大华从基础能力到工业应用的端到端人工智能开发能力介绍

2023-06-21

人工智能的基础层是什么?发展前景如何?

基础层一般由软硬件设施以及数据服务组成。软件设施主要包括智能云平台和大数据平台;硬件设施主要包括CPU硬件及芯片;数据服乎握誉务包括通用数据和行业数据岁段。人工智能的发皮告展离不开基础层的支撑,半导体行业的发展就是极为重要的一个环节,同时随着新技术的开展,人工智能的基础层也只会越来越光明,发展市场广阔。你可以到商业新知的产业知识库上看一看,会有相关行业的研究,对于深层次了解人工智能具有参考意义。

怎么进入人工智能领域

问题一:想进入人工智能领域,该学习哪些东西 如果你只是学习人工智能的话,不来自大需要学习电子方面的东西,除非你是研究机电一体化,或者是机器人方面的,如果只是研究智能算法,顶多学旧果抓球客备习一门编程语言,并熟悉下算法及数据结构,数学起码有一定基础,其他么生物学有一定了解就行。人工智能360问答大部分领域都是在研究智能算法,也就是如何用算法来实望殖答现智能。
你真的想学的话,可统事以先去买一本研究生或者大学关于人工智能方面的教材,参考一下,并且可以了解一下其设计知识,看自己侧重于哪一方面,毕竟人工智能研究领域比较广,侧重点也不一样。
最后出于个人给你提个醒,人工智能理论知识比较多实践方面比较少,所以学起来挺枯燥的,所以你想学的话一定要有点心理准备。

问题二:为什么说目前人工智能主要应用在这七个领域 个人助理(智能手机上的五握们真减须语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人) 产品举例:微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等
安防(智府轮唱给样能监控、安保机器人) 产品举利置案终被德值例:商汤科技、格灵深瞳、神州云海
自驾领域(智能汽车、公共发重财课镇记钟非交通、快递用车、工业应用) 产品举例:Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、式奏每名二少搞出京东等
医疗健康(医疗健康的监测诊断、智能医疗设备) 产品举例: Enlitic、Intuitive Sirgical、重七得院跑英顶令却碳云智能、Promontory等
电商零售(仓储物流、治极新婷排远度角智能导购和客服) 产品举例:阿里、京东、亚马逊
金融(智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管) 产品举例:蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho
教育(智能评测、个性化辅导、儿童陪伴) 产品举例:学吧课堂、科大讯飞、云知声
其一,相关专利多
其二,应用场给亲月苗担另离念景够“土”却够刚需
其三,可选择领域不多

问题三:如何进入人工智能行业 1、海量的数据。这基本是千稿袭万以上的数据,所以当你听很多人说大数据(有一万个样本),都是没有市右先贵坏足用的,千万级别的数据。
2、这时海字老岁雷候还需要顶尖的科学家,不是一个程序员、工程师就可以做的。
3、要有非常清晰领域的边界,因为人工智能只能懂一件事情,让它跨领域是做不到的力翻试脸井料。就像现在我跟你说穿别音“中午我不想吃汉堡”,你们都能听懂,但是如果你跟一个人工智能这样跳跃领域去讲,它是搞不懂的。
4、要有非常好的标注,比如你用百度时候每一次的点击,去淘准直告跑宝时每一次的购买,你在滴滴每次成功的搭上车,都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击,激食仅目当掌宗声甚秋刑在淘宝没有购买,在滴滴没有打上车,也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据,意义是不大的。
5、用这么大的数据,要有非常多的计算量,这时缺培候人工智能才可以形成。可能很多人说,人工智能是什么机器人、无人驾驶,这个好长远啊。其实不是的,你每次在用百度、淘宝、滴滴的时候,它背后都是一个人工智能的引擎。

问题四:怎样进入人工智能行业的最新相关信息 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可伏敬唯以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。

问题五:踏入人工智能这个领域需要什么条件? 编程精通就可以尝试研究吧

问题六:进入人工智能领域,需要学习那些基础的书籍? 5分 编程类:Python和/或Matlab。算法类:机器学习、神经网络、遗传算法等等
专业类:自然语言处理、计算机视觉等,这些估计还要一些先修课的知识,比如概率统计、数字图像处理等等。

