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2021-12-08點擊量：277

“人工智能”這一術語最早出現在1956年。人工智能是通過機器(特別是計算機系統)模仿人類智力的過程。專家系統、自然語言處理、語音識別、機器視覺是人工智能應用的一些典型例子。人工智能如今被廣泛用于根據消費者先前的搜索和購買以及其他在線活動，為消費者提供定制建議。在商業應用中，人工智能在產品優化、庫存規劃和物流等方面發揮著關鍵作用。人工智能及其應用鈥⒁攪票＝。閡攪票＝⌒幸擋捎玫娜斯ぶ悄蕓梢蘊峁┝可磯ㄖ頻囊┪錆蚗光片的診斷。個人保健助理可以充當私人教練，提醒患者吃藥、鍛煉以及飲食健康。鈥⒅圃歟褐圃煨幸擋捎萌斯ぶ悄蕓贍芑嶗�用循环网�?這是一種與序列數據一起使用的深度學習網絡形式)來評估工廠設施中的物聯網數據，因為它從連接的設備輸入，以預測負載和需求。鈥⑸�命科学：人工智乃G際蹩梢允頭攀�臼~娜�矚た嚘来金q鋈嗣敲媼俚囊恍┲卮蠼】滴侍猓�捶fＶひ┪鋨踩�到更繑特将衼y┩葡蚴諧　ｂ�⒘閌郟毫閌坌幸擋捎萌斯ぶ悄芴峁┑男檳夤何錒δ芴峁┝可磯ㄖ頻慕ㄒ橐約疤致塾沒У墓郝蜓≡瘛Ｈ斯ぶ悄芑菇�促进库存管莱岏勭R悴季幀ｂ�⒁�行ｉu�忻{捎玫娜斯ぶ悄芴岣吡巳死嗷疃�的藗R取⒕�度和效率。人工智能方法可用诱V鶉諢�构，覄蚍定哪些交易抠犐惽欺诈芯壞，实施繝F僮既返男龐悶婪鄭�并使劳动盟G�型数据管理活动实夏[遠�化。鈥⒐�共部门：人工智氖|梢允怪腔鄢鞘懈�加智能，它可覉@鎦�应急机构�齪萌撾褡急負馱し佬暈�护。人工智能具有全面提竾`蘋�效率和有效芯壞强嚘�?.機器學習機器學習是一種自動創建分析模型的數據分析類型。這是一個人工智能領域，其基礎是計算機可以從數據中學習、識別模式，并在很少或沒有人工輸入的情況下做出選擇。機器學習的應用：大多數處理大量數據的企業都承認機器學習技術的重要性。鈥⒔鶉諏煊虻姆�务ｉu�袨a推淥�靳囌燏构将机器学蠅蚊又o侗鵓哂屑壑檔氖�据见解侯^樂蠱壅┱飭礁鮒饕�目的。鈥⒁攪票＝》�务：由诱N紗┐魃璞負痛�羔呿d姆⒄箍梢岳�用数据实湿N治齷頰叩慕】底純觶�机器学习成为覕嚻保健领域的繝F僭齔で魘啤Ｒ窖ё�笺炆以使用该茧H趵醇觳槭�舅|�并发蠐促犥蒂Z賂�褐i鋃蝦橢瘟頻那魘蘋蛭Ｏ招藕擰ｂ�⒄�府ｉu蛭�政府部谬嬓写墖松裔j誥蚨床熗Φ氖�据绤泊，所以公共安全和公用蕘y檔日�府部墅W枰�采記]�器学习茧H酢ｂ�⒘閌郟毫閌坌幸悼梢允褂沒�器学弦\雌攔老�奉佭的购买历柿P�他脡q耐�諆翎根据消奉佭之前的购买情况推荐抠犥喜欢导{唐貳Ａ閌凵淌褂沒�器学弦\詞占�、茢r籃陀τ檬�据来定制购捂D逖欏⒅蔥杏�销活动、定价訃I�、商骑埄应继O�和消奉佭洞察�?.深度學習深度學習是一種機器學習，在其應用中，計算機被訓練執行類似人類的任務，例如語音識別、圖片識別和預測。深度學習設置了有關數據的基本參數，并通過檢測利用多層處理的模式來訓練計算機自行學習，而不是通過預先設定的模式安排數據。深度學習的應用：鈥⒂鏌羰侗穡河糜謨鏌羰侗鸕納疃妊�习哉~笠島脫�术领域端E竦昧朔⒄購徒�步。为了检拆t死嗟撓鏌艉陀鏌裟Ｊ劍琗box、Skype、GoogleNow和Apple的Siri等已經在人工助理系統中使用了深度學習技術。鈥⒆勻揮镅源�理：多年来，深度学习的关键组硠x糠稚窬�网驴壔直睋]糜詿�莱屚金}臀謀盡Ｕ庵址椒ㄊ俏謀就誥虻囊桓鱟蛹�，可用幼曉嶗謹S叢粗脅檎夷Ｊ劍�其中包括消奉佭投诉、覕嚻兼@己托攣瘧ǖ賴取ｂ�⑼枷袷侗穡鶴遠�陀嫭讕镁徑y【懊枋鍪峭枷袷侗鸕牧礁鍪導視τ謾Ｔ謐遠�驾庶S�车置{捎?60度攝像頭技術也將增強圖片識別能力。鈥⑼萍魷低常貉鍬硌飯�烁偼Netflix推廣了推薦系統，該系統可以根據用戶之前的行為和活動預測其下一步可能感興趣的內容。深度學習可用于在音樂品味或服裝偏好等復雜環境中改進跨多個平臺的建議。3.自然語言處理(NLP)自然語言處理(NLP)是一個人工智能領域，可以幫助計算機理解、解釋和操縱人類語言。為了彌合人類交流和機器理解之間的差距，自然語言處理(NLP)依賴于多個領域，包括計算機科學和計算語言學。自然語言處理并不是一個新學科，但由于人們對人機通信的興趣日益濃厚，以及海量數據的可用性、強大的計算能力和改進的算法，自然語言處理技術正在迅速發展。自然語言處理(NLP)的應用：鈥⑽謀痙治齪妥勻揮镅源�理：沃\痙治齠緣ゴ式�行计数侯^擲啵�以磫洋量材连F刑崛〗峁購禿�义，与讋驌]镅源�赖a芮邢喙亍ｂ�⒆勻揮镅源��?NLP)在日常生活中的例子：自然語言處理(NLP)在人們的日常生活中有廣泛的常見和實際應用。貝葉斯垃圾郵件過濾是一種統計自然語言處理方法，可將垃圾郵件術語與合法電子郵件進行比較以識別垃圾郵件。人們是否曾經錯過一些重要電話，然后在電子郵件收件箱或智能手機應用程序上閱讀語音郵件記錄?這就是語音到文本的轉換，也是自然語言處理(NLP)的一項功能。4.計算機視覺計算機視覺是一個人工智能領域，它訓練計算機分析和理解圖像。機器可以使用來自攝像頭和視頻的數字圖片以及深度學習模型可靠地檢測和分類事物，然后對它們觀察到的內容做出反應。在許多領域，計算機視覺接近并超越了人類的視覺能力，從識別人到分析足球比賽的實況。計算機視覺的應用：鈥⑼計�分割将图像分成写夃区域或片段，每歌庿域或片段都可疫h懶⒔�行研究。鈥⑽鍰寮觳饈鞘侗鷲掌�中特定捂D宓墓�倡HＷ闈虺　⒔�攻球员、防蕝囼员、组濖等都可以使用单个图像中的竾`抖韻笫侗鸞�行识别。为了构建眹揖樝姠识冰g渲械乃�有闹R藎�諒T┠Ｐ褪褂肵和Y坐標進行標識。鈥⒚娌渴侗鶚且恢指叢擁畝韻蠹觳廡問劍�它矄决可以识柄F計�中的特定人捂|ｂ�⒈咴導觳饈且恢秩范ㄏ钅炕蚓骯鄣謀咴狄愿�好地识柄F枷裰心諶蕕姆椒āｂ�⑹侗鶩計�中重甘[問健⒀丈�和茰O�视聚嬤隧d募際醭莆�模式检测。鈥⒄掌�的窋S嘟�它们分硠x煌�的类别。鈥⑻卣髕ヅ涫且恢幟Ｊ絞侗鸚問劍�它可覇T冉賢計�的相似性覉@鎦�对其进行窋S唷１疚撓膳嘌滴抻峭�长蓳危耳教育专属烤曁顾问整理发槽E�希望能箽g韻氬渭映ど炒笫�据分巫囙褭n難�生优d�版y�。更多大数据分巫囙训烤曁资讯魂牠关注培训无忧网大数据人工智能培褵魴n闌蛺砑永鮮ξ⑿牛?503333605010...

