今天给各位分享亚马逊人工智能的运用的知识，其中也会对亚马逊人工智能的运用方法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录

1. 亚马逊的DeepLens如何通过AI连接网络？
2. 亚马逊在人工智能行业做出了多少努力？
3. 亚马逊智能门铃的AI会话助理，可以帮助实现哪些功能？
4. 人工智能在生活中有哪些运用？

亚马逊的DeepLens如何通过AI连接网络？

对亚马逊的DeepLens的介绍以及对AI的一点思索

虽然对提问的内容不是很理解，但还是尝试回答一下，说不定就说中了呢？对于一款产品，我们通常的理解可以分为三层：1.是什么？2.为什么？3.怎么用？

针对第一个问题，首先我们先来了解一下DeepLens是什么？根据亚马逊的官方解释，DeepLens是一款与AWS云服务集成的支持无线传输的视频摄像头和开发平台。它允许用户使用最新的人工智能（AI）工具和技术来开发基于深度学习模型的计算机视觉应用程序。

如果你是一位机器学习（MachineLearning）的初学者，你能够利用DeepLens现成的基于深度学习示例项目实践教程来深化学习。亚马逊提供的每个样本项目都至少包含一个预先训练的模型和一个教学上直接使用的推演功能。

而如果是一位经验丰富的从业者，你可以利用DeepLens开发平台来训练卷积神经网络（CNN）模型，并将包含该模型的计算机视觉应用项目部署到AWSDeepLens设备中。你可以在任何系统支持的深度学习框架中训练模型，包括

·Caff（一种常用的卷积神经网络框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上)；

·MXNet（一种亚马逊提供和推荐的高性能、灵活的深度学习库）

·TensorFlow（一种由谷歌提供的开源机器学习框架，同时也是GitHub上排名第一的神经网络算法库）。

DeepLens的硬件配置

AWSDeepLens通常搭载以下硬件配置：

支持MJPEG格式（MotionJPEG）并具备400万像素的摄像头8GB的板载内存16GB的存储容量32GBSD卡支持2.4GHz和5GHz标准双频网络的Wi-Fi微型HDMI显示端口一个音频输出和两个USB端口功耗：20W电源输入：5V和4A

AWSDeepLens相机采用Intel?Atom处理器，每秒可处理1000亿次浮点运算（GFLOPS）。这可以为用户提供在设备上执行推演所需的计算能力。微型HDMI显示端口，音频输出和USB端口允许用户连接外围设备，可以利用其他计算机视觉应用程序获得额外创意发挥。

AWSDeepLens软件的基本工作流程

设备开启后，AWSDeepLens会开始捕捉视频内容。并由此生成两个输出流：（A）设备流-未经处理即传递的视频流。（B）项目流-模型处理视频帧的结果InferenceLambda函数接收未处理的视频帧。InferenceLambda函数将未处理的帧传递给项目的深度学习模型，并在其中进行处理。InferenceLambda函数从模型接收已处理的帧，并在项目中传递出已处理的帧。

第二个问题，为什么要创造AWSDeepLens，以及分析亚马逊更为深层次的商业探索目的。

很显然，AWSDeepLens是一个开创性的产品，它让智能实验室里仅供计算机科学家研究的稀缺物品，变成了寻常工程师能够接触和探索人工智能的实验对象。对于IoT，Edge和AI爱好者而言，它的吸引力无疑是难以拒绝的。DeepLens将成为一个极具想象空间的成人游乐场，用于测试一些新兴技术，如物联网，边缘计算，机器学习和无服务器计算等前沿领域场景。

对于亚马逊推出这款产品的深层原因，我们试分析如下：

1.AWS（亚马逊）与Google在深度学习领域的分庭抗礼

随着2017年2月16日，Google正式对外发布GoogleTensorFlow1.0正式版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。AI端的竞争开始从实验室走向大众市场，TensorFlow成为普通开发人员在机器学习方面尝试涉足的首批项目之一。

随着TensorFlow的不断扩张，它不仅仅作为一个框架提供API供用户调用，也同时在围绕着算法服务推出各种配套的服务内容。而这，显然开始侵蚀到了亚马逊云服务（AWS）的领域范围，虽然AWS也有自家官方支持的MXNet，但是相对于谷歌正规军推出的TensorFlow，由零散团体做出来的MXNet还是稍显稚嫩。

