今年7月，国务院在印发的《新一代人工智能发展规划》中，对我国人工智能发展明确提出了三步走的战略目标，其中第一步，是到2020年达到总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径 对传统产业而言，这也是一次推动产业提升的重大契机，通过新一代人工智能的深入应用，培育新增长点、形成新动能。 我国的互联网产业基础位居世界前列，互联网作为“传动机”可以将人工智能应用到各个具体行业，为传统产业的效率提升奠定基础。 例如跨媒体感知计算技术的发展，将为一系列存在安防需求的行业，如停车场、银行、学校、仓储物流等提供人脸识别等智能化应用。 一是因势利导，加大开放投入，形成产业，引领世界先进技术。 二是建立国家标准，形成规模，建立健全管理规章制度。
前言：3月24号，由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙在腾讯大厦圆满举行。 此文为分享主题 “人工智能技术在推荐中的应用“ 的PPT，如有疑问，欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
人工智能、机器学习技术的应用 人工智能、机器学习以及深度学习这些热点技术，受到了极为广泛的关注，这要归功于很多大型互联网公司对这些技术的应用，人工智能算法，例如图像或者语音识别，以及自然语言处理，我们大多数人几乎每天都会使用这样的系统和应用 但近些年来，随着硬件能力的不断提升、物联网场景的出现以及成本的下降，大量的应用场景从云端转移到了边缘。在这样的模式转换中，随着智能化越来越接近事件发生地而远离云端，节点设备会变得更加自主化。 这些变化导致了很多有趣的应用产生，例如无人机、ADAS辅助驾驶以及可移动的智能机器人，而且这仅仅是个开始。 在本文中，我们将在系统设计层面，综合阐述如何考虑在边缘部署人工智能。 从这个角度讲，深度学习是目前人工智能普及的主要驱动力。 架构:选择正确的工具 应用的需求和限制是驱动带有人工智能算法的最终产品标准的因素。 Jetson AGX Xavier开发套件 数据 & 训练:获取正确的结果 数据是人工智能的真正货币，通过收集、处理和分析数据，公司可以对业务流程、人类行为或识别模式获得重要而有意义的认知。
现在人工智能提的非常多，那么什么才算真正的人工智能？人工智能技术又和其他技术有何不同之处？本文简要分析一下近年来的人工智能技术。 ? 所谓人工智能，就需要有人类的智能体现。 传统技术一般是基于固定的规则和模式，比如计费功能软件，拍照等等。这些技术和人的区别有两方面： 1. 人能有更复杂的感知，比如通过眼睛看世界，通过语音进行沟通交流 2. 人能够做更复杂的思考和判断，而不仅仅是固定、简单的逻辑 这两方面人能做的事，对于传统技术来说，难度非常大。 但近几年的深度学习技术在一定程度上解决了这些问题，对于图像识别，即CV领域（Computer Vision），采用深度神经网络（DNN， Deep Neural Network）进行物体分类、检测、图像分割等都取得了很大进展 因此，深度神经网络技术在CV和NLP领域上取得的巨大进展是人工智能技术普及的基础，也使得机器越来越智能，越来越接近人的智能。
降维问题：缩小数据的维度、规模 3）机器学习的一般过程 数据收集 → 数据清洗 → 选择模型 → 训练 → 评估 → 测试 → 应用及维护 2. 标注：分类问题、目标检测、分割问题标注方式不一样 谁来标注 大企业：专门标注人员或团队 中小企业：开发人员、技术团队自己标注 有些数据需要专业知识才能进行标注 9）模型训练时间 估算 实际项目中采用增量训练 实际项目中一般达到95%以上 13）关于项目的细节 什么型号的GPU？ 什么型号的工业相机？相机分辨率是多少？ 相机如何安装？每秒钟多少帧？ 项目几个人？如何分工？ 处理方式 效果 五、项目示例 1）芯片质检 样本：芯片高清图像 技术路线：OpenCV图像技术 技术点：灰度处理、二值化、膨胀、轮廓检测、轮廓实心填充 2）胶囊质检 样本：胶囊高清图像 技术路线：OpenCV 图像技术 技术点：灰度处理、二值化、膨胀、模糊、霍夫变换、像素计算、轮廓查找/绘制/面积周长计算 3）瓷砖瑕疵检测 样本：1000多个瓷砖样本，包含7个类别（正常、空洞、裂缝、缺块、色板、刮痕、其它）