2021-12-07點擊量：307

近幾年，人工智能的身影隨處可見，從醫療、家居到物聯網，再到交通、金融、制造業等等，可以說，多元化的應用場景已勾勒出越來越廣闊的想象空間。您知道嗎，當人工智能遇到農業，也會擦出非同凡響的火花。目前，人工智能在我國農業領域已經風聲水起。比如養殖領域，養殖業作為農業產業的重要組成部分，已經成為人工智能投資者的“寵兒”，備受業內外人士關注。如騰訊的“AI生態鵝場”、阿里、京東、網易的“AI養豬”等。除了生豬養殖，人工智能在糧食及蔬菜種植領域也被充分利用。業內人士分析指出，從看天吃飯到看AI吃飯，人工智能為農業帶來新的變革和轉變。1、種子的選育和檢測種子是農業生產中最重要的生產資料之一，種子質量直接關系到農作物的產量。種子的純度和安全性檢測，是提升農產品質量的重要手段。因此，通過人工智能選種和檢測，對提高農產品產量起到了很好的保障作用。2、智能種植在傳統農業中，需要耗費大量的人力、物力；而搭載人工智能技術將有助于緩解農民的負擔，比如通過人工智能管理灌溉用水，甚至通過人工智能預測農作物正確的收獲時間，大大降低土地對勞動力的需求量。例如在種植、管理、采摘、分揀等環節可以通過智能機器人完成，實現農業種植的智能化與自動化；再比如，根據土壤環境，結合市場行情預測，推測出今年這塊地適合種玉米還是大豆。3、農作物的監控在過去，農作物監控都是通過肉眼觀察，有了人工智能，可以預測天氣狀況，準確掌握澆水的正確時間；還可以通過人工智能技術監測雜草和害蟲問題；而來自數據庫的云共享信息可以幫助農民利用收集到的數據，為農民提供最好的服務。4、土壤灌溉通過人工智能反饋進行土壤管理。通過對土壤濕度的實時監控，利用周期灌溉、自動灌溉等多種方式，提高灌溉精準度和水的利用率。這樣既節省用水，又保證農作物良好的生長環境。人工智能在農業上的應用可謂全方位覆蓋。從選種、耕種到作物監控，再到土壤管理、病蟲害防治、收割等。不僅能夠幫助提高效率，也能實現綠色農業。總之，在農業生產中，8人工智能有助于農業生產精細化，從而促進農業提質增效。同時我們應該看到，我國人工智能與農業領域深度融合還面臨著多重挑戰，比如，農村網絡基礎設施薄弱、應用于農業技術還處于基礎階段、人工智能農業機器人的研發還不成熟，在投入使用過程中會出現或多或少的問題等，這要求有關部門從基礎設施、技術供給、產業需求等多方面入手，全面促進人工智能與農業領域的深度融合，探索現代農業高質量發展的有效路徑。在支撐能力方面，著力強化農村網絡基礎設施及農業信息服務平臺建設；在技術供給方面，持續提升農業領域人工智能技術供給水平；在產業需求方面，大力培養農民應用人工智能的意愿與能力，不斷地進行技術指導和相關知識的普及。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-12-06點擊量：381

僅就汽車行業而言，已經能夠廣泛應用人工智能的場景有這么五個，按照技術成熟型，我認為這五大應用場景依次應該是：第一：市場營銷目前的大數據技術已經能夠輔助車企精準投放廣告，針對廣告回收的銷售線索進行分類分級，然后再針對這些線索采用人工智能客服進行數據清洗和銷售活動招徠。隨著網銷平臺的完善，從廣告投放再到訂單形成的市場營銷流程將視線閉環。以往靠人工進行的消費者需求研究、廣告創意、廣告投放、數據清洗、銷售線索轉化、到店銷售服務、交車和售后跟蹤，每一個環節，都能夠基于數據和過往成功經驗，建立AI輔助決策系統。對車企而言，借助這套輔助決策系統，一方面能夠把市場營銷和銷售統一起來，大大提高市場營銷費用的使用效率，另一方面能夠降低對低層次市場營銷人員的專業性要求，通過提高專業人才的效率，降低整體成本。汽車市場營銷的AI應用場景最為豐富，不僅銷售新車需要，二手車、售后服務的銷售，同樣需要這項技術。可以說，每一個正在指望從互聯網獲得用戶、粉絲和流量的汽車相關產業都能夠通過建立自己專屬的人工智能市場營銷引擎而獲得超越競爭對手的優勢，最終不適用AI的企業將被迫退出市場。第二：金融保險風控事實上，汽車金融和保險領域的大數據、機器學習和人工智能應用已經在呈現燎原之勢。在汽車金融和汽車保險領域，車信數據等創新公司已經完成機器學習算法模型的生產環境下的應用。比如在汽車金融領域，傳統的金融公司熱衷于通過增加個人征信源的方式降低貸前信審的風險，但行業里使用已有的低風險和高風險數據對目前市場上主流征信源的測試表明，使用這些數據源在識別高風險和低風險用戶方面并沒有差異，也就是說，使用這些數據源征信和不使用的結果是一樣的。傳統的金融評分卡并不足以解決汽車金融風險的問題。采用大數據和機器學習技術，不僅引入現有主流征信源，更需要引入更多非主流數據源，采用過往的汽車金融信貸風險數據訓練出的個性化模型，才有能力真正降低汽車金融的信貸風險。目前看，汽車金融的這個應用場景下的技術已經比較成熟。同樣，車險的各個環節也已經具備使用大數據和機器學習技術來解決風險問題。無論是車險承保定價、銷售匹配還是理賠風控，都能夠從AI技術中受益，關于這些我后續會專門撰文解讀。可以說，汽車行業AI技術最具潛力的應用就是金融保險，遺憾的是目前車企、保險公司真正懂AI技術的并不多，各種偽創新在熱鬧的創業PR中正在讓產業迷失方向，顯然，市場教育仍需要時日，我會在今后的文章中向讀者朋友介紹這個領域的最新創新實踐。第三：生產及流通效率管理毫無疑問，當前基于柔性制造的汽車無人工廠是AI的典型應用，但汽車生產線還只能算是封閉環境下的自動化生產線，真正應用AI的前提是整個成產制造產業鏈的協同。這個協同首先體現在零部件物流的人工智能化。目前國內絕大多數車企仍然采用的是偽JIT技術，也就是說，目前國內車企的零庫存并不是真的靠信息技術，而是靠甲方話語權強迫零部件制造企業增加組裝廠的就近庫存，滿足整車企業的零庫存虛榮心。但這種偽JIT導致的結果就是零部件企業成本增加，整個產業鏈的成本并沒有真正降低。如果要應用AI技術，首先得做到真正的JIT，整車企業的銷量可預測性要借助AI，然后才能實現生產的可預測性，然后才能在配件訂貨環節實現AI自動化……真正實現了JIT，目前車企的生產成本已經能夠顯著降低。而成產車間的自動化技術其實早就已經成熟，是不可控的外部環境導致這些生產自動化無法實現。事實上，不僅汽車的生產制造領域可以廣泛應用AI技術，即使是售后服務，同樣能夠利用AI技術提高效率。比如售后維修車間管理方面，目前過分分散的單個維修車間遠遠無法發揮規模效應，但一旦維修車間的工位超過一定數量，依靠人腦進行車間調度已經無法實現生產效率的最優化。同樣，售后配件的倉儲物流也是如此，成千上萬的配件要在各個倉儲物流中心流轉，靠先進先出等基礎的決策原則也無法實現效率最優，建立在AI基礎上的算法模型才能真正實現效率最優。無論是生產還是流通，這些關鍵環節的效率提升才是降低成本和提高用戶體驗的關鍵——眼下車信、有壹手等少數企業已經在流通環節探索這些技術應用。第四：自動駕駛及交通管理我把自動駕駛排在AI技術成熟度的第四，這和行業的關注熱度是背離的，因為目前的媒體PR更關注的其實是AI的自動駕駛應用，但無論是技術本身、產品規劃還是法規倫理，都遠遠沒有形成自動駕駛能夠實際應用的外部環境。我認為5年內，市場上的高端產品會專注于普及高級輔助駕駛技術，中低端車型會普及輔助駕駛技術。自動駕駛必然是建立在輔助駕駛被廣泛使用之后。而且政府也需要用一定時間完成道路交通管理的人工智能化改造。很難想象AI駕駛的車輛行駛在完全由人決策控制的道路交通系統里。車輛和交通管理系統必然是同步進化的，當年火車、汽車取代馬車的過程已經證明了這一點，自動駕駛汽車取代人工駕駛汽車也必將復現這一過程。中國的自動駕駛必然建立在北斗＋4G／5G／NBIoT出行基礎數據平臺基礎之上，只有建立統一的出行基礎數據平臺，自動駕駛車輛和道路交通管理才能基于同一個數據源進行決策。眼下各方如果不能致力于共同構建這個基礎數據平臺，自動駕駛即使技術可行，但從信息和社會安全的角度考慮，政府也不可能批準——手機被黑不會直接殺人，自動駕駛車輛被黑分分鐘可以隨意殺人。第五：研發及新品測試如果前面四個場景逐步實現AI輔助決策化，我認為最需要人類靈性的汽車研發也能夠人工智能化輔助實現。從產品概念提出到模型建立、生產供應商匹配，再到產品試驗測試，這些看起來必然需要人類參與的工作，計算器已經在發揮重要作用。隨著更多數據的積累，熱銷車型和設計參數的相關關系將能夠被計算機識別。來自市場營銷、生產制造流通、金融保險以及自動駕駛交通管理的數據最終將反饋到新產品開發領域。對于人類而言，考慮如此多的因素是不可能的，但計算機完全能夠綜合考慮成百上千的因素，幫助人類找到產品設計的最優解，這將為汽車產業的人工智能化畫上完美句號。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-12-04點擊量：329