因此，亚马逊亟需要划分一个新的赛道出来，突破当前的劣势地位。

2.深度学习的核心竞争不仅仅在于算法，还应有数据

对于深度学习（DeepLearning），人工智能的顶级权威吴恩达（AndrewNg）认为：

深度学习的核心是，我们需要有足够快的计算机以及足够多的数据来对大型神经网络进行实际的训练。--2013年演讲《深度学习，自主学习和无监督特征学习》我们现在已经开始拥有非常强大的神经网络，但还需要有权访问的大量数据。--2015在ExtractConf《Whatdatascientistsshouldknowaboutdeeplearning》

更加通用的描述是：深度学习算法的特点在于提供用于训练的数据量越大，算法的性能越高，而且是一个随数据量动态变化的过程。

由此，也不难理解，亚马逊推出AWSDeepLens的更广泛的目的，在于通过商业化产品的推广和AWS云的连接，将更多有效的数据将收集起来，助推自身发展。

3.物联网和云的未然布局

边缘计算、雾计算、云计算，这些都需要有及其庞大的数据进行支撑，而在不远的未来构成物联网的数十亿设备将是不可忽视的资源。同时，对于这么多设备，物联网服务将存在无法集中化的问题。它不会围绕服务器进行扩展以满足需求，而是在边缘变得更加智能-至少做一部分必要的分析。这就是为什么AWSDeepLens的概念如此引人注目的原因。他一方面为终端产品面临独立而智能化的问题提供了解决方案，而同时又推动深度学习在终端的适应性方面进行了探索和验证。

关键的例子在于，对于自动驾驶的车辆而言，一辆随时需要连接云端的汽车是不可接受的，无论从实际操作层面还是心理层面都不会被用户接受。因此如何有效保证在离线状态下，自动驾驶车辆既拥有强大的计算能力，同时又不会消耗大量的资源（比如电力和CPU计算资源），将成为一个重要的研究方向。

至于第三个问题，怎么用？在这里，我们不会去探讨AWSDeepLens具体怎么调试，让这些复杂的技术问题就交给GitHub上面的Geek们去伤脑筋吧。我们来聊一下“未来”：

谷歌在2018年谷歌I/O的演讲中，主要有3个主题：

AI-人工智能Wellbeing-福利[划掉]FakeNews-假新闻[划掉]

作为人工智能领域毫无争议的王者，我们将从谷歌最新的演讲中推断未来人工智能的发展方向：

特征增强

智能助理

虚拟现实

无人驾驶

展望未来，机器将越来越多地成为人类器官的特征延伸，帮助人类监控和预测原来无法知道的内容，修补残缺人体原本的缺陷。比如利用医疗AI进行视网膜筛查心脏病和糖尿病，通过分析医疗保健中的人类视网膜图像来诊断疾病以及预测未来24小时内患者再入院的可能性等。而同样通过AI的加持，能够让残障人士使用摩斯码设备进行交流从而获得更好的生活。

智能助理层面，AI将更加贴近人类的实际生活，包括主动推测意图，更智能地解决问题，以及更自然和聪明的语音助理，至少现在不用再傻傻的先喊一声“HeyGoogle！”（我希望苹果能早日实现这个功能：）。而更加魔幻的场景是，谷歌CEO皮查伊表示，Google助手可以帮助预约理发和订座，而对接的服务人员甚至不知道对方仅仅是一个语音助理。

“在互联网上，没人知道你是一条狗”，看来互联网上这句最著名的戏言即将变成现实...

虚拟现实，通过Google地图和相机的连接，手机中的地图内容将与现实场景结合起来，AR应用将能够嵌入引导图标，从而提供更加丰富的图文信息以及智能地指引。

最后，作为谷歌公司的兄弟公司Waymo，CEOJohnKrafcik透露，其无人驾驶的错误已减少100多倍而预判则得到了大幅提升。

很显然，随着AI的深层次介入，设备设施的智能化已不可避免，AI的加速发展势必会改变我们当前生活的方方面面。我想，AI不应该成为科学家们的独角戏，极客们的孤独狂欢，对普罗大众而言，参与进来，了解它，学习它，适应它，或许是未来人生的必修课。

亚马逊在人工智能行业做出了多少努力？

亚马逊是一家有名的科技产业公司。可以不夸张地说"包罗万有"。20多年来，亚马逊一直处于投资人工智能前沿。而今，机器学习(ML)算法驱动了许多内部系统，并形成了亚马逊产品和服务的支点。从执行中心的路径优化.亚马逊网站推荐引擎.A|exa驱动的Echo到无人机送货直升机。亚马逊人工智能涉及面有教育.医疗.零售和电子商务.媒体和娛乐.金融服务.消费者互动等众多行业。

