简介：本文的首席执行官注释将介绍有关如何成功部署人工智能的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
云扩展RPA + AI，建立企业智能生产力
RPA给予AI强制执行
作为RPA的前端，AI通过计算视觉，语音和语义识别来触发该过程，使AI具有眼睛和手脚，可以直观地发现问题，并且系统中的复杂异常行为和执行过程将产生蒙值。
AI赋予RPA强认知能力
作为RPA的后端，AI用于通过RPA模拟人类操作，以进行无限制的机器学习数据培训，从RPA执行中接收反馈，以便RPA具有大脑，可以感知，学习和做出决策，并通过该数据收集数据，并通过该数据进行收敛。各种业务线的有序融合，使企业能够打开AI的大门。
RPA的引入不仅可以巩固现有的业务流程以提高企业的实施效率，还可以提高企业员工和机器人合作的能力，并为AI时代的到来做好准备。
一方面，由于RPA流程自动化机器人的成功部署，员工有更多机会与人工智能AI的实际应用程序方案联系。识别和处理可以更直观地显示AI功能；另一方面，RPA的使用也增加了员工和机器人的经验。这是在未来AI时代大型人类机器合作的最佳准备。
通过实施RPA，虽然企业可以深入了解知识过程，但它可以使用RPA连接所有特征的所有特征，以进行自机学习培训，以实现更聪明的未来的稳固基础未来。
在数字化的时代，机器人将永远无法取代人力。以人为中心，人力更有价值。使用数字驱动器，通过探索RPA+AI模式，我们正在尝试为您和您的业务带来真正的智能自动化，并在You Development阶段前往新的人类机器合作。
音乐家，化学家和物理学家可以为企业的人工智能团队带来什么灵感？人们需要很多人来了解人工智能的一系列技能和角色，包括非技术技能和角色，这将促进人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，这也取决于数据科学和机器学习。这是因为该公司有效的人工智能部署需要建立一个全面的团队，包括来自各种背景和技能的人员，以及非技术角色。
NESS数字工程公司首席技术官Moshekranc表示：“任何人工智能计划都需要IT专家和行业专家的组合。IT专家了解机器学习工具包：哪种算法系列最有可能解决特定问题？如何调整特定问题？使用它来利用结果的特定算法，以使结果的准确性以及行业专家的知识带来了特定的知识领域：哪些数据源可用？机器学习算法？没有行业专家的投入，IT专家可能无法回答这些问题“”
因此，结论是人工智能的成功确实取决于团队，而不是任何个人或角色。
执行副总裁兼首席信息官兼首席信息官基思·柯林斯（Keith Collins）说：“建立了有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，团队合作将获胜。
人工智能才能的四种核心类型
柯林斯认为，人工智能团队需要四种核心类型：
?了解业务流程对于建立真实场景和宝贵结果很重要。
?理解分析技术的人员，例如机器学习，统计，预测和优化，并正确使用它们。
?了解数据的来源，质量以及如何维持安全性和信任。
?了解如何通过结果实现人工智能架构师。
柯林斯指出，像其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐，化学，物理和其他学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的互动系统中理解科学的过程和思考。他们通常擅长建立批判性思维技能和良好实验所需的应用机器学习结果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值很广：例如，它可以帮助公司更好地应对人工智能BIAS。这对于解决业务问题（包括最大和困难的问题）也很重要，这可能是公司首先制定制定的原因之一。人工智能策略。
高级数据科学家兼物联网实践的权威杰夫·麦吉希（Jeff McGehee）说：“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题很重要。多样性与生活经验有关。专业背景对于大多数人的生活经验都很重要，它可以增加人工智能项目的维度，并为寻找创新解决方案提供新的观点。”
麦格希还指出，建立人工智能或其他不同团队需要企业的积极努力，也需要作为招聘和就业实践的一部分。企业将发现，多样性的实现可能不是可行的团队建设策略。
考虑到这一点，我们需要了解一系列对人工智能团队（包括非技术角色）有价值的专家和角色。
1.现场专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪种术语，他们需要了解他们对企业人工智能计划的重要性。
麦格希说：“人工智能系统的开发需要 - 深入了解系统操作领域。专家开发人工智能系统很少成为系统实际领域的专家。行业的专家可以提供关键见解，以使其能够使人有所了解，以使其能够做出能力，使您能够做出专家人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness Kranc指出，这些专家可以解决针对企业和策略的领域问题。
