1。自然语言生成自然语言生成是AI的一个子学科，它将数据转换为文本，使计算机能够以前所未有的准确性交流思想。它用于客户服务生成报告和市场摘要，例如国外的AutomatedInsights、CambridgeSemantics等公司，都在使用这种技术。2.语音识别Siri只是能够理解你的系统之一。每天，越来越多的系统被创造出来，可以转录人类语言，通过语音响应交互系统和移动应用程序达到数十万人。3.虚拟助手虚拟助手只不过是能够与人交互的计算机代理或程序。这项技术最常见的例子是聊天机器人。虚拟助手目前被用于客户服务和支持以及智能家居管理。一些提供虚拟智能助手的公司包括亚马逊、苹果、谷歌、微软等等4.机器学习平台如今计算机也可以轻松学习，而且它们非常聪明！机器学习(ML)是计算机科学的一个分支学科，也是人工智能的一个分支。它的目标是开发让计算机学习的技术。通过提供算法、API（应用程序编程接口）、开发和培训工具、大数据、应用程序和其他机器，机器学习平台每天都在获得越来越多的关注。它们目前主要用于预测和分类。5、AI优化硬件AI技术让硬件更加友好。这个怎么样？面向AI的任务是通过专门设计和构建的新图形和中央处理器和处理设备来执行的。如果您还没有见过它们，那么可以直接插入便携式设备和其他地方的AI优化硅芯片即将出现并被广泛接受。6.决策管理智能机器能够将规则和逻辑引入人工智能系统，因此您可以使用它们进行初始设置/培训、持续维护和调整。决策管理已集成到各种企业应用程序中，以协助和执行自动化决策，使您的业务尽可能盈利。7.深度学习平台深度学习平台使用一种独特的ML形式，它涉及具有不同抽象层的人工神经回路，可以模仿人脑、处理数据并创建决策模式。它目前主要用于识别模式和分类仅与大规模数据集兼容的应用程序。8.生物识别技术该技术可以识别、测量和分析人类行为和身体结构和形态的物理方面。它允许人与机器之间进行更自然的交互，包括与触摸、图像、语音和肢体语言识别相关的交互，并且在市场研究领域很重要。9.机器人流程自动化机器人流程自动化使用脚本和方法来模拟和自动化人工任务来支持业务流程。在为特定工作或任务雇用人员成本太高或效率太低的情况下，它特别有用。一个很好的例子是AdextAI，该平台使用AI来自动化数字广告流程，帮助企业在机械和重复性任务上节省大量时间。10.文本分析和NLP（自然语言处理）该技术通过统计方法和ML使用文本分析来理解句子的结构，以及它们的含义和意图。文本分析和NLP目前正用于安全系统和欺诈检测。它们还被大量自动化助手和应用程序用来提取非结构化数据。补充：人工智能实用模型谷歌曾在2017年发布过一个AI开源DIY项目——AIYProjects。其目的是降低AI的学习门槛，让人工智能更加普及和普及。同时，为了推广AI技术，谷歌还发布了相关的AI硬件产品。其中AIYVisionKit——AIYVisionKit，可以处理图像识别和计算机视觉，支持离线识别数千种常见物体（动物、植物）以及人脸和面部表情。值得一提的是，这款纸盒的核心是一块名为VisionBonnet的电路板，采用了IntelMovidiusMA2450芯片。事实证明，这种低功耗视觉处理单元可以运行神经网络模型来识别物体。