人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。 “听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载声纹识别的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。 声纹识别（也称说话人识别）技术也如同现在在智能手机上应用十分广泛的指纹识别技术一样，从说话人发出的语音信号中提取语音特征，并据此对说话人进行身份验证的生物识别技术。 不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。不管是辨认还是确认，都需要先对说话人的声纹进行建模，这就是所谓的"训练"或"学习"过程。 现实生活中的“未见其人，先闻其声”就是人类通过声音去识别另一个人身份的真实描述，虽然目前计算机还做不到通过一个字就判断出人的身份，但是利用大量的训练语音数据，可以学出一个“智商”还不错的“声纹”大脑，它在你说出
作为一种先进的现代化技术，人工智能技术的应用对我们的工作和生活已经产生了很大的影响。在现实生活中，小到智能电视、智能手机，大到智能机器专家系统，都是人工智能技术的一种应用体现。 2人工智能在计算机网络技术中应用的可性分析 人工智能之所以被应用与计算机网络技术中，是由于其具有着高度的可行性。 3人工智能在计算机网络技术中的应用 3.1人工智能在计算机网络安全方面中的应用 通过将人工智能应用于计算机网络安全方面，这在很大程度上为工作人员开展计算机网络安全管理工作带来了很大的便利。 3.2人工智能在计算机网络系统管理及评价中的应用 计算机网络技术通过引入人工智能技术，为其自身研发出更多的功能与服务提供了有力的技术支持。 作为计算机网络管理者，应该认识到计算机网络技术存在的问题，以及人工智能技术的优势，并将人工智能技术科学合理地运用到计算机网络安全方面和计算机网络系统管理及评价中，进而促进计算机网络技术的良性健康发展。
【新智元导读】 人工智能非常热，市场潜力被众多行家看好。但是，你能列出最热的技术是有哪些吗？ 福布斯的Gil Press带来了他基于Forrester 人工智能人工智能的技术雷达（TechRadar）报告的总结。 人工智能技术市场正在走向繁荣。 在企业，尤其是传统企业中，对人工智能技术的投资和采纳也有显著地增长。去年，Narrative Science 的一项研究发现，38%的企业已经在使用人工智能，到2018年这一数字将增长到62%。 人工智能一词诞生于1955年，被用来描述一个新的计算机科学学科分支。今天，”人工智能“一词已经包括一系列的技术和工具，一些是经过时间验证的，另外一些则相对较新。为了更好地理解什么领域热，什么领域不热。 Forrester 刚刚发布了一份针对人工智能的技术雷达（TechRadar）报告，这是面向应用开发专家的报告，详尽地分析了企业应该考虑用于支持人类决策的13项技术。
这项技术还有助于例如监督社交媒体是否有内容违规情况。 了解人工智能 人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）通常可以互换使用。但是，这些都是不同的领域。 DL模型将人工神经网络应用于复杂的操作，例如图像识别和自然语言处理。 视频流的挑战与解决方案 借助当今的流媒体技术，任何人都可以使用流媒体视频。这使得视频流的内容难以控制。 还有一些技术问题，例如大视频文件。我们可以通过使用人工智能AI技术增强视频压缩来解决这些挑战。 挑战1：隐私问题 社交媒体几乎共享所有内容的，这一点可能会导致侵犯隐私，例如犯罪现场直播和违规行为。 它还考虑了流媒体设备（例如用户的智能手机）的计算能力。因此，DNN确保用户在任何给定情况下都能获得最高的质量。 AI人工智能在视频流中的如何应用？ 人工智能AI可以帮助解决问题，从保护隐私到提高用户体验质量。随着视频流的激增，人工智能解决方案将很快成为一种广泛的标准。
