人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
(一)基于数据识别及语音识别的应用
这一类的应用连接是人与机器、数据与机器的桥梁,是人工智能在财务领域中应用的基础。简单说,该类应用是把纸质或者影音图像化的数据转换成计算机能够计算的结构化数据。
传统模式下,在取得发票后,财会人员要人工核对票面信息,然后到税务局网站验票,时间成本很大。而采用了人工智能的数据识别技术后,可以做到智能识票,通过OCR自动识别(OCR:光学字符识别)方式,完成纸质发票或者电子发票录入和审核工作。在智能识票后,配套链接税务系统,能够完成从发票信息提取->发票验真->单据签收->智能审核的自动化流程。
人工智能研究的基本内容涵盖了多个方面,包括对人的智能的理论研究、对人工智能及其模型的设计、实现和测试的研究,以及对人工智能应用的研究等。具体来说,人工智能的研究内容可以分为以下几个方面:
1.人工智能基础理论:研究人工智能的学科体系、基本概念、原理和方法论等。
2.人工智能模型与算法:研究人工神经网络、深度学习、强化学习等人工智能模型和算法的设计和实现。
3.人工智能应用技术:研究人脸识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等人工智能应用技术。
4.人工智能与其他领域的交叉研究:例如人工智能与心理学、哲学、经济学、社会学、历史学等领域的交叉研究。
5.人工智能应用伦理和政策研究:研究人工智能在医疗、金融、法律、教育等领域的应用,以及由此带来的伦理和法律问题。
1、机器人通常需要专业知识库(词库),也可以通过自己编辑好的相关词,机器人会自动通过关键词匹配好,然后进行输出互动。
2、客服机器人搜索知识库,实现单轮和多轮对话。它不需要意图识别,但需要分析各种信息,并向访问者提供有效的反馈。这是一个命中率,所以不是一个小困难。幸运的是,这项技术相对成熟,已经商业化。
3、教机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断
4、幼儿教育、家政、绿色种植、零售等这些事情,都可以通过人工智能实现人力的解放。这种人工智能不需要具备自学能力,只需要程序规则完成明确的任务。
5、四、工业智能汽车、安保领域、智能家居
6、在工业领域,人工智能只能执行一些狭窄的工作,但它可以执行量级组合来完成人力的完全替换。人力资源将开展更多的商业活动,人工智能比人力资源更加高效和准确。
7、土壤质量检测、自然环境监测、农业管理战略分析、智能筛选
1、无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等
2、人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
3、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,之后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期,人脸识别技术进入初级应用阶段。目前,人脸识别技术已广泛应用于多个领域,如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
4、机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
5、生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。
6、智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。
7、智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。
8、智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。究其本质,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话,家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作
9、个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等。
10、医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用,它的处理对象是由各种不同成像机理,如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像
11、图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
1、人工智能主要涉及多种编程语言和领域,但最主要的编程语言包括Python、R、C++、Java等。这些语言各有优缺点,根据具体应用场景和需求选择合适的语言是关键。
2、例如,Python由于其简洁的语法和丰富的库支持,是人工智能领域的首选语言之一,尤其在机器学习和深度学习领域应用广泛。
3、C++也是常用的语言之一,主要用于开发底层算法和操作系统级别的开发。此外,Java在大数据和分布式计算方面也有广泛应用。除了编程语言,人工智能还涉及到数据结构、算法设计、机器学习、深度学习等多个领域,需要不断学习和掌握新知识才能在这个领域保持竞争力。