對于許多開發人員來說，預測DevOps的下一步已經成為他們最喜歡的一種消遣。在過去的十年里，我們看到我們的行業迅速變化，在同一時期，程序員的角色也發生了根本性的變化。事實上，尤其是那些（我們應該說）特定年齡的開發者中，“傳統”開發者的角色似乎已經不復存在。與傳統的軟件開發生命周期（即軟件的規劃、構建和發布）不同，我們中的許多人現在都在多職責團隊中工作，在這些團隊中，開發和運維并存，并且越來越難以區分。這種模式被稱為DevOps，但只是在最近開始流行。而且DevOps本身只花了幾年（或者幾個月？）就開始改變和適應。現在，我們正漂泊在首字母縮略詞的海洋中（包括最近的DevSecOps），這些首字母縮略詞表示一種稍微不同的工作方式，每個首字母縮略詞對未來的看法也略有不同。其中最新的是AIOps。在這個愿景中，AI工具正在慢慢取代開發者的角色——就像DevOps以前做的那樣——并最終將完全取代DevOps。評估這一預測是否正確是一件棘手的事情，但在本文中，我們仍將嘗試。我們將看看AI承諾為開發過程做些什么，評估它是否真的能夠從人類開發者手中接管，然后看看DevOps在幾十年后可能會是什么樣子。一、自動化的前景首先，為了理解為什么AI工具被DevOps團隊如此迅速地采用，了解它們承諾能夠實現什么是非常有用的。這一承諾基本上可以分為兩部分：一方面，AI工具的使用“僅僅”是過度緊張的開發人員掌握他們所使用的日益復雜的系統的一種方式。另一發面，AI工具提供了一系列自動化代碼開發和部署技術，從根本上改變了軟件的制作方式。關于前者——讓我們的生活更輕松的AI工具——我們只需看看過去十年中云基礎設施模型的激增，就知道為什么人工智能是必要的。如今，大多數公司都使用某種形式的混合或云基礎設施，如果沒有某種形式的人工智能幫助，管理這些基礎設施幾乎是不可能的。事實上，混合和多種云基礎設施、容器和超大規模應用程序等微服務架構，創造了一個比以往任何時候都更復雜的企業IT環境。其次是人工智能工具采用的第二個方面——事實上，一些人工智能工具，如GitHub的人工智能編碼助手或微軟的DeepDev，不僅讓我們的生活更輕松，還為代碼開發和分發開辟了新的可能性。例如，人工智能系統評估單個用戶需求的速度，使得使用AI來調整和指定每個用戶的默認Web瀏覽行為成為可能，從而降低了它們在使用我們的軟件時對特定類型惡意軟件的脆弱性。二、DevOps、AIOps和NoOps由于AI工具的實用性，除了最頑固的DevOps團隊，它們已經被所有團隊廣泛迅速采用。事實上，對于現在運行多個不同云的團隊（差不多是所有團隊，非常多），人工智能接口幾乎已經成為他們發展和擴展他們的DevOps程序的必要條件。這種轉變最明顯、最具體的結果是開發人員花時間查看的數據和系統。例如，過去運維團隊的一個主要角色是構建和維護一個儀表盤，所有工作人員都可以查看這個儀表盤，該儀表盤包含一個軟件上的所有適當數據。如今，這一中心任務已經基本過時。隨著軟件變得越來越復雜，用一個儀表盤包含某一特定軟件的所有相關信息的想法開始聽起來很荒謬。相反，大多數DevOps團隊在使用人工智能工具“自動”監控他們正在使用的軟件，并且只有在明確出現問題時才顯示數據。這是我們作為開發人員和運維人員工作方式的重大轉變，因此它被賦予了自己的首字母縮略詞——AIOps，也就不足為奇了。事實上，有些人甚至更進一步，聲稱這種對人工智能工具的依賴現在意味著我們正在進入NoOps時代。然而，關于哪個角色被取消存在分歧——無論NoOps是指“沒有開發人員”還是“沒有運維”。三、AI革命所有這些關于軟件開發哲學背景的思考聽起來可能有點抽象。直到你看到數字，從中可以明顯看出，人工智能已經對軟件的發布速度（和質量）產生了巨大的影響。GitLab最近對4000多名開發人員進行了調查，得出了一些確切的數據。調查發現，一些公司發布新代碼的速度比以前快了十倍。很明顯，75%的用戶使用人工智能和機器學習來測試和審查預發布的代碼。這比一年前的40%略高。這對于開發人員來說是個好消息，或者至少對于那些希望快速生成大量代碼的人來說是個好消息。不幸的是，這并不總是與生成優秀代碼相同。例如，從勒索軟件攻擊趨勢可以明顯看出，測試不良的代碼正迅速成為許多組織的一個顯著漏洞源，人工智能驅動的測試系統的出現對減少這一漏洞幾乎沒有什么作用。盡管如此，前進的方向是顯而易見的。再過幾年，DevOps團隊中的絕大多數似乎都將依賴人工智能工具，軟件的發布速度將是以前的數倍。這讓我們回到了我們開始的問題——考慮到人工智能工具現在做了這么多DevOps工作，我們還需要DevOps人員嗎？一、挑戰在最膚淺的層面上，可以通過一個非常簡單的測試來回答這個問題。隨著人工智能工具在整個開發部門的應用，開發人員的工作量是否減少了？問一個普通開發者的問題，你會得到一個笑聲。答案是否定的。這是因為，隨著DevOps團隊在其軟件的日常管理上花費的時間越來越少，他們過去在這方面花費的時間現在被更具價值的任務占用了——戰略規劃、元分析，以及確保他們的開發目標與管理目標一致。事實上，許多人認為會使DevOps過時的人工智能“革命”似乎使團隊比以往任何時候都更龐大、更繁忙。這是因為它的副作用是使開發周期大大加快。這一點得到了業務管理者的充分理解。在最近對ZDNet的采訪中，iTechAG的執行副總裁MatthewTiani指出，DevOps現在“通過增強的技術工具集（包括源碼管理、CI/CD、編排）得到了增強。”他還補充說，DevOps的成功實施利用了“一種兼容的開發方法，例如敏捷和scrum，以及一種促進和鼓勵開發人員和運維人員之間協作的組織承諾。”二、學會共存實際上，這些因素和趨勢意味著DevOps團隊越來越關注業務目標，而不是技術挑戰。這當然是一個變化，但這對于我們生產的軟件的質量應該不是一個消極的變化。可以說，事實上，人工智能工具使團隊能夠將人力資源集中在他們最擅長的地方——創造性、整體性和戰略性任務中。你不需要找太遠的證據。舉個例子，VueJS現在是世界上增長最快的開發框架，現在已經有240000多個在線網站是用這個框架構建的。在人工智能工具出現之前，一個新的復雜的開發框架可以如此迅速地在全世界推廣的想法是可笑的。現在，在人工智能工具的支持下，DevOps團隊有了更多的自由來勇敢地做出決策，相信他們的工具足夠先進來應對技術挑戰。這意味著人工智能工具不太可能取代DevOps，或者至少在短期內不會取代DevOps。正如我們在采用DevOps的之前趨勢中看到的那樣，開發團隊仍然需要戰略領導，無論他們的技術工具如何先進。而且，盡管人工智能現在在許多領域都有很強的能力，但它們仍然缺少以真正創造性的方式響應用戶需求的能力。三、最后總而言之，我們可能還需要人力開發人員一段時間。盡管他們的角色可能與十年前完全不同，但這就是在如此發展變化的行業工作的代價（和樂趣）。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-12-04點擊量：392

