简介：今天，首席执行官指出，与您分享人工智能领域的分类与人工智能的分类有关。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
本文目录清单：
1.人工智能涉及的领域包括2.人工智能的分类是什么？3。人工智能的分类是什么？4.人工智能的分类是什么？5。人工智能领域的人工智能的主要应用包括：1。农业2。通信3。医疗4。社会保障5。在运输方面6。服务行业7。在金融行业方面8。大数据处理。
1.农业
许多AI技术已用于农业，无人机喷雾农药，除草，对农作物的实时监测，材料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过人工智能设备终端的应用，输出农业和畜牧业的大幅增加，许多劳动成本和时间成本已大大减少。
2.沟通
智能呼叫系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等等。
3.医疗
使用最先进的物联网技术来实现患者和医务人员，医疗机构和医疗设备之间的互动，并逐渐实现信息化。例外：智能药物系统，例如健康监测（智能可穿戴设备），自动及时的药物治疗时间，进行禁忌症和剩余的剂量。
4.社会保障
安全监视（数据实时网络，公共安全系统可以实时进行数据调查和分析），电信欺诈数据锁，犯罪逮捕，消防和救援领域（灭火，人事援助，特殊区域操作）等等。
人工智能领域的六个类别：
1.深度学习：
深度学习基于现有数据。这是机器学习研究的新领域。该机器将建立和模拟人脑以分析和学习神经网络。它模仿了人脑解释数据的机制。简单的文本学习是一种无监督的学习。
2.自然语言处理：
自然语言处理是一种与计算机与自然语言进行交流的技术。兵工智能分支学科，研究电子计算机模拟人类语言交流过程的使用，以便计算机可以理解和使用人类社会的自然语言，例如中文和英语实现人类机器之间的自然语言沟通，以取代某些人的脑力劳作，包括查询材料，回答问题，文学摘录，装配材料和所有自然语言信息的处理。生活中的电话机器人是自然语言处理。
3.计算机视觉：
计算机视觉是指使用摄像机和计算机而不是人类视觉，例如识别，跟踪和测量目标以及进一步的图形处理，以使计算机处理更适合于人类眼观察或传播到仪器检测的图像;计算机视觉用于使用它。各种公民将视觉器官替换为输入敏感手段，计算机用于完成大脑的处理和解释，而不是大脑。计算机视觉的最终研究目标是启用计算机通过视觉观察和理解世界，像人类一样观察和理解世界。有许多计算机视觉应用程序的例子，包括控制过程，导航和自动检测。
4.智能机器人：
如今，许多聪明的机器人已经开始出现在我们周围。它们具有内部信息传感器和外部信息传感器，例如视觉，听力，触摸和气味。除了传感器外，它还具有效应设备作为充当周围环境的手段。这些机器人与技术密不可分支持人工智能；科学家认为，智能机器人的研发方向是为机器人安装“大脑芯片”，以便它们更聪明。全面的信息处理将是向前迈出的一大步。
5.自动编程：
自动编程是指根据给定问题的原始描述满足要求的自动生成程序。这是一个研究主题，结合了软件工程和人工智能。自动程序设计主要包括两个方面：编程和程序验证。意识到自动编程，也就是说，用户只需要告知机器“做什么”，而无需告诉“如何做”。后者的工作由机器自动完成；后者是该程序的自动验证，该验证会自动完成正确的支票。目的是提高软件生产率和软件产品质量；自动程序设计的任务是设计一个程序系统，接受设计的程序要求，以实现针对其输入的特定目标的非常高级的描述，然后自动生成特定的特定目标以完成此目标。该研究的贡献是将程序调试的概念用作解决的策略。
6.数据挖掘：
数据挖掘通常是指大量数据中隐藏在信息中隐藏的过程。它通常与计算机科学以及统计，在线分析处理，智能检索，机器学习，专家系统（依靠过去的经验规则，），以及实现上述目标的模式识别。ITS分析方法包括：分类，估计，预测，相关分组或相关规则，聚类和复杂的数据类型挖掘。
人工智能领域中的分类包括研究，包括机器人，图像识别，语言识别，自然语言处理和专家系统。人工智能是一门具有挑战性的科学。从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。
人工智能有三个主要分支：
1）认知AI（认知AI）
认知计算是最受欢迎的人工智能分支，它负责所有感觉“像人”的互动。认知AI必须能够轻松地处理复杂性和二元性，同时，它将继续学习数据挖掘，NLP（自然语言处理）和智能自动化。
如今，人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最佳决定和人工的决定，以监控更困难或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并产生更快，更可靠的答案。
2）机器学习AI（机器学习AI）
机器学习（ML）AI是在高速公路上推动特斯拉的人工智能。它也处于计算机科学的最前沿，但预计将来会对日常工作场所产生重大影响。模式“在大数据中，然后使用这些模式在没有过多解释的情况下预测结果，并且这些模型在普通统计分析中是看不见的。
但是，机器学习需要三个关键因素才能有效：
a）数据，很多数据
为了教授人工智能的新技术，需要向模型输入大量数据以获得可靠的输出分数。例如，特斯拉已将自动转向功能部署到其汽车上，同时发送所有数据收集了驾驶员的干预措施，成功的逃逸，错误警报等，以向总部，以学习并逐渐解释感官。通过传感器来生成大量输入的好方法：是否构建了硬件- 在雷达，摄像头，方向盘等（如果是汽车），或者您倾向于使用物联网。Bluetooth标签，健康跟踪器，智能家居传感器，公共数据库等只是很小的传感器的一部分通过互联网连接。这些传感器可以生成大量数据（比任何正常人要处理的数据还要多）。
