简介：许多朋友询问了人工智能的惊人技能。本文的首席CTO笔记开始为您的参考做出详细的答案。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
智能计算机部门试图解释智力的本质并产生新的能源 - 智能类似类型以反映智能机器。该现场研究包括机器，语言识别，图像识别和自我语言处理专家系统。
Artifically_intelligence，英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
说到人工智能，我们熟悉各种人工智能概念。AI概念层并不差。如果您考虑智能扬声器，智能打印机，智能销售机器等。“ AI印象”，例如：终结器，机器人，Alpha Dog，自主驾驶和其他技术都非常不同。
目前，人工智能的研究始于1956年的迪特茅斯会议。在人工智能的早期，如何定义人工智能是一个令人讨厌的问题，但这种基调总是：决定 - 像人一样制定像人一样，像人一样，像人一样，像人一样的理性理性，理性理性研究方向，例如决策，理性行动。
人工智能设计，智能家庭，智能工厂，智能学校，智能医院，所有使用互联网技术和自动化技术以及大数据技术都是人工智能的所有方面
人工智能一直在改变您的生活。人工智能包括一门非常广泛的科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。通常，人工智能研究的主要目标是使机器能够使Machinessheng Ren能够完成一些通常需要人类智能完成的复杂任务。
它的优势包括如下：
1.这是一种知识学习技术，可从人工知识表中达到大数据驱动。
2.它是从分类的多媒体数据转移到交叉媒体的认知，学习和推理。这里提到的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或环境。
3.这是从追求智能机器到高级人机和脑机器的高水平，彼此合作。
4.从专注于个人情报到基于互联网和大数据的小组情报，它可以将许多人的智能集成融入团体智能中。
5.它是从拟人机器人到更广泛的智能自主系统，例如智能工厂，智能无人机系统等。
人工智能的关键技术具有以下内容：
1.计算机视觉技术
计算机视觉，称为简历（计算机视觉），是一门如何使计算机更好地“查看”世界的科学。输入图片，图像和其他数据到计算机。通过计算各种深度学习和其他算法，可以识别，跟踪和测量计算机。一般而言，简历技术主要具有以下步骤：图像获取，预处理，特征，特征，特征性分解，检测 /分割和高级处理。
2.自然语言处理技术
自然语言处理技术是一项构建计算机模型，理解和处理自然语言的学科。它是指使用计算机使用计算机处理和确定自然语言的形式，声音和正义信息的学科。它粗略地包括机器翻译，文本摘要的自动提取，文本分类，语音综合和情感分析。
3.交叉 - 媒体分析和推理技术
以前的媒体信息处理模型经常处理和分析单个媒体数据，例如图像识别，语音识别，文本识别等，但是现在越来越多的任务需要跨-Media类别分析，即，全面处理文本，视频，视频，，视频需要，语音和其他信息。
4.智能适应学习技术
智能自适应学习是教育领域中最突破性的技术。该技术模拟教师的教学过程，并赋予学习系统个性化教学系统的能力。2020年后，Zhijian学习技术迅速发展，并在那里发展了在其背后的促销中，更重要的是，贝叶斯网络算法的应用是强大的计算能力和大量数据。
5.集团智能技术
集体智能，也称为集体智能，是一种共同的智能。这是一个收集每个人的意见并转变为制定的过程，以制定一个人对一个人做出随机决定。
6.自动无人系统技术
自主无人系统是一个可以通过先进技术操作或管理的系统，而无需手动干预。它可以应用于无人驾驶，无人机，太空机器人，无人驾驶工作坊和其他领域的领域。
7.智能芯片技术
一般而言，人工智能技术使用的芯片可以称为智能芯片。智能芯片可以根据技术体系结构，功能和应用程序方案等维度分为各个类别。
8.大脑 - 机器接口技术
脑部计算机界面是人类或动物大脑和外部设备之间建立的直接连接通道。通过One -Way -Way脑接口技术，计算机可以接受大脑的命令，或者向大脑发送信号，但无法发送和接收信号同时;两道脑界面允许大脑和外部设备之间的两个路信息交换。