人工智能熱潮正在席卷各行各業，無論是自動駕駛、物聯網、智能硬件、智能家居等新興產業，還是安防、醫療、礦山等傳統業態，都開始頻繁接觸人工智能。“人工智能+”的概念正在落到實處。作為人工智能產業的核心，AI芯片發揮了關鍵的底層基礎性作用，持續賦能千行百業。然而，目前我國AI芯片產業的標準化工作依然滯后于技術發展的需求，在AI芯片與5G、邊緣計算等新興技術持續融合，應用場景不斷豐富和深化的背景下，產業發展面臨技術標準不統一、低端同質化惡性競爭等深層次問題。2021年10月，中共中央、國務院印發《國家標準化發展綱要》，強調標準是經濟活動和社會發展的技術支撐，指出應加強在人工智能等關鍵技術領域的標準化研究。2020年7月，國家標準委會同中央網信辦、國家發改委、科技部、工信部印發的《國家新一代人工智能標準體系建設指南》中也提出，到2023年，初步建立人工智能標準體系。這些均顯示出標準化工作對于AI芯片產業持續健康發展具有重要意義。以標準引領行業發展，打造人工智能芯片產業生態，推動AI與傳統領域融合，助力汽車、數據中心、安防、電網等行業為代表的產業升級，將成為未來我國AI芯片產業發展的關鍵一環。1、AI芯片賦能千行百業近年來，AI芯片技術取得快速發展。圖形處理器(GPU)、張量處理器(TPU)以及現場可編程門陣列芯片配合中央處理器(FPGA+CPU)、特定用途集成電路(ASIC)等解決方案得到快速布署。以此為基礎，人工智能迅速滲透到各應用領域，催生出新的技術、產品、產業、業態、模式。據埃森哲數據，未來與AI深度融合的企業能夠將盈利能力平均提升38%，同時AI將為包括教育、制造、批發、零售等16個行業額外帶來超14萬億美元的總附加值。2、標準助力高質量發展標準是經濟活動和社會發展的技術支撐，是國家基礎性制度的重要方面。標準化也是人工智能產業生態中的關鍵一環，是產業健康發展的重要保證。推進AI芯片業的高質量發展，迫切需要進一步加強標準化工作。中國電子技術標準化研究院院長趙新華指出，當前，人工智能產業發展迅猛，產業規模進一步壯大，與傳統行業深度融合，已成為創新驅動發展的新引擎。中共中央、國務院印發的《國家標準化發展綱要》中也明確指出，要開展人工智能領域的標準化研究，通過人工智能技術的綜合應用，完善質量治理，促進質量提升。這為我們構建“AI芯”技術體系，建立新一代信息技術領域開放創新生態提供了重要指引。值得注意的是，目前AI芯片業在取得快速發展的同時也面臨挑戰，包括面向不同場景時，AI芯片的利用率、兼容性有待提高，各類基于不同AI芯片的異構設備協同存在困難等。因此，產業更加需構建AI芯片測評標準體系，完善AI芯片測試方法，兼具公平性、權威性和完整性，助推產業進一步發展。3、標準建設更需產業協同那么，我們應當如何更加妥善地開展AI芯片的標準化工作呢？首先，AI芯片標準體系的建設離不開產業伙伴的協同合作。趙新華指出，深化產業融合，構建產業生態是標準化工作的重要方向。我國具有大市場優勢，同時應用場景多、開放程度高，要充分利用當前優勢，針對傳統行業場景和需求，應加快推進“人工智能+”應用模式，充分整合行業力量，助力產業生態發展。其次，開源運動近年來不斷發展，已經在人工智能發展中起到舉足輕重的推動作用。華為技術有限公司戰略與產業發展副總裁肖然指出，當前國際標準化的核心力量正在發生變化，國際性社團型組織占據技術標準前沿，開源社區成為新的標準化陣地。加強開源與標準的協同創新，通過開源社區、代碼實現、許可證授權等方式，有助于提高標準質量，標準化的發展也可以助力開源提升互操作與兼容性，維護開源社區穩定，防止社區分離。此外，產業界還應當認識到，人工智能芯片標準化工作的推進與行業數字化發展程度是密切相關的，兩者相互促進。人工智能的應用進展取決于數字化程度，AI時代是數據驅動的時代，深度學習算法的優化需要大規模數據來訓練提升，數據越豐富完整，應用效果越完美。高數字化程度的行業擁有較密集數據資源，成為AI優先落地的領域。標準化工作也應關注行業發展進程，與行業的發展相互配合，在滿足行業需求的同時，引領行業的發展。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-12-04點擊量：258