他说，行业中的专家类型取决于要解决的问题。没有必要的见解是收入和运营效率还是供应链管理，行业专家需要回答以下问题：
?哪些见解最有价值？
?可以将在行业领域收集的数据用作见解的基础吗？
?意见有意义吗？
以下将引入一些特定的行业领域，但首先了解人工智能团队中的其他关键角色。
2.数据科学家
Jane.AI的人工智能研究与开发总监Dave Costenaro说，这是人工智能团队在新项目中工作的三个关键需求中的第一个。它的示例项目包括聊天代理，计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说：“数据科学家具有各种背景，例如统计，工程，计算机科学，心理学，哲学，音乐等，通常都有强烈的好奇心，迫使他们在系统中找到和使用模式，例如它们，例如作为您可以为人工智能项目提供的东西，确定它可以做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说：“程序员已经通过标准化代码获得了想法，模型，数据科学家的算法以及与适当的用户，设备，API等的对话，并成功地将其转化为现实。”
4.产品设计师
Costenaro说，三个关键需求的最终结果也说明了人工智能团队非技术知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术，设计，工程，管理，心理学和哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5.人工智能伦理科学家和社会学家
人工智能伦理学科学家和社会学家可能在某些部门（尤其是医疗服务或政府部门）中发挥至关重要的作用，但在广泛的情况下，它似乎变得越来越重要。
麦格希说：“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们以及代表团体是否得到公平对待。如果系统的准确性前所未有，但没有预期的社会影响，那么一定可能有可能。失败。”
6.律师
麦格希说，在这个新兴领域，他还看到了法律专业知识的独立和相关需求。并且更多地了解人工智能在工业中的应用，预计将引入更多的法律。一项宝贵的财富。”
由于该行业的专家非常重要，因为Kranc和McGehee精心阐述，有必要在某些行业领域（包括技术和非技术领域）研究特定示例。这些领域应是人工智能团队建设的一部分，具体关于企业的具体目标和用例。
Jane.ai的Costenaro指出：“由于人工智能通常只是一层丰富了现有商业用例的一层，因此过去支持此用例的团队成员仍然很有价值。出于相同的原因，这也是必不可少的原因。”，”
Costenaro提供了可能具有宝贵人工智能的人工智能贡献者的五个角色示例，并解释了如何调整和增强在人工智能环境中的现有角色。
7.高管和战略家
Costenaro说：“企业高管领导层将需要考虑通过人工智能可以自动化和改进哪些业务模型，并权衡以下团队的新机会和风险，例如数据隐私，人类计算机的交互等。”“
8. IT主管
不要对非技术字符的价值感到困惑：没有它，公司的人工智能策略就不会太远。Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果您正在积累并存储一个问题大量用于模型培训的数据，您将如何确保数据的隐私和安全性？此外，它将如何存储并将其从服务器提供到客户的设备，以快速而可靠地提供从服务器提供设备客户的设备。
Costenaro补充说，这还将促进DevOps专业人员的持续增长和云本地技术（例如容器和安排）专业知识人员的所有权。IT部门有机会使用人工智能工具（例如Chat Robots）来简化内部服务。
9.人力资源负责人
Costenaro说：“与此类似，人力资源部也有许多机会为客户提供人工智能工具，例如聊天机器人，以提高效率。”
此外，人力资源似乎是人工智能在评估组织中影响的重要参与者，这与麦格希的角色（例如伦理学家和律师）没有什么不同。
10.营销和销售负责人
正如KRANC指出的那样，如果企业的人工智能计划与收入有关，则应考虑增加销售和营销领域的专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要使用销售自动化工具和机器人流程自动化（RPA）和其他技术来增强其现有技能和流程。
11.操作专家
在整个IT部门，运营和DEVOPS专业人员都有特定的专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列出了以下问题使用专业知识：在哪里使用专业知识：
?哪些可以自动化和改进？
?如果使用机器学习模型，您将如何创建一个新的数据收集过程来继续培训和改进这些模型？
?我们可以从开源存储库中获得准备模型和/或数据集以获得巨大的第一机会吗？第三方供应商提供的API服务会考虑一些任务和用例吗？
尽管人工智能可以解决一些主要问题，但肯定会带来新的挑战。这是多元化团队的基本原因。
麦格希说。“背景和个性不同的人员会注意不同的项目细节和限制，这很有用，因为它改善了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的总体方法。”
人工智能的未来影响确实将是它如何改变我们的工作方法以及我们与技术，数据和时间管理的关系。