9.知识图
知识图本质上是一个结构化的语义知识基础。它是由节点和边缘组成的数据结构。它以符号的形式描述了物理世界中的概念和相互关系。“ Sanye组以及实体和相关的“属性-Value” Pairs。不同的实体是通过关系连接的，以形成类似网络的知识结构。
10.人机互动
人与计算机之间的信息交换主要包括从计算机和计算机到人之间的人之间的两个信息交换。它是人工智能领域中重要的外围技术。
1.计算机视觉
人们知道世界，而91％是通过视觉实现的。相似，计算机视觉的最终目标是让计算机像人一样通过视觉识别和理解世界。它主要是通过算法识别和分析图像。目前，使用最广泛的计算机视觉应用程序是面部识别和图像识别。相关技术包括图像分类，目标跟踪，语义分割。
2.机器学习
机器学习的基本思想是一种通过计算机提高其自身性能的算法。在机器学习中需要解决的最重要的4型问题是预测，聚类，分类和降低维度。监督和学习，无监督的学习，半教学的学习以及根据学习方法加强学习。
3.自然语言处理
自然语言处理（NLP）[30]是指计算机识别和理解人类文本语言的能力，这是计算机科学和人类语言学的跨学科。自然语言是人和动物之间的最大区别。人类思维基于语言，因此自然语言处理也代表了人工智能的最终目标。如果它想实现真正的智能自然语言处理，它是真正智能自然语言处理的重要组成部分。自然语言处理分为7语法语义分析，信息提取，文本挖掘，信息检索，机器翻译，问答系统和对话系统的方向。自然语言处理主要有5种类型的技术，即分类，匹配，翻译，结构性预测和序列决策决策- 制作过程。
4.语音识别
现在，人类对机器的使用已经达到了很高的状态，因此人们也依赖于机器使用的便利性。语言管理机器的方法是一种非常方便的形式。Voice识别技术是一个将人的语音输入转换为一个的过程可以通过机器理解或转换为自然语言的语言。
AI可以面对面吗？您不相信将来别人的视频。
最近，一名Reddit用户将“ Wonder Woman” Gal Gadot的脸庞，P到成人视频，效果非常好，他如今使用了热机学习技术。
这项技术的关键是，必须在原始视频上的面部表达同步替换的面部。一般原则是通过算法识别面部的特定结构 - 不仅是眼睛，鼻子和嘴巴的位置，以及che骨，下巴和脸颊的形状，然后根据这些特征点更换它们。在目前，该技术尚未达到假混沌的点。
实际上，类似的面部替代技术已在大型大片中广泛使用。戴维·琼斯（Davy Jones）在“加勒比海盗”中
严格来说，这项技术是一小类动作捕获技术，称为面部捕获。面部上的黄色点是表达式变化的关键点。像面部的“关节”一样，计算机只需要此信息来综合表达式。在面部识别技术中，它被称为面部跟踪。
大多数业务仅使用这项技术来制造幻想生物。
恐怖电影演员彼得·库·辛（Peter Ku Xin）于1994年去世。2016年，在电影《星球大战：侠盗侠》中，技术人员将他拉到了现代巨大的屏幕上。表现为“现代”演员是另一位演员盖·亨利（Gai Henry）捕获了盖恩·亨利（Gai Henry）的表情，然后综合了彼得·库（Peter Ku Xin）的数字版本。尽管两位演员的脸非常相似，但技术人员仍然必须处理许多细节，例如彼得·库克（Peter Ku Xin）的“ ah”声音。
这项技术引发了很多争议，有些人表示不可接受。尽管电影已获得肖像授权，但仍然有一些道德问题需要紧急回答。我们应该在屏幕上复活演员吗？
深度学习，另一种走上不同道路的方法
动作捕获技术的关键是识别人们的表情，尤其是面对面的关键站点。深度学习技术也可以满足这一要求。一些研究团队甚至展示了伪成员美国总统布什，奥巴马，现任总统特朗普和俄罗斯总统普金的视频。
与那些专业的电影和电视行业技术相比，深度学习技术非常粗糙且易于识别，但是它便宜得多。软件技术和诸如Google，Microsoft和Amazon之类的平台都是开放的。深度学习技术发展迅速。研究人员之间共享了许多论文，而家庭级别的图形卡可以处理深度学习算法。GO到云计算和超级计算机。
结论：以上是首席CTO关于人工智能提出的令人惊叹的技术的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。