亚马逊的Echo扬声器目前是市场上最受欢迎的产品。在未来四年内，55%美国家庭都会用人工扬声器。亚马逊除了搞智能音箱，现准备推出智能机器人，这个机器人配备摄像头，从而可以在用户家中自由活动。至于这个机器人，亚马逊只是暗示可能会有功能类似智能音箱。所以用户可以通过嵌入式麦克风和扬声器与亚马逊A1eⅹa智能助手进行对话。

亚马逊智能门铃的AI会话助理，可以帮助实现哪些功能？

【RingDoorbellConciergewithAlexa-Voicebot】

在某些方面，该服务与谷歌DuplexAI有诸多类似之处，因为访客可能不期望、甚至不知道自己正在与AI助手在对话。

如果亚马逊能够搞定用户的信任和其它问题，那未来Voicebot.ai有望实现更多功能，甚至在许可的情况下打开大门。

人工智能在生活中有哪些运用？

使用人工智能（AI）技术可以带来很多好处，其中之一就是可以帮助我们从不同的角度看待社会问题。尽管业界对AI技术可能出现的滥用有很多讨论，但我们绝对不能忽视AI应用好的一方面。全球有很多复杂的问题，而AI技术提供了一种宝贵的工具，帮助人们提高能力，为一些棘手的问题找到解决方案。以下，就是人工智能造福社会的十大最佳应用。

癌症筛查

深度学习算法支撑的AI技术，已经被用于医疗保健领域。特别是AI的影像识别能力，有望在癌症识别和筛查方面发挥作用，其中也包括乳腺癌。

AI技术还被用于预测疾病在整个医疗网络中的发展。西奈山（MountSinai）医院的一个小组，使用基于深度学习的AI算法，预测疾病的发展，实现了94%的准确度，该项目涉及的疾病包括肝癌、直肠癌和前列腺癌。

借助已经发表的癌症研究、临床试验和药物研发工作，已经有大量的数据可供AI技术使用，帮助它们检查并指导医疗保健决策。

拯救蜜蜂

你知道「世界蜜蜂计划（TheWorldBeeProject）」正在使用人工智能技术来拯救蜜蜂吗？

全球的蜜蜂数量正在下降，这对我们的星球和我们的粮食供应来说是个坏消息。

通过与甲骨文（Oracle）的合作，世界蜜蜂计划希望，学习如何通过蜂巢上的物联网传感器、麦克风和摄像头收集数据，从而帮助蜜蜂生存和繁衍。然后将这些数据上传到云中，并通过AI进行分析，以识别出其中的趋势或者模式，以指导早期干预工作，帮助蜜蜂生存。最终，AI技术让我们可以更轻松地在全球范围内共享实时信息，并采取行动拯救蜜蜂。

残疾人专用工具

人工智能造福人类的另一种用途是，帮助残障人士克服残障带来的问题。

华为使用人工智能和增强现实技术创建了StorySign，这是一个免费的移动应用程序，可以将文本转化成手语，帮助失聪儿童学习阅读；华为还创建了Track.Ai，这是一款易于使用、价格并不昂贵的设备，可以识别儿童的视觉障碍，因而可以在疾病导致失明之前就开始治疗。

华为还开发了另一款AI应用程序FacingEmotions，可以将情绪转化成简短的声音，这款应用程序可以评估在其他人脸上“看到”的情绪，帮助盲人“看到”正在和他们交谈的人的情绪，该应用程序使用了手机上的后置摄像头来评估鼻子、嘴巴、眉毛和眼睛，然后由人工智能技术分析这些面部特征的表情以及它们传达的情感——鄙视、愤怒、恐惧、厌恶、悲伤、幸福或惊喜。

气候变化

有了AI技术，我们还可以解决世界最大的问题之一——环境问题。气候变化是一个巨大的问题，但是人工智能和机器学习领域的一些思想领袖们相信，技术可以解决这个问题。

机器学习可以改善气候信息学——机器学习算法大约支撑了30种政府间气候变化专门委员会（IntergovernmentalPanelonClimateChange）使用的气候变化模型。人工智能还可以帮助教育和预测气候变化对不同地区的影响。蒙特利尔学习算法研究所（MILA）的研究人员正在使用GAN（生成对抗网络），来模拟强风暴和海平面上升造成的破坏。