人工智能、機器學習和深度學習的解釋以及它們的不同之處。另外，人工智能和物聯網如何密不可分。我們都熟悉“人工智能”這個詞。畢竟，它一直是《終結者》、《黑客帝國》和《機械姬》（我個人的最愛）等電影的熱門焦點。但是您最近可能聽說過其他術語，例如“機器學習”和“深度學習”，有時可以與人工智能互換使用。因此，人工智能、機器學習和深度學習之間的區別可能非常不清楚。我將首先快速解釋人工智能(AI)、機器學習(ML)和深度學習(DL)的實際含義以及它們的不同之處。然后，我將分享AI和物聯網如何密不可分地交織在一起，幾項技術進步同時融合在一起，為AI和物聯網的爆發奠定了基礎。一、那么AI、ML和DL之間有什么區別呢？人工智能于1956年由約翰麥卡錫首次創造，它涉及可以執行人類智能特征任務的機器。雖然這很籠統，但它包括計劃、理解語言、識別物體和聲音、學習和解決問題等。我們可以把人工智能分為兩類，一般的和狹義的。通用人工智能將具有人類智能的所有特征，包括上述能力。狹義人工智能展示了人類智能的某些方面，并且可以非常好地完成這方面的工作，但在其他領域則有所欠缺。一臺擅長識別圖像但僅此而已的機器將是狹義人工智能的一個例子。從本質上講，機器學習只是實現人工智能的一種方式。亞瑟·塞繆爾(ArthurSamuel)于1959年在人工智能出現后不久創造了這個短語，將其定義為“無需明確編程即可學習的能力”。你看，你可以在不使用機器學習的情況下獲得人工智能，但這需要構建數百萬行具有復雜規則和決策樹的代碼。因此，機器學習不是使用特定指令來完成特定任務的硬編碼軟件例程，而是一種“訓練”算法以便它可以學習如何學習的方式。“訓練”涉及向算法提供大量數據，并允許算法進行自我調整和改進。舉個例子，機器學習已被用于對計算機視覺（機器識別圖像或視頻中的對象的能力）進行重大改進。您收集了數十萬甚至數百萬張圖片，然后讓人類標記它們。例如，人類可能會標記有貓的圖片與沒有貓的圖片。然后，該算法嘗試構建一個模型，該模型可以準確地將圖片標記為包含貓或不包含人類。一旦準確率足夠高，機器現在就“學習”了一只貓的樣子。深度學習是機器學習的眾多方法之一。其他方法包括決策樹學習、歸納邏輯編程、聚類、強化學習和貝葉斯網絡等。深度學習的靈感來自大腦的結構和功能，即許多神經元的互連。人工神經網絡(ANN)是模擬大腦生物結構的算法。在ANN中，存在具有離散層和與其他“神經元”連接的“神經元”。每層挑選一個特定的特征來學習，例如圖像識別中的曲線/邊緣。正是這種分層賦予了深度學習的名稱，深度是通過使用多個層而不是單個層來創建的。（來源：瀚云數字工廠）二、人工智能和物聯網密不可分我認為人工智能和物聯網之間的關系就像人腦和身體之間的關系。我們的身體收集感官輸入，例如視覺、聲音和觸覺。我們的大腦接受這些數據并理解它，將光轉化為可識別的物體，并將聲音轉化為可理解的語音。然后，我們的大腦做出決定，將信號發送回身體以指揮諸如拿起物體或說話之類的動作。構成物聯網的所有連接傳感器就像我們的身體，它們提供世界上正在發生的事情的原始數據。人工智能就像我們的大腦，理解這些數據并決定要執行的操作。物聯網的連接設備再次像我們的身體一樣，執行身體動作或與他人交流。三、釋放彼此的潛力人工智能和物聯網的價值和承諾因對方而得以實現。近年來，機器學習和深度學習為人工智能帶來了巨大飛躍。如上所述，機器學習和深度學習需要大量數據才能工作，而這些數據正在由物聯網中不斷上線的數十億傳感器收集。物聯網讓人工智能變得更好。改進人工智能還將推動物聯網的采用，創造一個良性循環，這兩個領域都將大幅加速。那是因為人工智能使物聯網變得有用。在工業方面，人工智能可用于預測機器何時需要維護或分析制造過程以大幅提高效率，從而節省數百萬美元。在消費者方面，技術可以適應我們，而不是必須適應技術。我們可以簡單地向機器詢問我們需要什么，而不是點擊、輸入和搜索。我們可能會要求提供諸如天氣之類的信息或諸如為房子準備就寢時間之類的操作（調低恒溫器、鎖門、關燈等）。四、融合的技術進步使這成為可能縮小計算機芯片和改進制造技術意味著更便宜、更強大的傳感器。快速改進電池技術意味著這些傳感器可以使用數年而無需連接到電源。由智能手機的出現推動的無線連接意味著可以以低廉的價格大量發送數據，允許所有這些傳感器將數據發送到云端。云的誕生允許幾乎無限地存儲這些數據和幾乎無限的計算能力來處理它。當然，也有一兩個AI對我們的社會和我們的未來的影響的擔憂。但隨著人工智能和物聯網的進步和采用不斷加速，有一件事是肯定的；影響將是深遠的。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-12-03點擊量：385

人工智能的概念第一次被提出，是在20世紀50年代，距今已六十余年的時間。然而直到近幾年，人工智能才迎來爆發式的增長，究其原因，主要在于日趨成熟的物聯網、大數據、云計算等技術。物聯網使得大量數據能夠被實時獲取，大數據為深度學習提供了數據資源及算法支撐，云計算則為人工智能提供了靈活的計算資源。這些技術的有機結合，驅動著人工智能技術不斷發展，并取得了實質性的進展。AlphaGo與李世石的人機大戰，更是將人工智能推到了風口浪尖，引爆了新一輪的人工智能熱潮。此后的近幾年，關于人工智能的研究和應用開始遍地開花。隨著智能制造熱潮的到來，人工智能應用已經貫穿于設計、生產、管理和服務等制造業的各個環節。目前制造企業中應用的人工智能技術，主要圍繞在智能語音交互產品、人臉識別、圖像識別、圖像搜索、聲紋識別、文字識別、機器翻譯、機器學習、大數據計算、數據可視化等方面。下文則總結制造業中常用的八大人工智能應用場景。場景一：智能分揀制造業上有許多需要分撿的作業，如果采用人工的作業，速度緩慢且成本高，而且還需要提供適宜的工作溫度環境。如果采用工業機器人進行智能分揀，可以大幅減低成本，提高速度。以分揀零件為例。需要分撿的零件通常并沒有被整齊擺放，機器人雖然有攝像頭可以看到零件，但卻不知道如何把零件成功地撿起來。在這種情況下，利用機器學習技術，先讓機器人隨機進行一次分撿動作，然后告訴它這次動作是成功分撿到零件還是抓空了，經過多次訓練之后，機器人就會知道按照怎樣的順序來分撿才有更高的成功率；分撿時夾哪個位置會有更高的撿起成功率；知道按照怎樣的順序分撿，成功率會更高。經過幾個小時的學習，機器人的分撿成功率可以達到90%，和熟練工人的水平相當。場景二：設備健康管理基于對設備運行數據的實時監測，利用特征分析和機器學習技術，一方面可以在事故發生前進行設備的故障預測，減少非計劃性停機。另一方面，面對設備的突發故障，能夠迅速進行故障診斷，定位故障原因并提供相應的解決方案。在制造行業應用較為常見，特別是化工、重型設備、五金加工、3C制造、風電等行業。以數控機床為例，用機器學習算法模型和智能傳感器等技術手段監測加工過程中的切削刀、主軸和進給電機的功率、電流、電壓等信息，辯識出刀具的受力、磨損、破損狀態及機床加工的穩定性狀態，并根據這些狀態實時調整加工參數（主軸轉速、進給速度）和加工指令，預判何時需要換刀，以提高加工精度、縮短產線停工時間并提高設備運行的安全性。場景三：基于視覺的表面缺陷檢測基于機器視覺的表面缺陷檢測應用在制造業已經較為常見。利用機器視覺可以在環境頻繁變化的條件下，以毫秒為單位快速識別出產品表面更微小、更復雜的產品缺陷，并進行分類，如檢測產品表面是否有污染物、表面損傷、裂縫等。目前已有工業智能企業將深度學習與3D顯微鏡結合，將缺陷檢測精度提高到納米級。對于檢測出的有缺陷的產品，系統可以自動做可修復判定，并規劃修復路徑及方法，再由設備執行修復動作。例如，PVC管材是最常用的建筑材料之一，消耗量巨大，在生產包裝過程中容易存在表面劃傷、凹坑，水紋，麻面等諸多類型的缺陷，消耗大量的人力進行檢測。采用了表面缺陷視覺自動檢測后，通過面積、尺寸最小值、最大值設定，自動進行管材表面雜質檢測，最小檢測精度為0.15mm2，檢出率大于99%；通過劃傷長度、寬度的最小值、最大值設定，自動進行管材表面劃傷檢測，最小檢測精度為0.06mm，檢出率大于99%；通過褶皺長度、寬度的最小值、最大值、片段長度、色差閾值設定，自動進行管材表面褶皺檢測，最小檢測精度為10mm，檢出率大于95%。場景四：基于聲紋的產品質量檢測與故障判斷利用聲紋識別技術實現異音的自動檢測，發現不良品，并比對聲紋數據庫進行故障判斷。例如，從2018年年末開始，佛吉亞（無錫）工廠就與集團大數據科學家團隊展開全面合作，致力于將AI技術應用于座椅調角器的NVH性能評判（震動噪聲測試）。2019年，佛吉亞（無錫）工廠將AI技術應用到調角器異音檢測中，實現從信號采集、數據存儲、數據分析到自我學習全過程的自動化，檢測效率及準確性遠超傳統人工檢測。隨著基于AI（人工智能）技術的噪聲檢測系統在無錫工廠投入應用，人員數量已經從38人下降至3人，同時，質量控制能力顯著提高，年經濟效益高達450萬人民幣。場景五：智能決策制造企業在產品質量、運營管理、能耗管理和刀具管理等方面，可以應用機器學習等人工智能技術，結合大數據分析，優化調度方式，提升企業決策能力。例如，一汽解放無錫柴油機廠的智能生產管理系統，具有異常和生產調度數據采集、基于決策樹的異常原因診斷、基于回歸分析的設備停機時間預測、基于機器學習的調度決策優化等功能。通過將歷史調度決策過程數據和調度執行后的實際生產性能指標作為訓練數據集，采用神經網絡算法，對調度決策評價算法的參數進行調優，保證調度決策符合生產實際需求。場景六：數字孿生數字孿生是客觀事物在虛擬世界的鏡像。創建數字孿生的過程，集成了人工智能、機器學習和傳感器數據，以建立一個可以實時更新的、現場感極強的“真實”模型，用來支撐物理產品生命周期各項活動的決策。在完成對數字孿生對象的降價建模方面，可以把復雜性和非線性模型放到神經網絡中，借助深度學習建立一個有限的目標，基于這個有限的目標，進行降價建模。例如，在傳統模式下，一個冷熱水管的出水口流體及熱仿真，用16核的服務器每次運算需要57個小時，進行降價建模之后每次運算只需要幾分鐘。場景七：創成式設計創成式設計（GenerativeDesign）是一個人機交互、自我創新的過程。工程師在進行產品設計時，只需要在系統指引下，設置期望的參數及性能等約束條件，如材料、重量、體積等等，結合人工智能算法，就能根據設計者的意圖自動生成成百上千種可行性方案，然后自行進行綜合對比，篩選出最優的設計方案推送給設計者進行最后的決策。創成式設計已經成為一個新的交叉學科，與計算機和人工智能技術進行深度結合，將先進的算法和技術應用到設計中來。得到廣泛應用的創成式算法包括：參數化系統、形狀語法（ShapeGrammars(SG)）、L-系統（L-systems）、元胞自動機（CellularAutomata(CA)）、拓撲優化算法、進化系統和遺傳算法等。場景八：需求預測，供應鏈優化以人工智能技術為基礎，建立精準的需求預測模型，實現企業的銷量預測、維修備料預測，做出以需求導向的決策。同時，通過對外部數據的分析，基于需求預測，制定庫存補貨策略，以及供應商評估、零部件選型等。例如，為了務實控制生產管理成本，美國本田公司希望能夠掌握客戶未來的需求會在何時發生，因此將1200個經銷商的客戶銷售與維修資料建立預測模型，推算未來幾年內車輛回到經銷商維修的數量，這些資訊進一步轉為各項零件預先準備的指標。該轉變讓美國本田已做到預測準確度高達99%，并降低3倍的客訴時間。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-12-02點擊量：204

