一、自然语言生成自然语言生成是一种将结构化数据转换为母语的时尚技术。计算机被编程为执行算法以将数据转换成用户所需的格式。自然语言是人工智能的一个子集，可帮助内容开发人员自动化各种内容并以所需格式输出。内容开发者可以使用内容在各种社交媒体平台上进行推广。随着数据不断转化为人们需要的格式，人为干预的成分将大大减少。数据可以以图表、图形等形式展示。2.语音识别语音识别是人工智能的另一个重要子集。通过计算机将人类语音转换为有用且易于理解的格式。语音识别是人机交互的桥梁。可以识别和转换世界上多种语言，做到高效率、高精度，甚至可以识别方言。Apple的Siri是语音识别的经典应用。其他几个人工智能应用我在之前的文章中也提到过，这里就不一一列举了。3.虚拟代理虚拟代理是与人类交互的计算机应用程序。典型应用，例如：GoogleAssistant帮助组织会议，Amazon的Alex帮助让您的购物更轻松、更愉快。虚拟助手，如语音助手，会从您的选择和偏好中获取提示。4.决策管理决策管理有助于快速决策、规避风险和流程自动化。决策管理系统广泛应用于金融部门、医疗保健部门、贸易、保险部门和电子商务。5.机器学习机器学习技术帮助公司使用算法和统计模型进行数据分析，以便做出明智的决策。企业正在大力投资机器学习，以从其在不同行业的应用中获益。例如：医疗保健和医疗行业需要机器学习技术来分析患者数据以预测疾病，以便有效地治疗患者。银行和金融行业需要机器学习来分析和识别客户数据，预评估客户投资行为，防范风险和欺诈。零售商利用机器学习来预测更多的顾客偏好，分析消费者的消费数据，及时调整经营策略和营销方式，获得更高的利润和更好的回报。6.机器人过程自动化机器人过程自动化是人工智能的另一种应用，部署机器人（应用程序）来解释、交流和分析数据。这种人工智能学科有助于部分或完全自动化重复和基于规则的手动操作。7.点对点网络点对点网络有助于连接不同系统和计算机之间的数据共享，而无需通过服务器传输数据。八、深度学习深度学习是人工智能的另一个分支，它以人工神经网络为基础。这项技术教会计算机和机器像人类一样以身作则。“深”，体现在它在神经网络中有多少隐藏层。通常，一个神经网络有2-3个隐藏层，最多可以有150个隐藏层。深度学习可以在海量数据上高效地训练模型和图形处理单元。这些算法在层次结构中工作以自动化预测分析。深度学习已经在航空航天、军事等诸多领域发挥了巨大的潜力，得到了长足的发展。它可以检测卫星上的物体，通过识别人类靠近机器时的危险事件来帮助提高人类安全，还可以帮助检测癌细胞等。9.AL优化的硬件人工智能软件在商业世界中的需求量很大。随着对软件需求的增加，对能够支持该软件的硬件系统或平台的需求也在增加。AL硬件包括处理可扩展工作负载的CPU、用于神经网络的专用内置芯片、神经形态芯片等。众所周知，世界著名的CPU制造商AMD正在制造能够执行复杂AI计算的芯片。业内专家预测，医疗保健和汽车可能是这些芯片的受益行业。