问题七:如何转行到人工智能/机器人领域 、AI/机器人PM在做的事情,和常规互联网PM有何不同?面临的问题和困难,有哪些不同?
答:做事流程,基本上是一致的,但不同之处在于:
需求把握。AI/机器人领域还处于探索期(找刚需),产品形态甚至典型用户群体(画像)都还不明确,所以信息收集(行业/竞品/用户等)、创意思考、产品验证的工作会更被突出。
闭环验证。产品核心价值的设计和验证工作,很难以数据分析为主驱动,而需要PM有大胆的思路和敏锐的洞见。因为A)从手机场景,升级到机器人场景,天翻地覆的变化。B)用户门槛远高于互联网,用户量和用户数据远比不上移动互联网产品的量级;C)产品很可能和硬件相关,导致迭代周期更长,收集有效数据更难。
交互设计。场景巨变,使得交互方式从纯软件(界面、触屏)/纯硬件,升级到多模态交互等更复杂的人机交互形式,还没有形成清晰的交互体系标准。很多人没意识到的是,新时代,不仅是新技术驱动,更关键的标志是新交互(还可能有新硬件)。
功能设计。比如做搜索,和做AI问答或对话,还是很不同的东西。并且,一旦和硬件相关,难度就会陡增。
数据分析。语音交互产生的数据分析难度远高于触屏交互。因为触屏交互有效表达用户意图的概率非常高,而语音交互识别出的数据往往和用户意图有很大偏差。
2、AI/机器人PM需要具备的能力和素质,和常规互联网PM有何不同?
答:各方面的能力和素质都需要跨越式升级。由浅入深的说――
更广更深的知识(经验)积。:不仅是常规的app、网站等,还可能包括硬件、OS、量产、甚至新的用户群体认知(小孩、老人、外国人……)
更强的技术理解能力。对这点,见仁见智,有2种观点:A,必须有技术背景,真的懂软硬件开发到底是怎么回事;B,本质上需要能清楚“什么能做什么不能做”,所以有相关经验也行。或者,如果整个产品团队有其他人能做到这点也行,互补配合。不论如何,至少是比常规PM的要求要高的。如果本硕博就在接触神经网络、深度学习、自动化等方面,会有点优势。
更高效的学习能力/悟性。不仅需要学习以上内容,更可能随时需要去学习新的领域(甚至是技术领域)。
重新认识人的感知和交互方式。参见第一个回答的第3小点。
更强的洞察力和创造力。参见第一个回答的第2小点。另外,还包括产品设计时的想象力――大脑模拟体验过程(手机app可以弄原型,但机器人体验怎么办。。。)
行业认知/趋势判断。行业周期性如何?AI/机器人领域的发展方向如何?前沿的这些新技术/新产品形态,哪个能最终胜出?如何组织这些新技术/新产品形态?时间窗(时机)如何? *** /大学对行业的影响,如何理解、应对和借势?还有国际化思考……
更深入的人文素养和灵魂境界。个人理解,真正的AI/机器人产品,需要超越纯逻辑性的思维和内涵。比如,有人认为,对于机器人产品,把功能价值做好(有用)就可以了,但我个人认为,机器人和人交互时,一定会伴随着情感等非理性影响,这不是设计者想规避就能去除的。当我第一次近距离看到超大的工业机器人时,被震惊了,因为那种协调的动作和节奏,本能的会让观察者觉得“像人一样”(不是个机器。);另外一个例子,在表演/戏剧领域,表演者是可以完全通过动作的方向、幅度、节奏等来表达情感的!可参看Pixar 1986年的动画短片《小台灯》(Luxo Jr)。
更深入的说,一个产品,本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化,一个精神层次不高的团队,不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。
3、如何判断我是否真的对AI/......>>

问题八:人工智能包括哪几个领域? 计算机.信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学

问题九:如何布局人工智能领域 人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

问题十:自学人工智能需要学那些专业知识 人工智能是一个综合学科,如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语伐主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式,也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出,MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以,如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下,你再自己酌量一下。
人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单,建议不要当入门教材来学习。
机器人方面:新版《机器人技术手册》日译的书,可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
我本身其实也是自己研究。如果有说的不全面的地方请见谅。

清华大学人工智能专业怎么样?是属于起步阶段还是属于更深层次的发展阶段?

宁波诺丁汉大学的计算机与人工智能是2+2项目,英国诺丁汉大学在计算机人工智能领域很强,毕业生的升学与就业前景很好。如果在英国读研,申请帝国理工档次的学校应该没问题,去美国,哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、卡内基梅隆等属于正常。北邮国际学院的通讯工程与管理也不错,也是与英方合作的项目,毕业生出国读研率高,去向不错,具体去北邮国院网站可查。个人感觉北邮国院学得更扎实、生源稍好一些,方向是通讯、电子商务方向,北邮在国内通讯界名气很大;宁诺学的知识更国际化、针对性更强,因小班授课和2+2,学生的学习资源和获得老师帮助些,诺丁汉大学比玛丽女王学院名气大,专业方向与北邮国院不同。结合孩子的最终国内外就业发展规划、专业喜好与特长、经济能力(2+2花费高)、自制能力,进行选择,两校都是今后出国求学的上佳之选。

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