現在是金融機構安全意識進一步發展的時候了——這意味著要超越試圖阻止勒索軟件突破防火墻的預防性方法，專注于用能夠檢測和阻止攻擊的工具武裝自己。有一件事是肯定的，在當今廣闊的IT領域，人工智能將在這場打擊勒索軟件的戰爭中發揮決定性作用。遭遇勒索軟件的威脅并不是什么新鮮事，但它仍然成為頭條新聞。例如外匯服務商Travelex公司、食品供應商JBSFoods公司、美國Colonial管道公司和愛爾蘭衛生服務公司這些最近遭受勒索軟件攻擊的受害者，是否都已經知道其中的危險，并采取了相應的措施來保護自己？當然，這些統計數據并不意味著所有的企業對勒索軟件缺乏防范意識；46%的首席信息官最近表示，勒索軟件是他們最擔憂的網絡攻擊。然而，它仍然造成了很多企業在財務和運營方面的損失。部分問題在于近年來勒索軟件的發展和多樣化——網絡攻擊者已經從簡單的、全自動的直接預防策略，轉向使用更有針對性的、復雜的策略。與此同時，大多數安全團隊使用原有的策略來阻止勒索軟件，而這種方法現在已經失效。現在是金融機構安全意識進一步發展的時候了——這意味著要超越試圖阻止勒索軟件突破防火墻的預防性方法，專注于用能夠檢測和阻止攻擊的工具武裝自己。有一件事是肯定的，在當今廣闊的IT領域，人工智能將在這場打擊勒索軟件的戰爭中發揮決定性作用。Vectra公司最近發布的一份調查報告表明，大多數金融服務機構需要利用人工智能支持的網絡安全分析工具區分可疑和惡意行為。一、多樣化的威脅早期形式的勒索軟件是自動操作的，并遵循一個簡單的商業模式：感染盡可能多的電腦，因為至少有一部分受害者肯定會付費恢復他們的文件。這種所謂的“商品勒索軟件”很快演化為搜索和加密整個網絡驅動器——其基本原理是有可能鎖定受害者無法放棄的東西。這種演變還表明，網絡攻擊者開始針對金融機構而不是個人進行攻擊，這是因為企業更有可能支付更高的贖金來恢復關鍵文件。從這里開始，商業勒索軟件與蠕蟲病毒結合在一起——所以現在通過入侵一個系統，在并網之后很快會感染鄰近的系統。對網絡攻擊者來說，這是向前邁出的重要一步，因為只要有一個受害者打開釣魚郵件，網絡攻擊者就可以將病毒迅速傳播到潛在的數千臺電腦。盡管已經存在多年，這種勒索軟件仍然是一個真正的威脅。每個人都記得幾年前WannaCry造成的破壞，當時鎖定了數十萬臺電腦，而去年2月，勒索軟件讓美國一家天然氣設施關閉了兩天。網絡攻擊者繼續加強他們的攻擊，并實現多樣化，采用更加復雜和有針對性的方法取代自動戰術。這些網絡攻擊通常需要數周的規劃，在獲得最初的立足點后，網絡攻擊者就會人工調整自己的行動，以適應他們所進入的環境的具體情況。美國聯邦調查局(FBI)表示，針對食品供應商JBSFoods公司的勒索軟件攻擊成功采用了這種戰術，該攻擊是由世界上最專業、最復雜的網絡犯罪團伙之一發起的。除了網絡攻擊本身的多樣化，勒索軟件的商業模式也已擴展為特許經營模式。特許經銷商提供工具、腳本和其他必要的攻擊基礎設施，特許經銷商則利用這些服務實施攻擊，并將一定比例的贖金返還給特許經銷商。無論出于何種目的，勒索軟件已經成為一個成熟的產業。因此，微軟公司將復雜的人工操作變種認定為當今網絡攻擊中最具影響力的趨勢之一也就不足為奇了。二、人工智能為安全團隊提供幫助眾所周知的勒索軟件變種通常可以在入侵時被阻止，如果金融機構安全團隊能夠通過威脅情報傳遞及時獲取數據泄露的指標。即使是成功繞過預防措施的較新的勒索軟件，其攻擊范圍通常也非常有限，企業可以通過良好的備份和恢復過程應對。盡管識別更多快速演變的勒索軟件變種可能更困難，在這些情況下，微分段、零信任、最低特權和其他政策驅動的控制是遏制病毒爆發的良好措施和手段。當涉及到最具針對性的、人為操作的勒索軟件攻擊時，成功防范不再依賴于規定的政策，或側重于預防的強化安全配置。雖然這有一定的用處，但具有強烈動機的網絡攻擊者最終會克服這些障礙。在這種情況下，其防范重點必須從試圖阻止不可避免的網絡攻擊，轉變為盡早發現和阻止成功的網絡攻擊——這就是人工智能發揮重要作用的地方。據估計，勒索軟件攻擊的平均停留時間為43天，因此人工智能應該為安全團隊采取措施發揮決定性作用，幫助清除威脅。雖然分析團隊可能需要幾天甚至幾周的時間進行處理，但是通過人工智能系統可以迅速發現網絡攻擊者采用勒索軟件進行的攻擊，這是因為人工智能系統能夠將網絡攻擊者在系統中移動以達到預期目標時留下的各種信號和標記進行場景化和整合。人工智能可以將所有這些不同的信息整合成一個清晰的畫面，這意味著安全團隊可以有效地應對最關鍵的威脅。三、金融服務如何應對勒索軟件勒索軟件仍然是金融機構面臨的一個嚴重威脅，它不會很快消失。安全團隊應該注意到最近發生的備受矚目的勒索軟件攻擊事件，并將其視為一個警醒案例，并且研究如果沒有準備好應對各種威脅會發生什么。金融公司如今成為了勒索軟件攻擊的主要目標，期望安全分析師從各個角度進行分析是不現實的。隨著勒索軟件的多元化，金融機構應考慮采用由人工智能驅動的檢測勒索軟件的措施，這樣他們就可以大幅減少識別威脅所需的時間。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-12-01點擊量：258

