“人工智能”一词最早出现于1956年。人工智能是机器（特别是计算机系统）模仿人类智能的过程。专家系统、自然语言处理、语音识别、机器视觉是人工智能应用的一些典型例子。人工智能如今被广泛用于根据消费者之前的搜索和购买以及其他在线活动为消费者提供定制化推荐。在商业应用中，人工智能在产品优化、库存规划和物流等方面发挥着关键作用。人工智能及其应用医疗保健：在医疗保健行业采用人工智能可以提供量身定制的药物和X射线诊断。私人健康助理可以充当私人教练，提醒患者吃药、运动和健康饮食。制造业：人工智能在制造业的采用可能会利用循环网络（一种与序列数据一起使用的深度学习网络形式）来评估工厂设施中的物联网数据，因为它从连接的设备提供数据以预测负载和需求。生命科学：人工智能技术可以释放数据的全部潜力，解决人们面临的一些主要健康问题，从保证药物安全到更快地将新药推向市场。零售：零售业使用人工智能提供虚拟购物功能，以提供量身定制的建议并讨论用户的购买选择。人工智能还将促进库存管理和网站布局。银行业：银行采用的人工智能提高了人类活动的速度、精度和效率。金融机构可以使用人工智能方法来确定哪些交易可能是欺诈性的，实施快速准确的信用评分，并自动化劳动密集型数据管理活动。?公共部门：人工智能可以帮助应急机构做好任务准备和进行预防性维护，从而使智慧城市变得更加智能。人工智能有可能全面提高项目效率和有效性。1.机器学习机器学习是一种自动创建分析模型的数据分析。这是人工智能的一个领域，其基础是计算机可以从数据中学习、识别模式并在很少或没有人工输入的情况下做出选择。机器学习的应用：大多数处理大量数据的企业都承认机器学习技术的重要性。金融领域的服务：银行和其他金融机构使用机器学习的两个主要目的是识别有价值的数据洞察力和防止欺诈。医疗保健服务：由于可穿戴设备和传感器的开发可以利用数据实时分析患者健康状况，因此机器学习是医疗保健领域快速增长的趋势。医学专家可以使用该技术检查数据并发现可能导致更好诊断和治疗的趋势或危险信号。政府：由于政府部门拥有许多可以从中挖掘洞察力的数据源，因此公共安全和公用事业等政府部署需要机器学习技术。零售：零售业可以使用机器学习来评估消费者的购买历史，他们的网站将根据以前的购买情况推荐消费者可能喜欢的商品。零售商使用机器学习来收集、评估和应用数据，以定制购物体验、执行营销活动、定价优化、商品供应计划和消费者洞察。2.深度学习深度学习是机器学习的一种，它训练计算机执行类似人类的任务，例如语音识别、图片识别和预测。深度学习设置有关数据的基本参数，并训练计算机通过检测利用多层处理的模式自行学习，而不是通过预设模式安排数据。深度学习的应用：语音识别：用于语音识别的深度学习在企业和学术领域都得到了发展和进步。为了检测人类语音和语音模式，深度学习技术已被用于Xbox、Skype、GoogleNow和Apple的Siri等人工助理系统。自然语言处理：神经网络是深度学习的关键组成部分，多年来一直用于处理和解释文本。此方法是文本挖掘的一个子集，可用于在各种来源中查找模式，包括消费者投诉、医疗记录和新闻报道。图像识别：自动图片字幕和场景描述是图像识别的两个实际应用。自动驾驶汽车采用360度数的摄像头技术，也将提升图片识别能力。推荐系统：Amazon和Netflix已经普及了推荐系统，这些系统可以根据用户之前的行为和活动预测他们接下来可能感兴趣的内容。深度学习可用于改进复杂环境中跨多个平台的推荐，例如音乐品味或服装偏好。3.自然语言处理（NLP）自然语言处理（NLP）是人工智能的一个领域，可以帮助计算机理解、解释和操纵人类语言。为了弥合人类交流和机器理解之间的差距，自然语言处理(NLP)依赖于多个领域，包括计算机科学和计算语言学。自然语言处理并不是一门新学科，但由于人们对人机交流的兴趣日益浓厚，以及海量数据的可用性、强大的计算能力和改进的算法，自然语言处理技术正在迅速发展。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）的应用：文本分析和自然语言处理：文本分析对词进行计数和分类，从大量材料中提取结构和意义，与自然语言处理密切相关。日常生活中的自然语言处理(NLP)示例：自然语言处理(NLP)在人们的日常生活中具有广泛的常见和实际应用。贝叶斯垃圾邮件过滤是一种统计自然语言处理方法，通过将垃圾邮件术语与合法电子邮件进行比较来识别垃圾邮件。人们有没有错过一些重要的电话，然后在他们的电子邮件收件箱或智能手机应用程序上阅读语音邮件记录？这是语音到文本的转换和自然语言处理(NLP)的功能。4.计算机视觉计算机视觉是人工智能的一个领域，训练计算机分析和理解图像。机器可以使用来自相机和视频的数字图片以及深度学习模型可靠地检测和分类事物，然后对它们观察到的事物做出反应。计算机视觉在许多领域接近并超越了人类视觉，从识别人到分析现场足球比赛。计算机视觉的应用：图像分割将图像分成许多区域或片段，每个区域或片段都可以独立研究。对象检测是识别照片中特定对象的过程。足球场、进攻球员、防守球员、橄榄球等等都可以使用单个图像中的高级对象识别来识别。为了构建边界框并识别其中的所有内容，这些模型使用X和Y坐标进行识别。面部识别是一种复杂的物体检测形式，它超越了识别图片中的特定人物。边缘检测是一种确定项目或风景的边缘以更好地识别图像中的内容的方法。识别图片中重复的图案、颜色和其他视觉线索的技术称为图案检测。照片的分类将它们分为不同的类别。特征匹配是一种模式识别形式，它比较图片的相似性以帮助对图片进行分类。
