從事與智慧有關(guān)的行業(yè)是哪些？
從事與智慧有關(guān)的行業(yè)是哪些？
1、人工智能安全工程師AI的出現(xiàn)，對于人類來說是好處還是壞處，一直是各界談?wù)摰慕裹c話題，其中一個引人注意的話題就是安全問題，如何確保無人駕駛汽車在馬路上行駛的時候，能確保正確的識別人群，識別汽車以及道路交通安全。人工智能安全工程師的出現(xiàn)，意味著他們要確保人工智能系統(tǒng)的安全性能完善，消除安全隱患，他們需要**預測可能發(fā)生的意外后果，并且避免緊急情況造成的特殊意外。
2、人工智能訓練師如果說人工智能安全工程師是后端服務(wù)，那訓練師就是AI的父母，訓練師負責訓練它們，教會它們語言，使得它們看上去更像一個正常的人類，并且能跟人類進行交流。
眾所周知，人工智能語言就是背后的一整套復雜的算法，他們能夠90%以上識別人類語言系統(tǒng)，并且能區(qū)分語言中的諷刺、挖苦、嘲笑等語言，并能相對應(yīng)的做出回應(yīng)。3、人工智能風險控制師人工智能的發(fā)明，目的旨在于提高工作效率之外，有另一個重要的原因在于能降低風險值。例如金融貸款領(lǐng)域，當貸款人到金融機構(gòu)申請貸款時，AI會對貸款人背后的大數(shù)據(jù)進行分析，包括他平時的借款記錄、還款記錄、違約記錄、信用記錄等，來判斷是否將錢借給他，能借款的額度是多少。而這一系列的語言，需要一個懂人工智能語言的風險控制師來解釋并且證明決策的合理性。
5G時代、人工智能時代已經(jīng)來臨，面向未來，人類不應(yīng)該逃避人工智能帶來的翻天覆地的變化，而是應(yīng)當積極地學習與人工智能相互合作的技能，推動人類文明的發(fā)展前行。
智能行業(yè)有哪些類別？
1、人工智能的領(lǐng)域分類——深度學習深度學習是基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行學習操作，是機器學習研究中的一個新的領(lǐng)域，機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)**，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學習是無監(jiān)督學習的一種。
2、人工智能的領(lǐng)域分類——自然語言處理自然語言處理是用自然語言同計算機進行通訊的一種技術(shù)。
人工智能的分支學科，研究用電子計算機模擬人的語言交際過程，使計算機能理解和運用人類**的自然語言如漢語、英語等，實現(xiàn)人機之間的自然語言通信，以代替人的部分腦力勞動，包括查詢資料、解答問題、摘錄文獻、匯編資料以及一切有關(guān)自然語言信息的加工處理。例如生活中的電話機器人的核心技術(shù)之一就是自然語言處理.3、人工智能的領(lǐng)域分類——計算機視覺計算機視覺是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
現(xiàn)在的智能行業(yè)有哪些
農(nóng)業(yè)：農(nóng)業(yè)中已經(jīng)用到很多的AI技術(shù)，無人機噴撒農(nóng)*，除草，農(nóng)作物狀態(tài)實時監(jiān)控，物料采購，數(shù)據(jù)收集，灌溉，收獲，銷售等。通過應(yīng)用人工智能設(shè)備終端等，大大提高了農(nóng)牧業(yè)的產(chǎn)量，大大減少了許多人工成本和時間成本。
通信：智能外呼系統(tǒng)，客戶數(shù)據(jù)處理（訂單管理系統(tǒng)），通信故障排除，**攔截（360等），騷擾信息攔截等。
醫(yī)療：利用***的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動，逐步達到信息化。例：健康監(jiān)測（智能穿戴設(shè)備）、自動提示用*時間、服用禁忌、剩余*量等的智能服*系統(tǒng)。百科**治安：安防監(jiān)控（數(shù)據(jù)實時聯(lián)網(wǎng)，公安系統(tǒng)可以實時進行數(shù)據(jù)調(diào)查分析）、電信**數(shù)據(jù)鎖定、犯罪分子抓捕、消防搶險領(lǐng)域（滅火、人員救助、特殊區(qū)域作業(yè)）等。
人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？
人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1.強化學習領(lǐng)域;2.生成模型字段;3.內(nèi)存**領(lǐng)域;4.數(shù)據(jù)學習領(lǐng)域;5.模擬環(huán)境領(lǐng)域;6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域;7.教育領(lǐng)域;8.物流管理領(lǐng)域。1.加強學習領(lǐng)域強化學習是一種通過實驗和錯誤進行學習的方法，它受到人類學習新技能過程的啟發(fā)。