人工智能分为三种类型，即虚弱的人工智能，强大的人工智能和超级人工智能。
1.虚弱的人工智能
虚弱的人工智能英语是人工狭窄的智能，简称为ANI，而虚弱的人工智能在单个方面擅长人工智能。只会下棋。如果我们提出其他问题，那么它就不知道如何回答。单方面能力擅长的人工智能就是虚弱的人工智能。
2.强大的人工智能
强大的人工智能英语是人工通用智能，称为AGI，它是一种类似于人类-Level.strong人工智能的人工智能，是指在各个方面都可以与人类进行比较的人工智能，人类可以做到。创造强大的人工智能比创造弱人工智能，我们现在不能做到。史伦格人工智能是一种慷慨的心理能力，可以执行思维，计划，解决问题，抽象思维，对复杂思想的理解，快速学习和学习从Experience.Strong人工智能进行这些操作时，人工智能应该与人类一样好。
3.超级人工智能
超级人工智能英语是Artific ME：MIP.680.com IAL通用智能，称为AGI，这是一种类似人类的人工智能。Strong人工智能是指可以与人类在各个方面和人类中进行比较的人工智能生物可以做到这一点。创造强大的人工智能比创造虚弱的人工智能，我们现在做不到。史伦格人的人工智能是一种慷慨的心理能力，可以执行思维，计划，解决问题，抽象思维，对复杂思想的理解，快速学习，并从经验中学习。史克人工智能在执行这些操作时应该像人类一样好。
什么是人工智能？
人工智能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，并且是认知，决策和反馈的过程。
人工智能技术的细分市场是什么？
人工智能技术的订阅领域：深度学习，计算机视觉，智能机器人，虚拟个人助理，自然语言处理 - 声音识别，自然语言处理 - 一般语音翻译，上下文感知计算，手势控制，自动识别视觉内容识别，自动识别视觉内容，推荐的引擎等。
下面，我们将从每个领域的摘要和技术原则的角度做一些扩展知识的方法。
1.深度学习
深度学习是人工智能领域的重要应用领域。当它进行深度学习时，您想到的第一件事就是Alphago。通过一次又一次的学习和更新算法，他最终击败了人类机动战争中的GO大师。
对于智能系统，深度学习能够确定它可以达到用户对其的期望的程度。
深度学习的技术原则：
1.构建网络并随机初始化所有连接的所有权重；2.将大量数据输出到该网络中；3.网络处理这些动作和学习；4.如果此操作符合指定的动作，它将增强重量的重量。如果它不满足，它将减轻重量；5.系统通过相同的过程调节重量；6.数千次之后，它超出了人类的表现；
2.计算机视觉
计算机视觉是指计算机从Image.com vision识别对象，场景和活动的能力，其中包括成像分析，面部识别，公共关系安全性，安全性监控等。
计算机视觉
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术使用图像处理和其他技术的顺序将图像分析任务分解为小型块任务，以方便管理。
3.语音识别
语音识别是将语音转换为文本并识别，认知和处理。语音识别的主要应用包括呼叫外部呼叫，听力和写作，语音写作，计算机系统语音控制，电话客户服务等。
语音识别
语音识别技术的原则：
1.声音的处理，使用运动功能分割声音；2.将声音分为框架后，它变成了许多波形，并且需要将波形作为声符号的标志提取。matrix。然后通过语音组合形成单词；
4.虚拟私人助理
Apple手机的Siri和小米手机上的Little Love都是虚拟个人助理的应用。
虚拟个人助理技术原则：（以小爱为例）
1.用户与Xiao AI交谈后，立即对声音进行编码并转换为压缩数字文件。该文件包含用户语音的相关信息；在移动操作员的基站中，然后通过一系列具有云计算服务器的固定电线将其发送给用户的Internet服务提供商（ISP）；3.服务器中的内置系列模块将通过技术手段使用。确定用户刚才所说的内容。
5.自然语言处理
自然语言处理（NLP），例如计算机视觉技术，整合了各种技术，这些技术有助于实现目标，并实现人类机器人自然语言之间的沟通。
NLP
自然语言处理的原则技术：
1.对编码短语的汉字分析；2.分析句子；3.语义分析；4.文字生成；5.语音识别；
6.智能机器人
智能机器人可以在生活中到处看到。扫描机器人，配套机器人...这些机器人与人工智能技术的支持密不可分，无论他们是与人交谈，还是自定义导航步行，安全监控等。
智能机器人技术原理：
人工智能技术将诸如机器视觉和自动计划以及各种传感器等认知技术集成到机器人中，以便机器人能够在各种环境中进行判断和决定，并且可以在各种环境中处理不同的任务。或无人机设备实际上是类似的原理。
7.引擎建议
TAOBAO，JD.com和其他购物中心以及36氪的信息网站将根据您以前查看过的产品，页面和搜索关键字，向您推荐一些相关的产品或网站内容。这实际上是一种表现。发动机推荐技术。
Google为什么要进行免费的搜索引擎，目的是收集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据库，并为后来的人工智能数据库做准备。
引擎建议技术原则：
推荐引擎基于用户行为和属性（用户浏览行为生成的数据）。通过算法分析和处理，积极发现用户的当前或潜在需求，并将信息积极地推向用户的浏览页面。
结论：以上是首席CTO注释汇编的人工智能领域分类的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?