人工智能技術下提高就業質量一是技能結構的變化，需要勞動者實現技能轉型。要加快研究新型職業和工作崗位的技能需求，建立適應智能經濟和智能社會需要的終身學習和就業培訓體系。要改變傳統教育模式，增加職業培訓，中等技能和低技能勞動者需要更新技能以適應未來的工作崗位，做好培訓工作可以防止大規模失業發生，以緩解人工智能技術給勞動力市場帶來的影響。二是關注地域、行業和職業的差異性。不同地區人工智能技術的就業創造效應進度不同，勞動者技能提升速度也存在差異。同時，從事不同行業和職業的人群所需要具備的技能要求也各有側重。要重視研究生等高等教育投資，通過高等教育獲得可塑性高、符合新興產業需求的高級人才。在學習專業知識的同時，應注重人才品德的塑造和提升。三是技能型勞動力不足，需要政府加強技能培訓。支持高等院校、職業學校和社會化培訓機構等開展人工智能技能培訓。培養復合型人才和與人工智能相關的專業人才，提高勞動力對新產業和新技術的適應性。四是針對人工智能造成的短期失業和收入差距擴大，政府應做好社會保障工作。完善二次分配政策，保障低收入者的基本生活水平，避免貧富差距擴大，確保社會穩定。政府可以采取更加積極的再分配政策，逐步降低勞動收入稅，提高資本收入稅。在應用人工智能技術的國有企業中逐漸提高勞動者的持股比重，同時在因研發和應用人工智能而享受了政府補貼的私營企業中規定基本勞動收入占比。五是提高就業公共服務水平。充分利用大數據，構建完善的全國就業信息監測平臺，對重點地區、重點人群、重點崗位的就業動態變化情況進行實時監測，發布就業狀況信息，提供就業預警、預報和預測。同時，建立完善的失業扶持政策加以兜底。六是加大自主創新投入和人才培養力度。創新能力是技術引進戰略向自主創新戰略轉變的關鍵，而勞動者素質和人力資本質量是保證就業在技術進步下穩定均衡增長的基礎。應加大對基礎研究的投入，追求原創性自主創新，從根本上獲得核心競爭力。重視多層次多方面人才培養，優化人力資本結構，由以低技術勞動力為主逐步向以高技能高質量勞動力為主轉變。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-11-30點擊量：321

在計算機科學領域中，人工智能是一種機器表現的行為，這種行為能以與人類智能相似的方式對環境做出反應并盡可能提高自己達成目的的概率。人工智能大體上可以分為3類：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。01、弱人工智能弱人工智能（WeakAI）也被稱為狹隘人工智能（NarrowAI）或應用人工智能（AppliedAI），指的是只能完成某一項特定任務或者解決某一特定問題的人工智能。蘋果公司的Siri就是一個典型的弱人工智能，它只能執行有限的預設功能。同時，Siri目前還不具備智力或自我意識，它只是一個相對復雜的弱人工智能體。0202、強人工智能強人工智能（StrongAI）又被稱為通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence）或全人工智能概述，指的是可以像人一樣勝任任何智力性任務的智能機器。這樣的人工智能是一部分人工智能領域研究的最終目標，并且也作為一個經久不衰的話題出現在許多科幻作品中。對于強人工智能所需要擁有的智力水平并沒有準確的定義，但人工智能研究人員認為強人工智能需要具備以下幾點：思考能力，運用策略去解決問題，并且可以在不確定情況下做出判斷；展現出一定的知識量；計劃能力；學習能力；交流能力；利用自身所有能力達成目的的能力。03、超人工智能哲學家、牛津大學人類未來研究院院長尼克·波斯特洛姆（NickBostrom）把超級智能定義為“在幾乎所有領域都大大超過人類認知表現的任何智力”。超人工智能（ArtificialSuperIntelligence，ASI）正是超級智能的一種。首先，超人工智能能實現與人類智能等同的功能，即可以像人類智能實現生物上的進化一樣，對自身進行重編程和改進，這也就是“遞歸自我改進功能”。04、人工智能三大主義簡要回顧人工智能的發展歷史，我們會發現它主要由3個方面相互交織發展：符號主義、連接主義和行為主義。1.符號主義旨在用數學和物理學中的邏輯符號來表達思維的形成，通過大量的“如果-就”（if-then）規則定義，產生像人一樣的智能，這是一個自上而下的過程，包括專家系統、知識工程等。2.連接主義主張智能來自神經元之間的連接，它讓計算機模擬人類大腦中的神經網絡及其連接機制，這是一個自下而上的過程，包括人工神經網絡等。3.行為主義指的是基于感知行為的控制系統，使每個基本單元實現自我優化和適應，這也是一個4第1章自下而上的過程，典型的代表有進化算法、多智能體等。機器學習與深度學習我們在前文介紹了人工智能的定義以及基本概念，下面將介紹人工智能發展的主要分支：機器學習和深度學習。05、機器學習與深度學習人工智能發展的一個很重要的分支便是機器學習，由人工智能的連接主義發展形成的一個重要領域分支，它的核心目的是讓計算機擁有像人一樣的學習能力。而在機器學習中的一個龐大分支就是神經網絡，嚴格來說深度學習屬于機器學習的一個類別，但是隨著近年來深度神經網絡的發展，特別是深度學習應用范圍的不斷擴展，深度學習已經成為機器學習領域的一個重要部分。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-11-29點擊量：246

在計算機科學中，人工智能（AI）有時被稱為機器智能，是由機器展示的智能，與人類和動物展示的自然智能形成對比。通俗地說，“人工智能”一詞用來描述模仿人類與其他人類思維相關聯的“認知”功能的機器，如“學習”和“解決問題”。人工智能技術都有哪些?1、計算機視覺人們認識世界,91%是通過視覺來實現。同樣,計算機視覺的最終目標就是讓計算機能夠像人一樣通過視覺來認識和了解世界,它主要是通過算法對圖像進行識別分析,目前計算機視覺最廣泛的應用是人臉識別和圖像識別。相關技術具體包括圖像分類、目標跟蹤、語義分割。2、機器學習機器學習的基本思想是通過計算機對數據的學習來提升自身性能的算法。機器學習中需要解決的最重要的4類問題是預測、聚類、分類和降維。機器學習按照學習方法分類可分為:監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。3、自然語言處理自然語言處理(NLP)[30]是指計算機擁有識別理解人類文本語言的能力,是計算機科學與人類語言學的交叉學科。自然語言是人與動物之間的最大區別,人類的思維建立在語言之上,所以自然語言處理也就代表了人工智能的最終目標。機器若想實現真正的智能自然語言處理是必不可少的一環。自然語言處理分為語法語義分析、信息抽取、文本挖掘、信息檢索、機器翻譯、問答系統和對話系統7個方向。自然語言處理主要有5類技術,分別是分類、匹配、翻譯、結構預測及序列決策過程。4、語音識別現在人類對機器的運用已經到了一個極高的狀態,所以人們對于機器運用的便捷化也有了依賴。采用語言支配機器的方式是一種十分便捷的形式。語音識別技術是將人類的語音輸入轉換為一種機器可以理解的語言,或者轉換為自然語言的一種過程。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-11-27點擊量：263

從智能化的發展大趨勢來看，由于教育領域有大量的場景非常適合智能體的落地應用，所以教育領域將成為人工智能產品率先實現落地應用的領域之一，而且通過人工智能產品的應用，可以解決一部分教育領域的傳統問題，比如教育資源分配不均等。從教育領域的整體發展來看，人工智能與教育的結合將為教育領域打開一個新的發展空間，這個新的空間至少為教育領域帶來以下幾個新的發展機會：第一：人工智能將促進傳統教育體系升級。長期以來，教育體系升級一直存在各種障礙，通過人工智能技術將進一步提升教育領域的資源整合能力，同時能夠促進教育工作者的崗位升級。第二：人工智能將全面擴大教育范圍。在當前產業結構升級的推動下，更多的職場人也需要接受教育，而通過人工智能技術讓職場人有了更多的學習渠道，而且人工智能技術的應用可以在一定程度上降低學習成本。第三：人工智能將全面提升教育附加值。教育領域要想整合更多的社會資源，一定要不斷提升自身的附加值，有了更高的附加值，自然就會產生相應的生態體系，從而促進整個行業的良性發展和可持續發展。隨著社會的不斷發展，未來教育領域的市場空間還是非常大的，但是由于優質教育資源非常有限，而且有比較強的邊界限制，所以要想有較大的附加值是比較困難的，但是人工智能與教育的結合，能夠在一定程度上解決這一問題。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2021-11-26點擊量：293