在強化學習的典型案例中，我們要求參與者采取行動，通過觀察當前情況來**化反饋結(jié)果。
每次你執(zhí)行一個動作，實驗者都會收到環(huán)境的反饋，所以它可以判斷這個動作的效果是積極的還是消極的。2.生成模型字段通過大量樣本的收集，人工智能生成的模型具有很強的相似性。也就是說，如果訓練數(shù)據(jù)是人臉的圖像，那么訓練后得到的模型也是類似人臉的合成圖像。人工智能**專家Ian Goodfellow為我們提出了兩個新思路：一個是生成器，負責將輸入的數(shù)據(jù)合成新的內(nèi)容;另一個是鑒別器，負責判斷生成器生成的內(nèi)容是真是假。
這樣，生成器必須反復學習合成的內(nèi)容，直到鑒別器無法辨別生成器內(nèi)容的真實性。3.存儲**字段人工智能系統(tǒng)要像人類一樣適應(yīng)各種環(huán)境，就必須不斷掌握新的技能并學會應(yīng)用。傳統(tǒng)的神經(jīng)**很難滿足這些要求。
比如一個神經(jīng)**訓練完A任務(wù)后，如果訓練它去解決B任務(wù)，那么這個**模型就不再適合A了。目前有一些**結(jié)構(gòu)可以使模型具有不同程度的記憶能力。長短期記憶**可以處理和預測時間序列;漸進神經(jīng)**學習獨立模型之間的水平關(guān)系，提取共同特征，可以完成新的任務(wù)。
4.數(shù)據(jù)學習領(lǐng)域一直以來，深度學習模式都是需要大量的訓練數(shù)據(jù)才能達到**的效果。沒有大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)，深度學習模型不會取得**的效果。例如，當我們使用人工智能系統(tǒng)解決缺乏數(shù)據(jù)的任務(wù)時，會出現(xiàn)各種問題。
有一種方法叫遷移學習，就是把訓練好的模型轉(zhuǎn)移到一個新的任務(wù)上，這樣問題就很容易解決了。5.仿真環(huán)境領(lǐng)域如果人工智能系統(tǒng)要應(yīng)用于現(xiàn)實生活，那么人工智能必須具有適用性的特點。因此，開發(fā)模擬真實物理世界和行為的數(shù)字環(huán)境，將為我們提供檢驗人工智能的機會。在這些仿真環(huán)境中進行訓練，可以幫助我們很好地理解人工智能系統(tǒng)的學習原理以及如何改進系統(tǒng)，也為我們提供了一個可以應(yīng)用到真實環(huán)境中的模型。
6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域目前垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語言處理技術(shù)基本能夠滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場上已經(jīng)出現(xiàn)了很多技術(shù)服務(wù)商，比如提供智能醫(yī)學影像技術(shù)的尚德云星、開發(fā)人工智能細胞識別醫(yī)療診斷系統(tǒng)的智維信分公司、提供智能輔助診斷服務(wù)平臺的若水醫(yī)療、統(tǒng)計處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的一通天下等。雖然智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預測、醫(yī)學影像輔助診斷、*物開發(fā)等方面發(fā)揮著重要作用。由于醫(yī)院之間缺乏醫(yī)學影像數(shù)據(jù)和電子病歷的流通，企業(yè)與醫(yī)院之間的合作不透明，這就使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間產(chǎn)生矛盾。7.教育領(lǐng)域科大訊飛、學校教育等企業(yè)已經(jīng)開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。
通過圖像識別，可以進行試卷批改、識題、機器答題等。通過語音識別可以糾正和改善發(fā)音;人機交互可以**回答問題。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行業(yè)師資分布以及成本問題，從工具層面為師生提供更高效的學習方式，但無法對教育內(nèi)容產(chǎn)生更實質(zhì)性的影響。8.物流管理領(lǐng)域物流行業(yè)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計算機視覺、智能機器人等技術(shù)，在配送、裝卸、運輸、倉儲等過程中進行了自動化改造，基本可以實現(xiàn)無人化作業(yè)。
比如利用大數(shù)據(jù)對商品進行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化物流供給、需求匹配、物流資源的配置等。
