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J9九游AI人工智能应用方向简述|shaonianabin|
经常被人问到ღ★✿，人工智能究竟可以使用在什么地方？特意系统地整理了一下ღ★✿，抽空做了文末的思维导图ღ★✿。人工智能目前还属于弱智能阶段J9九游ღ★✿，估计要发展到强智能还需要很长时间ღ★✿。AI应用方向目前有以下几个方面ღ★✿：
CV方向就是AI应用充当人类的眼睛来识别图像shaonianabinღ★✿、视频的多媒体元素ღ★✿，目前是人工智能最成熟的分支ღ★✿，很多应用的精度已经超越人类的能力ღ★✿，常见应用有图像分类J9九游ღ★✿、图像高级处理ღ★✿、图像识别J9九游ღ★✿、人脸检测ღ★✿、人脸识别ღ★✿、视频处理ღ★✿、视频监控shaonianabinღ★✿、车牌识别与身份证识别等OCR识别应用ღ★✿。
NLP方向实际上AI最早想突破的领域ღ★✿，主要处理的文本ღ★✿、语音数据ღ★✿，自然语言处理领域是目前学术界与大型科技公司最为追捧的方向ღ★✿，近两年深度学习的成果大多聚焦于自然语言处理ღ★✿，但总体而言shaonianabinღ★✿，许多应用还没达到超过人类精度的地步ღ★✿，不过NLP应用爆发出来的能量很大ღ★✿，前景非常好ღ★✿，所以学术界与大型科技公司大量投入该领域ღ★✿。NLP方向典型应用有语音识别ღ★✿、语音搜索ღ★✿、语音合成ღ★✿、文本情感分析ღ★✿、推荐系统ღ★✿、搜索引擎ღ★✿、广告推荐等高价值领域shaonianabinღ★✿。
传统数据分析主要使用Excel工具ღ★✿、SPSS/SAS统计分析软件进行J9九游ღ★✿，需要自动化提高效率或更灵活定制的话就需要R语言或Python语言来构建数据模型进行数据分析ღ★✿，而随着大数据底层技术的成熟ღ★✿，大数据的采集ღ★✿、处理ღ★✿、存储都相对成熟ღ★✿，而接下来就是给大数据赋能的数据分析挖掘发光发热了ღ★✿。基于Hadoop进行数据存储ღ★✿，使用Spark或Flink等大数据实时处理框架进行大数据处理ღ★✿，之上使用Hive数据仓库或Kylin等工具结合Python创建机器学习模型进行高层的分析挖掘成为目前比较流行的解决方案ღ★✿。
不少AI应用需要综合计算机视觉ღ★✿、自然语言处理ღ★✿、数据挖掘技术ღ★✿，典型的有无人驾驶汽车J9九游ღ★✿、无人机ღ★✿、机器人shaonianabinღ★✿、人机博弈等AI综合应用ღ★✿。另外一个生机勃勃的发展方向就是所谓的智能+或“AI+”ღ★✿，其实就是人工智能与产业融合ღ★✿，可以创造出各种各样的AI应用ღ★✿，这是缺的可能就是我们的创意了ღ★✿！j9九游会官方网站ღ★✿，j9九游会ღ★✿，人工智能ღ★✿，AI应用ღ★✿，九游ღ★✿，自动化流程ღ★✿，