隨著信息科技的飛速發展，人們已經步入人工智能時代。不論是alphago打敗李世石，還是無人駕駛汽車的研發，都讓人們認識到人工智能將大幅度改變人類未來的生活。從人類自身智能的特點出發，去衡量人工智能，可以總結出如下四個特點：具有感知能力;具有記憶與思維的能力;具有學習能力及自適應能力;具有行為能力。從這些特點可以預見，人工智能在將來確實有可能替代如秘書、文員等職業，那么，繪畫這一古老的技術是否會被沖擊？歷史上新技術給繪畫帶來的危機其實，繪畫已經被新技術徹底沖擊過一次，那就是攝影技術。攝影對繪畫的沖擊是革命性的，站在歷史的角度來看，攝影的影響是正面的。在攝影術出現之前，以“摹仿”為主的寫實主義繪畫是西方的主流繪畫，追求自然逼真，畫面力求造型嚴謹。在19世紀，法國科學院向公眾公布了達蓋爾發明的銀版攝影術，能夠把世間的真實形象永久固定和保存下來，此后，攝影術以閃電般的速度征服了世界，不但動搖了西方古典寫實主義繪畫的根基，甚至還形成一個新的藝術門類。自此，“攝影解放了繪畫”。攝影術出現之后，一批具有時代先鋒精神的藝術家開始探索繪畫的不同形式，西方繪畫開始出現以“表現”“抽象”為主流的表現手法，不以達到“再現自然”為最終標準。人工智能關于繪畫的不可替代性人工智能似乎是當年攝影技術的更高級別版本。不同的是，它對人類世界的很多方面都產生了沖擊。人工智能不具備真正的創作意圖，不能自主產生有說服力的創作思路，更不會開辟創新的道路，即使有“創作”，也是因為后面有控制和編寫程序的人類。也就是說，人工智能在繪畫領域是一個技巧高超的畫匠，而不是具有開拓精神或創新意識的畫家。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010．...

2021-11-25點擊量：327

人工智能是一種計算機科學技術，使機器能夠以更人性化的方式行動和響應。人工智能像人類一樣執行任務，因為它可以采用人類的推理，從以前的經驗和互動中學習。有了人工智能，移動應用程序或機器界面可以更人性化地進行推理，并將經驗驅動的知識和分析應用于實踐。一、人工智能如何改變APP開發和用戶體驗（UX）？當人工智能成為生活熱詞之后，作為APP設計的開發者與學習者和用戶體驗設計師和用戶體驗設計專業的學生都應該關注人工智能給行業帶來的變化，才能跟上時代巨變的步伐。那人工智能到底是如何改變移動程序（APP）開發和用戶體驗（UX）的？1、移動程序的交互（APPUX）的提升AI被APP開發人員和UX專家廣泛地用來提高觀眾的參與度，人工智能通過分析用戶行為和用戶行為模式來幫助提高用戶的參與度。分析了各種用戶輸入數據和用戶行為模式，以獲得設計人員和開發人員的相關見解，這些見解可用于高度以用戶為中心的體驗。人工智能也可以在相關的環境中被聊天機器人用來解決特定的用戶問題。聊天機器人通常比所謂的客戶服務做得更好。據預測，到2025年，絕大多數客戶交互將由智能機器人處理。絕大多數移動應用的失敗并不是因為它們在思想和觀念上的缺陷。它們失敗的主要原因是缺乏用戶參與。在這方面，一個人工智能驅動的應用程序通過不斷分析用戶的偏好和行為模式，為用戶提供可靠的幫助。根據這樣的分析，我們會及時與用戶進行相關信息的溝通，從而幫助用戶關注并調整app。2、在保持人力投入的同時提高自動化程度我們通常會認為，人工智能最終會將人工設計和人工參與在分析中的作用最小化，現實情況恰恰相反。人工智能幫助人類做出更好、更明智的決定。人工智能驅動的設計和開發工具只能替代那些不需要人工輸入就可以自動執行的任務。例如，在拼車APP的應用中，可以使用自動推理來確定出租車司機的最佳路線，以節省燃料和最小化駕駛時間。3、提升個性化用戶體驗應用程序和用戶界面在當下嚴重依賴個性化來保持用戶的參與和興趣，用戶現在還期望應用程序提供獨特的體驗，無論是通過用戶界面、內容、易用性、可訪問性還是有用的特性。人工智能，這種個性化的用戶體驗現在看起來比以往任何時候都有可能。讓我們來快速看看一些應用程序用戶體驗可以個性化的方式，利用人工智能的潛力。基于用戶行為、用戶交互和用戶偏好的人工智能算法提供個性化的產品和內容推薦。二、哪些院校專業可以幫你邁入人工智能領域？美國1-10（HCI+UX方向，偏技術研發）1.卡內基梅隆大學2.佐治亞理工大學3.華盛頓大學-西雅圖分校4.斯坦福大學5.麻省理工大學6.加州大學-伯克利分校7.塔夫茨大學8.羅徹斯特理工大學9.紐約大學10.南加州大學英國1-2（以HCI為主，偏技術研發）1.倫敦大學學院（UCL）HumanComputerInteraction（Msc）2.巴斯大學（Bath）HumanComputerInteraction（Msc）本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010．...

2021-11-25點擊量：280

下面是目前人工智能專業比較強勢的院校，如果能考上，定是前途光明~1、中國科學院大學中國科學院的自動化研究所在人工智能領域的研究實力非常強大。2017年5月，中國科學院大學成立人工智能技術學院。這是我國人工智能技術領域較早的全面開展教學和科研工作的新型學院。該學院就是由中國科學院自動化所牽頭新成立的。2、清華大學2018年6月28日，清華大學人工智能研究院在李兆基科技大樓揭牌成立。由清華大學計算機系教授、中國科學院院士張鈸出任首任院長。清華大學的智能技術與系統國家重點實驗室，稱得上是國內在人工智能人才培養和科學研究的重要基地。3、北京大學北大的信息科學技術學院下設的智能科學與技術專業由北大學數學系、計算機系、電子學系等10個系(所)于1985年成立，主要從事機器感知、智能機器人、智能信息處理和機器學習等交叉學科的研究和教學。4、浙江大學浙江大學計算機學院下設的人工智能研究所是中國設立最早的人工智能研究機構之一。在1978年就開始了人工智能領域的科學研究和人才培養，在1982年創建了人工智能研究室(1987年升級為研究所)。校長吳朝暉院士、中國工程院原常務副院長潘云鶴院士都是目前學校人工智能研究領域的著名專家學者。到現在，人工智能進入大數據階段，浙大在計算機視覺領域已經建立了相當大的優勢。5、哈爾濱工業大學哈工大的可謂王牌工科院校，在全國工科高校實力排行榜中位居第二!僅次于清華!在全國高校學科評估中，哈工大的計算機科學與技術學科位列全國第4名，是國家重點一級學科，并進入ESI全球前1%的研究機構行列。6、中國科學技術大學7、復旦大學復旦大學的腦智能科學與技術研究院下設的智能科學與技術。18年9月中旬，世界人工智能大會類腦人工智能主題論壇的代表齊聚復旦大學，共同研討神經科學、大數據、交互式機器人等前沿領域與人工智能的交融共生與發展趨勢。同時，復旦大學與Google正式合作，主攻人工智能發展方向。8、西安電子科技大學西安電子科技大學作為我國“兩電一郵”成員，在電子信息領域一直占據王牌地位!根據西安電子科技大學發布的信息，目前，西電擁有全國一個智能科學與技術國家級特色專業。另外，西電的信息與通信工程、計算機科學與技術均入選“世界一流學科建設學科”。除此之外，南京大學、東南大學、華中科技大學、中山大學、北京理工大學等計算機、電子通信與工程等實力強的985高校，這方面的實力都非常雄厚。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...