野生动物保护

利用人工智能技术保护地球的另一种方式是在动物保护方面，这种技术，让资金不足的动物保护主义者有机会以低成本的方式分析数据。

夏威夷大学考艾岛濒危海鸟恢复项目（UniversityofHawaii’sKauaiEndangeredSeabirdRecoveryProject）使用人工智能技术，分析了600个小时的音频，以检测鸟类和电线之间的碰撞次数。

在另一个项目中，为了利用人工智能技术阻止濒临灭绝物种的减少，南加州大学社会人工智能中心（UniversityofSouthernCaliforniaCenterforArtificialIntelligenceinSociety）使用无人飞行器，来寻找偷猎者并定位动物。无人机收集到的数据会被发送回来，然后由机器学习工具进行分析，这些工具使用博弈论来帮助预测偷猎者和动物的活动。

WildMe和微软还在使用人工智能技术，对人们上传到互联网上的照片进行自动识别，记录和跟踪鲸鲨等濒临灭绝的动物的情况。

战胜世界饥饿问题

终结世界饥饿危机最可行的工具之一，就是人工智能技术。它可以分析数百万个数据点，帮助确定理想的农作物、培育种子、最大化电流输出并且精准控制除草剂的施用。

在这些方面，有很多应用程序已经投入使用了，但是我们想在这里强调的是营养早期预警系统（NEWS），该系统使用机器学习和大数据，来识别出由于作物歉收、食品价格上涨和干旱等原因而风险上升的地区。

减少不平等与贫困

尽管一直存在着这样的争议——人类的偏见可能会通过存在偏见的算法或者训练数据集进入人工智能，但是人工智能技术实际上是可以帮助减少不平等现象的。

芝加哥大学数据科学和公共政策中心（TheCenterforDataScienceandPublicPolicyoftheUniversityofChicago）的Aequitas项目和IBM的AIFairness360，都是可以跟踪和纠正偏差的开源工具包。智能文本编辑器Textio能够使职位描述更具包容性，该工具帮助一家出版商将女性员工的招聘比例从之前的10%提高到了57%。伦敦大学帝国学院（ImperialCollegeofLondon）正在训练人工智能，根据街道图像识别城市生活条件中的不平等现象，以期最终使用这些信息来改善现状。与之类似，斯坦福大学在使用人工智能技术分析卫星图像，以预测贫困地区，进而影响经济援助。

利用人工智能/机器学习消除贫困的另一种做法，是IBM的科学造福社会（ScienceforSocialGood）工作开发的SimplerVoice，它可以帮助文盲克服不识字的困难。

排查“假新闻”

人工智能是将“虚假新闻”推向大众的推手。

但是谷歌、微软和草根“虚假新闻挑战”（FakeNewsChallenge）正在使用人工智能技术（机器学习和自然语言处理）自动评估文章的真实性。由于必须要监控的帖子、Facebook动态的数量数以万亿级，所以无法手工完成监控，公司还会使用人工智能技术来查找可能标志着虚假新闻的词语和模式。

其他依赖人工智能技术分析内容的工具还包括Spike、Snopes、Hoaxy等。

评估医学影像

总体而言，人工智能技术正在通过多种方式改善医疗保健系统。

总部位于德国的SiemensHealthineers是一家领先的医疗技术公司，该公司将人工智能技术集成到很多技术之中。其中一项技术是AI-RadCompanion.4，这是一个放射科助理，可以支持医学成像阅读和测量的常规任务。人工智能增强了医学成像检查，可以帮助那些劳累过度的放射科医生，减轻一点他们的工作量。

另一项创新是AI-PathwayCompanion5。该工具结合了来自病理学、影像学、实验室和遗传学的洞察力，可以根据数据，为每一位患者提供状态预测和下一步的治疗建议。

确定升级优先次序

在南加州大学社会人工智能中心（UniversityofSouthernCaliforniaCenterforArtificialIntelligenceinSociety），他们部署了人工智能技术，以明确如何在地震时维持洛杉矶的供水。

由于该市公共事业基础设施老化，该项目在供水管网中确定需要修缮提升的区域，优先将为重要的基础设施（例如为医院、疏散中心、消防队和警察中心等地供水的基础设施）供水的管道升级成抗震管道。人工智能可以通过模拟大量不同的场景，找到最佳解决方案，因而非常适合用来解决这个问题。

OK，关于亚马逊人工智能的运用和亚马逊人工智能的运用方法的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。