史上最接地气的AI模式,用人工智能吃遍世界美食

和我们一起,探索互联网之美

2017年,可以称得上是手机AI的元年。

在这一年,

手机人工智能芯片横空出世,

人脸识别引发了一场卸妆热,

智能语音也让大家有了Siri之外的更多玩伴。

AI领域的平民化趋势,

不仅引爆了资本市场对AI的热情

也成为了新的各大企业新的投资风口。

华为发布AI手机Mate10。

苹果表示已经内置了人工智能“神经引擎”,将成为旗下各类智能产品未来的AI平台。。

而同属芯片大佬的三星也表示将加大对AI芯片的投资力度,预计在2018年下半年将推出新一代的人工智能芯片。

各路手机大佬们方向一致,

争相在人工智能芯片上争抢话语权。

既展现了手机领域AI的平民化,

也预示着未来的人工智能,

将在更多方面开花结果。

那么关于AI的具体情报都有哪些呢?

今天就让iDataAPI君,

带你走进人工智能平民化的世界吧~

一、人工智能的基本框架

1.人工智能受到关注的原因

1

大数据源

包括互联网、物联网、社交网络等;

2

计算能力

涵盖云计算、GPU、FPGA、专用计算单元等;

3

算法

包括深度学习、神经网络、开源框架等关键词。

三者关系密切,没有足够的数据神经网络不能发挥作用,没有足够的计算能力,数据价值也无法有效开发。三者联合,把原来的识别变成了今日的快速搜索,大大提高了效率。应用到平民生活领域,将让生活更加便捷有趣~

那么人工智能产业的公司,主要都有哪些类型呢?

2.人工智能的产业分类

1

AI 基础技术公司

包括云计算基础设施、算法、数据存储/运输、芯片、开源框架等。它们几乎被大公司垄断,如中国的BAT,国外的Google、 Microsoft、Apple、Facebook等。

2

AI横向技术公司

这些公司不跟固定应用结合,而是一类技术,如云视频和人脸识别,如语音识别、视觉识别/人脸识别,自然语言处理、聊天引擎、大数据分析等。

3

AI应用公司

如果AI不能落地到一个应用的话其价值是会受到影响的。可能的应用包括个人助理智能家居制造业农业医药健康财经无人驾驶等

我国人工智能专家很多,70%研究影音/视觉应用类,从事物联网数据研究的专家还不多,但很大一部分数据在物联网领域。目前AI技术已经运用到几个垂直应用,但在传统行业,能和物联网结合的行业仍有大量的机会。

3.人工智能的技术分层

通知感知认知预知相知

二、 人工智能的发展现状

1.深度学习带来AI新的春天

深度学习的一大特点是有很多分支结构,能够让机器学习如何学习。

在非监督的情况下让机器人学习一些东西。

深度学习可以把数据融合起来做更高级的处理。

能够从一个任务中学习到经验和知识,运用到另一个任务中。

2.AI发展问题分析

1

数字孤岛现象

即封闭的人工智能系统造成了很多“孤岛”。

2

数据融合

用户交互、数据、知识及服务缺乏互通互联及兼容性,数据无法融合

3

AI应用远远落后于AI技术

传统企业缺少转型人工智能企业的人才及团队,人工智能新创公司的产品需要长时间进入市场,人工智能服务/技术掌握在大公司手里;以及垂直应用不完善,造成了技术到运用之间还有很大距离。

面对人工智能平民化的机遇与挑战

iDataAPI用两个月的时间

为健康产品提供AI接口

展现了一种人工智能平民化的方式

三、健康智能助手

1

目标:

识别图片中的菜名和主要食材

2

应该场景

用户对上的菜拍照,提交给健康智能助手,以分析图中的菜名以及包含的食材。进一步,根据用户的身体特征(如肥胖、三高等),给用户提供相关饮食建议和指导。

3

实现方案:

采集世界各地的菜名

例如中国的八大菜系、法国菜、意大利菜等,然后通过菜名聚类,选取10000种最流行的菜名,并建立10000菜名种所用到主要食材,主要选取1000种食材,例如猪肉、牛肉、羊肉、各种蔬菜等。

根据10000种菜名,采集美食网站的图片

如美食杰、豆果网、美食天下、教你做菜,以及百度图片、谷歌图片,每种菜名采集1000张图片以上,构建一个1000万以上的图片库。

利用构建的图片库

基于深度学习技术,即复杂卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),包括Inception和ResNet等,学习菜名和食材分类模型。

人工智能平民化的今天,

iDataAPI君将继续开发,保持创新,

与大家共同探索,互联网之美~

发现时代趋势,让数据更具价值!

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