参考链接： 人工智能应用 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？ 什么是人工智能？ 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。 曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。 智能机器人技术原理： 人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
1．最近人工智能为什么这么火？ 最近人工智能火到什么程度？政府、企业、技术开发者、科研人员都在宣传人工智能、开发人工智能应用、抢占人工智能高地；普通老百姓诚惶诚恐，不知道人工智能是怎么回事。 就要想各种不同的应用，譬如自动驾驶汽车、无人机、机器人、人脸识别、深度学习、大数据分析等等。但是，各种各样的应用太散、太广泛，所以都集中到人工智能名下，大家就都搞起人工智能来了。 其实呢，历史上大的技术突破并没有对人类的工作产生毁灭性的打击。 即使是这些，我们已经知道现有的人工智能技术离这个目标有多远。而且还有更多的问题值得思考。 美国的无人机已经夺去了2500至4000人的性命，其中约1000位平民，且有200名儿童。 总之，我赞赏人工智能技术的进展，但头脑要冷静。
人工智能的领域5G「嵌入式人工智能」技术 当今时代，是5G时代，嵌入式和人工智能都是热门话题，二者时长放在一起谈论。那么他们之间到底有着什么样的关系呢? 要实现人工智能的行为，必须使用嵌入式系统。 人工智能的领域庞大涵盖学科众多，应用范围也很多。 要实现人工智能的行为，必须使用嵌入式系统，这就是现在所说的强人工智能与弱人工智能。具有行为能力的“弱人工智能”就是智能化工具，即MCU(微处理器)基础上的嵌入式应用系统，已有40多年历史。 万物互联、万物智能的新时代，嵌入式人工智能技术的发展也将使设备端具有更高的智能。5G物联网核心技术的发展，将全面释放人工智能潜能，带动智能设备的爆发。 身处这样的时代，我们应该认识到嵌入式人工智能将是IT技术发展的主流，学习并掌握时代所需要的最新技术和应用，对于每个即将进入IT行业的新人或想转行的在职人员来讲把握这样的历史机遇非常重要。
2、人工智能优化硬件：图形处理单元（GPU）和专门设计制造的设备，用于高效运行面向人工智能的计算作业。目前已经在深度学习应用程序方面发生重大影响。 10大热门人工智能技术1.jpg 3、决策管理：引擎将规则和逻辑架构插入人工智能系统，并用于初始设置/培训和持续维护和调整相关决策。 它是一种成熟的技术，广泛应用于各种企业应用程序中，帮助或执行自动化决策。 4、机器人流程自动化：使用脚本和其他方法自动化人工操作，以支持高效的业务流程。 10大热门人工智能技术2.png 7、语音识别：将人类的语音转录并转换成对计算机应用有用的格式。目前用于交互式语音响应系统和移动应用程序。 8、虚拟人物：从简单的聊天机器人到可以与人类连接的高级系统。 目前用于客户支持和服务，并担任智能家居管理。 9、深度学习平台：一种特殊类型的机器学习，由多个抽象层的人工神经网络组成。目前主要用于大数据技术支持的模式识别和分类应用程序。
在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。 人工智能大体上可以分为 3 类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 01 弱人工智能弱人工智能（Weak AI） 也被称为狭隘人工智能（Narrow AI）或应用人工智能（Applied AI），指的是只能完成某一项特定任务或者解决某一特定问题的人工智能。 02 强人工智能强人工智能（Strong AI） 又被称为通用人工智能（Artificial General Intelligence）或全人工智能概述，指的是可以像人一样胜任任何智力性任务的智能机器。 学习能力； 交流能力； 利用自身所有能力达成目的的能力。 首先，超人工智能能实现与人类智能等同的功能，即可以像人类智能实现生物上的进化一样，对自身进行重编程和改进，这也就是“递归自我改进功能”。
虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。 4 机器学习平台 机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。 8 生物信息 这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。 将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。 执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。 人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。 本文将从人工智能技术为出发点，进一步研究移动互联网领域的人工智能解决方案和应用现状。 2 人工智能技术分析 人工智能技术研究范畴非常广泛，包括专家系统、神经网络、启发式算法、模糊逻辑、遗传算法等。 人机交互中主要应用到的技术包括机器人学习和模式识别技术。机器人是模拟人行为的机械，是当前智能化领域发展较为先进的技术。 （3）新应用发展 人工智能技术还促生了移动互联网新应用和新产业。虚拟现实/增强现实技术就是基于人工智能技术的应用新拓展。 图2 分布式计算结构 5 结束语 本文研究了人工智能技术在移动互联网发展中的应用，分析了人工智能核心技术和应用场景，并着重研究人工智能技术在移动互联网领域对于移动应用性能分析、用户身份认证以及促生移动互联网新应用方面起到的重要作用
在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。 本文将从人工智能技术为出发点，进一步研究移动互联网领域的人工智能解决方案和应用现状。 ? 人工智能技术分析 ? 人工智能技术研究范畴非常广泛，包括专家系统、神经网络、启发式算法、模糊逻辑、遗传算法等。 人机交互中主要应用到的技术包括机器人学习和模式识别技术。机器人是模拟人行为的机械，是当前智能化领域发展较为先进的技术。 新应用发展 人工智能技术还促生了移动互联网新应用和新产业。虚拟现实/增强现实技术就是基于人工智能技术的应用新拓展。 图2 分布式计算结构 结束语 本文研究了人工智能技术在移动互联网发展中的应用，分析了人工智能核心技术和应用场景，并着重研究人工智能技术在移动互联网领域对于移动应用性能分析、用户身份认证以及促生移动互联网新应用方面起到的重要作用
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 人工智能的应用与技术栈 目前人工智能技术已经开始应用在很多领域，对人工智能技术的提升和发展也成了人们的重要工作任务。 人工智能技术的发展需要非常完整的技术栈，它分为基础层、技术层和应用层三个层次。 ? 我们日常所面对的，实际上是人工智能技术栈中的应用层，这一层能为我们提供各种现实的产品。而基础层的研究成果，还不拿直接拿来在应用层中使用，必须经过技术层的技术转化。 人工智能的核心技术 人工智能的核心技术是它的算法。 基于规则的人工智能 20世纪六七十年代出现的早期人工智能系统都是基于规则的。 下图中所描述的是20世纪60年代的一个人工智能系统——SHRDLU。
12月10日，2020年河北省职业院校技能大赛“腾讯杯”（高职组）人工智能技术与应用赛项在河北软件职业技术学院成功举办。该赛项对标人工智能目标岗位能力，旨在通过项目引领，体现新技术的应用。 ▲：赛项开赛式 本次大赛采用团体赛形式。参赛者均以院校为单位，每支队伍由3名选手和不超过2名指导教师组成。赛项以人工智能技术与应用为基础，围绕人工智能技术服务进行设计。 竞赛内容面向人工智能目标岗位技能，以实际工程项目为依托，重点考察参赛选手人工智能环境搭建与运维、人工智能模型训练与预测、人工智能应用案例开发等前沿知识、技术技能，以及职业素养和团队协作能力。 ? 会上，腾讯教育总架构师姚士佳详细介绍了腾讯在人工智能领域的产业应用，分享了对人工智能产业人才需求的理解，展示了腾讯在校企合作方面的落地成果，并与参会院校进行了深入交流。 ? 除了竞赛赛事之外，腾实学院凭借对产业和人才需求的独到见解，围绕人工智能、大数据、云计算、信息安全、移动应用开发等领域，构建了包括师资培训、短期训练营、教学资源、实训室、认证考试体系、互联网产业人才生态库等在内的人才培养生态体系
腾讯同传系统（TSI）基于语音识别、语义理解、机器翻译等人工智能技术，提供中英文转写、中英文互译、会议记录成稿、用户管理服务。
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