内容合规性建议,为客户筑牢常态长效内容安全屏障。

三、人工智能的应用领域有哪些?

人工智能(AI)是一种模拟人类智能的技术,它可以应用于许多领域。以下是一些常见的人工智能应用领域:

1. 自然语言处理:自然语言处理是一种人工智能技术,旨在让计算机能够理解、分析和生成自然语言。这种技术可以应用于语音识别、机器翻译、文本摘要、聊天机器人等领域。

2. 机器学习:机器学习是一种人工智能技术,通过训练算法来自动发现数据中的模式和规律。这种技术可以应用于图像识别、语音识别、预测分析、推荐系统等领域。

3. 计算机视觉:计算机视觉是一种人工智能技术,旨在使计算机能够理解和解释图像和视频。这种技术可以应用于人脸识别、物体检测、自动驾驶等领域。

4. 自动化和机器人:自动化和机器人技术是人工智能的一种应用形式,旨在使机器能够执行各种任务,包括生产、运输、医疗保健等。这种技术可以应用于工业自动化、智能家居、医疗机器人等领域。

5. 金融科技:金融科技是将人工智能技术应用于金融服务领域的一个新兴领域。这种技术可以应用于风险管理、欺诈检测、投资决策等领域。

6. 健康医疗:健康医疗是将人工智能技术应用于医疗保健领域的一个新兴领域。这种技术可以应用于疾病诊断、药物研发、个性化治疗等领域。

总之,人工智能技术的应用领域非常广泛,涉及到各个行业和领域。随着技术的不断进步和发展,未来还将出现更多的应用场景和新的应用领域。

四、人工智能的应用领域包括哪些?

目前人工智能应用领域比较多,具体如下:

机器人领域:人工智能机器人,如RET聊天机器人,它能理解人的语言,用人类语言进行对话,并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的

语言识别领域:该领域其实与机器人领域有交叉,设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息,如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面

图像识别领域:利用计算机进行图像处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术;例如人脸识别,汽车牌号识别等。

五、人工智能的应用领域有哪些?

人工智能的十大应用

01 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等。

02 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,之后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期,人脸识别技术进入初级应用阶段。目前,人脸识别技术已广泛应用于多个领域,如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

03 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

04 声纹识别

生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。

目前,声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例,可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域,落地场景丰富。

05 智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景,为客户解决问题、提供决策依据。

06 智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。

07 智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。在人工智能技术的加持下,智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

08 个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等。

09 医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用,它的处理对象是由各种不同成像机理,如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

10 图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。(大数据DT)

六、人工智能的应用领域有什么?

谢邀。人工智能的应用领域广泛,包括但不限于以下方面:

医疗健康:人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定,还可以帮助药企进行药物研发和优化。

金融:人工智能可以帮助银行和保险公司进行风险评估和信用评级,还可以帮助投资者进行股票分析和预测。

智能客服:人工智能可以帮助企业提供24小时的在线客服服务,还可以根据客户的需求提供个性化的服务。

安全防范:人工智能可以帮助企业进行网络安全防范和监控,还可以帮助政府进行犯罪预警和预防。

教育:人工智能可以帮助教师进行教学辅助和评估,还可以帮助学生进行个性化学习和自我提升。

交通:人工智能可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度,还可以帮助汽车制造商开发智能驾驶技术。

娱乐:人工智能可以帮助游戏制造商开发智能游戏,还可以帮助音乐家进行音乐创作和演奏。

以上仅是人工智能应用的一些领域,实际上,人工智能的应用已经渗透到我们生活的方方面面,未来还会有更多的领域得到应用。

七、人工智能所有应用领域有ar吗?

是的。

对AR从业者来说,理想的状态是用更智能的AR终端去取代智能手机,所以对于用户来说接触使用AR首先受影响的是内容,其次是终端,AR产业链如果粗暴划分包括技术提供商、智能终端研发公司,以及AR内容提供商。在这其中,AR设备提供商不可避免关注硬件技术,如底层的芯片、电池、光学镜片等,以及硬件本身的性能优化,而内容提供商更倾向于在现有技术基础上优化内容及表现。所以我们可以说AR技术提供商,或者说在底层算法研发上有一定成绩的AR公司是人工智能公司。

AR的底层技术或者说基础部分是计算机视觉以及关联领域的融合,而当下热门的深度学习和AR的结合,也是算法工程师们的努力方向。这也是AR为计算机视觉与人机交互的交叉学科,AR的基础是人工智能和计算机视觉等说法的依据。

八、人工智能语言处理应用领域包括?

人工智能包括手机、APP、各种智能穿戴设备、医疗、教育、金融行业、重工制造业等。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

九、人工智能的主要应用领域有哪些?

人工智能的主要应用领域有

自然语言理解、数据库的智能检索、专家咨询系统、定理证明、博弈、机器人学、自动程序设计、组合调度问题、感知问题等。

十、人工智能的应用领域有哪些呢?

人工智能可以被应用到复杂装备故障诊断领域。

现在制造业流水线上到处都是传感器,产生大量的监测数据,所以开展智能故障诊断是有可能的。

有一些方法,比如深度残差收缩网络[1],就致力于从含噪振动信号中学习故障特征,用于智能故障诊断,原理图如下:

然而,问题在于,大部分企业都把数据当成隐私/宝贝,不提供数据。