目前，人工智能在非常狭窄的用例中是最聪明的。在大多数情况下，我们当前的人工智能和自动化级别只能处理重复性和常规任务。专注于单个使用任务的官方智能应用程序通常称为垂直人工智能。（关于AGI的可行性，您在电影中看到的人工智能仍然存在巨大的争论。底线：这种距离的数十年仍然存在。）
考虑一下您如何预订航班/酒店，在线订购甚至在Google上进行搜索。广告AI可以简化，自动化和无聊，普通任务，并已成功部署在图像分析中（想想医学诊断），音乐作曲家，旅行计划，甚至协助安排会议。
考虑到这一点，未来的工作似乎分为四个不同的群体：
仅限人：今天仍然有很多任务。我们非常擅长创意和本能驱动的任务，需要深层的背景。我们也非常擅长提出问题并根据我们的观察提出假设。这是一个顾问发光的地方，很长一段时间不会改变。
人类 +知情：正如我之前提到的，许多顾问使用数据来知道如何工作。在处理大量数据的能力中，我们开始依靠这些数据来做出日常决策。数据可视化和分析已成为规范在许多领域，例如网络分析，商业智能和股票分析。
人+机器帮助：我们已经开始看到人类与机器并排工作一段时间。考虑我们在电子邮件和文档中使用的自动校正拼写功能。或者您正在阅读本文的手机或笔记本电脑，以及它对您的日常工作的影响。这确实是一个大数据，预测分析和人工智能开始发光的地方。
只有机器：在某些行业中，机器已经占主导地位。考虑汽车制造，甚至是简单的东西，例如在线预订航班和酒店。运行这些服务的算法是由人类设计和监视的，但是主要的指标是由机器生成顾问帮助安装新系统并提高现有系统的效率。
人工智能将主要允许我们避免提取大量数据并用力分析。这使我们能够在其他地方度过这些时间。
在当今的社会中，有很多方法可以通过信息。相对正式的方式应该是电子邮件传输。例如，大多数人几乎每天都需要在生活和工作中发送电子邮件，并且写作过程中有很多错别字。因此，有必要在此TimeError中激活语法检查和拼写检查，这些工具是通过人工智能和自然语言处理的。此外，垃圾邮件过滤还应用于人工智能技术。更重要的是，反病毒软件还使用机器学习来保护您的电子邮件帐户。
在当今的银行系统中，可以通过各种方式部署人工智能。通过人工智能，它对我们交易的安全性和欺诈测试非常有帮助。在这里，人工智能将在幕后发挥作用。如果您在商店购物并在午餐时间购买新裤子，人工智能将验证购买的交易行为，以确保这是“正常”的交易，以免避免未经授权人们使用您的信用卡。
农业：许多人工智能技术已用于农业，例如对农作物条件，材料采购，数据收集，灌溉，收获，收获和销售的农药，除草和实时监测。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了极大的改善，许多人工成本和时间成本也大大降低了。
我相信大多数人都有习惯在早上看手机，但是我们应该知道，当代人使用的大多数手机都是智能手机，因此解锁此智能设备的方法是生物识别技术，例如人们，例如PeopleFace识别，我们可以在支付alipay时使用面部识别。换句话说，每个人每天都使用人工智能技术来实现此功能。
首先是建立创新的载体，形成智能传感器等，并加强人工智能和共同技术的研究和开发；第二个是促进改革和创新，并支持八个地方，例如上海Pudong New District，Beijing和Chengdu，以探索新的工业发展路径和措施，在制造，运输，医疗教育行业中，成功地部署了许多智能解决方案有效促进工业转型和升级；第四，为了培养领先的企业，带头探索全国新兴横幅，并增强人工智能周围的工业创新能力。
首先是遵守创新驱动的，加速创新技术的突破性，增强与人工智能相关的基本理论和关键技术的研究，积极探索新领域，新技术，新技术和新算法，增强了新的研究。人工智能技术，建立一个共同的技术平台，促进创新结果工业化。将人工智能领域的更多技术创新突破性化，并支持人工智能行业稳定而遥远；
第二个是掌握我国经济结构的优化和调整，指导真实的经济和智能需求，以及对制造业，运输和其他领域的深入发掘。
第三个是坚持改革和探索并创造出良好的工业发展生态。人工智能的迭代更新速度与传统行业的质量不同。有必要进一步分析限制人工智能发展的深层系统的要求。通过不断加深改革，消除了人工智能发展的制度机制障碍，并积极地探索实践，结合拳头。
第四个是遵守合作并收集智慧。人工智能的发展应遵守更深入，更广泛的合作范围，有效地收集了全球创新资源，增强了与人工智能有关的基本理论和关键技术的研究，并积极地携带离开治理合作，共同探索与世界各国的人工智能治理模式和监管模型，并继续为算法，规则，数据和安全能力提供帮助。
您所说的是Shanyu Morning Park Bamboo Spring Park示范公园的典型供应和营销模型，这是众所周知的。它主要负责塞廷县林业局，农业局和供应和营销合作社的运营。创建了农业产品开发的新模型。顶级云Nong结合了智能农业云平台的分阶段需求Deqing County创建了Deqing特征的集成生产和供应和营销模型。通过标准化的生产，工业运营，基于品牌的营销等，促进了早晨的竹芽和相关行业的整合，以实现工业转型。
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