在日益数字化的世界中，人工智能正被用于改善客户体验和整体绩效。如果您涉足物联网技术领域，了解人工智能的重要性和优势至关重要。在本节中，我将讨论与AI相关的方方面面，以便您对这个主题有一个清晰的认识。如今，物联网应用涉及视觉识别、预测未来事件和识别对象。您可能想知道，“IoT应用程序有何不同？”它们用于多种用途，例如家庭自动化、医疗保健和制造。它们也可以用于智慧城市。人工智能算法允许系统独立评估、学习和行动人工智能算法允许系统独立评估、学习和行动。它还可以用于创建虚拟大脑或思想。该技术的设计方式使其能够从经验中学习，并具有自行学习新事物的天生能力。这意味着，如果您希望您的设备或系统学习某些技能，您需要将一些数据输入其中，可以由您自己或其他人（例如员工）输入。机器学习是人工智能的另一个分支机器学习是人工智能的另一个分支。它允许程序分析庞大的数据集并在需要时自行做出决策。机器学习可用于多种目的，例如图像分类、语音识别或推荐引擎。机器学习使用数据来学习模式，以便使原本需要人工干预的过程自动化。例如，自动驾驶汽车(AV)可能会在夜间使用它来识别交通标志和道路状况，因此它知道根据周围环境在特定道路上行驶多快，而不是仅仅依靠其设计师或其他人的指示熟悉这些路径。深度学习是机器学习的最好例子深度学习是一种使用人工神经网络(ANN)执行模式识别和分类任务的机器学习。它依赖于多层人工神经网络，其中每一层都有多个神经元并从过去的经验中学习。人脑是深度学习系统的一个例子，因为它可以以多种不同的方式感知和处理信息。这种能力使我们能够理解语言、识别面孔、阅读书籍并根据我们以前情况的经验或知识做出决定。人工智能需要大量数据人工智能技术需要大量数据，制造商可以使用物联网设备收集的数据。可用于训练AI模型的数据越多，它的性能就越好。例如，如果您有一个IoT设备可以监控家中的温度，并在检测到超出正常参数的变化（例如下降两度）时向您发送警报，您可以使用它来训练具有信息和其他因素，例如天气模式或历史模式，以便您的设备可以预测另一场寒流是否即将到来。这种类型的分析有助于降低与维护设备相关的成本，例如根据其位置专门为高/低温设计的供暖或空调系统；然而，如果他们没有定期监测，随着时间的推移，他们将由于加热/冷却循环（尤其是在冬天）之间的循环磨损而运行效率降低。IoT和AI可用于在不说话或打字的情况下向家中或工作中的机器发出命令从上面的示例中可以看出，AI和IoT不仅仅是两种协同工作的技术。它们实际上在某些领域相互补充，使人们无需说话或打字即可在家中或工作中向机器发出指令。除此之外，它们还有其他好处：在IoT应用程序中使用AI使我们能够创建可以从其环境中学习并进行相应调整的系统；这使它们比传统方法更有效，传统方法侧重于预定义的规则（例如，“如果满足这些条件，则执行此操作”）。例如，自动驾驶汽车可能比人类司机更能识别交通模式，因为它可以访问有关道路状况的各种数据，包括天气预报。因此，如果今天晚些时候预报有大雨，汽车不仅会知道日落前还剩多少时间，还会知道天黑后在城里行驶寻找停车位时是否还有足够的光线！我们结束了这篇博客，我在其中讨论了有关将AI用于IoT应用程序的所有重要方面。人工智能是计算机科学的一个分支，与智能代理的设计和开发有关，智能代理是可以感知其环境并采取行动以最大限度地提高实现特定目标的成功机会的软件。它已在工程、哲学、法律、生物学和经济学中使用了50多年。第一个人工智能(AI)系统于1956年由约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)创建，他开发了一种称为“西洋跳棋游戏”的机器学习测试，它会自我对弈，直到它可以仅使用逻辑规则以公平的方式击败对手；这是使用通过电话线连接在一起的两台计算机完成的——后来系统切换到专用硬件，但仍然受到那些原始设计速度的限制（它们一次只能处理一台计算机）。游戏状态）。最终，人工智能是最有前途的技术之一，并将在使物联网更智能地工作方面发挥重要作用。人工智能的使用可以帮助我们解决与数据收集、分析和决策相关的问题。
