Bevezetés a mesterséges intelligencia alkalmazásaiba
A mesterséges intelligencia alkalmazása az informatika világában több mint 4 évtizede széles körben elterjedt téma, és a laboratóriumban volt az egész.
A mai digitális világban a
- Több forrásból előállított adatok (nagy adatok)
- Számítási és tárolási erőforrások (helyszíni és felhő)
- Internet sávszélesség
- Az összetett algoritmusok, amelyek a nagy adatokból való betekintést eredményeznek, megkönnyítették az AI alkalmazások fejlesztését számos új technológia felhasználásával. Az AI platformokat régi üzleti esetekre építik, de a technológiai korlátozások miatt és az AI technológiával együtt kialakult új felhasználási esetek miatt nem valósítják meg.
Mi az a mesterséges intelligencia alkalmazás?
Az AI célja az intelligencia gépeken történő építése, amely lehetővé teszi az emberi feladatok pontos végrehajtását az ismert műveletekhez. Nagyon sok adatponttal rendelkező gépeket csomagol a gépek számára az ismeretlen helyzetek megtanulására és kezelésére. Az AI szimulálja a gépeket, hogy úgy működjenek, tanuljanak, gondolkodjanak és reagáljanak, mint az emberek.
Ebben a cikkben nézzük meg az AI technológiákkal kifejlesztett alkalmazásokat.
A legtöbb alkalmazott AI Technologies
Természetes nyelvfeldolgozás
Az NLP olyan módszer, amellyel gépeket készíthetnek annak megértésére, hogy az ember milyen természetes nyelvet beszél vagy interakcióba lép vele. Ezenkívül lehetővé teszi a gép számára, hogy válaszoljon az emberre a kérése feldolgozása után, az ember megértésének megfelelően. A szintaxis és a szemantika az NLP kulcsfontosságú paraméterei.
Gépi tanulás
Az ML lehetővé teszi a gép számára, hogy automatikusan megtanulja magát a rendelkezésére álló adatpontok felhasználásával, a külső utasításoktól való függés nélkül. Az ML algoritmus segíti a gépet az ismeretlen helyzetek kezelésében és kezelésében. A mély tanulás az ML részhalmaza, és strukturálatlan nagy adatokkal működik, strukturált réteg megközelítéssel, mint például az emberi agy, hogy mély betekintést nyerjen.
Robot folyamat automatizálás
Automatizálja a hétköznapi kézi tranzakciós folyamatot a szoftver robot segítségével. Ez a robot navigál az ERP / CRM / FSM szoftver lépésein, és az ember úgy végzi el az ügyletet. Javítja az üzleti műveletek hatékonyságát, és elengedi a kézi erőforrásokat a hozzáadott értéket képviselő munkához.
Arcfelismerő
Segít az emberi arc azonosításában a technológia segítségével. A biometrikus jellemzők felhasználásával az emberi arcot leképezik videóból vagy fotóból, és az adatbázishoz illesztik, hogy megtalálják a megfelelőt. Az adatvédelmi kérdés komoly kihívást jelent e technológia alkalmazásában.
A legfontosabb mesterséges intelligencia alkalmazások listája
Az alkalmazások az AI technológiák felhasználásával készülnek az ipar, a mezőgazdaság, az oktatás és az e-kereskedelem számára. A hangfelismerő technológián kifejlesztett alkalmazásokat, például a Digital Assistant, széles körben használják a nyilvánosságban. Az AI alkalmazások különböző érettségi szintűek. A legfontosabb AI-alkalmazások listája a különböző szegmensek között
1. Szállítás
- A járművezetők számára olyan AI funkciók segítenek, mint például a saját parkolás és a továbbfejlesztett sebességtartó automatika, hogy segítsék őket.
- Az AI technikákat alkalmazzák a forgalomirányítási rendszer fejlesztésében, amely 25% -kal csökkenti a várakozási időket, az üzemanyag-fogyasztást és a kibocsátást
- Automatikus sebességváltó rendszer
- A sofőr nélküli (autonóm) autó pilótafázisban van.
2. Gyártás
- Robot a gyártásban nem ergonómiai körülmények között.
- Prediktív intelligens karbantartás a termelési veszteségek elkerülése érdekében
- Korai figyelmeztetés a gyártósorban a gép viselkedése vagy az alapanyagok minősége stb. Miatt felmerülő valószínű minőségi problémákról,
3. Egészségügy
- Gyorsabb diagnosztizálás a beteg egészségügyi adatai és más kapcsolódó adatok alapján (IBM Watson)
- Orvosi képek beolvasása a betegségek kimutatására.
- Klinikai döntéstámogató rendszer, adatbányászattal
- Robot ismétlődő munkák elvégzéséhez a műtét és a beteggondozás területén
4. Pénzügy és banki szolgáltatások
- Az ügyfelek hitelképességének és a kockázatmentes kölcsön folyósításának mérése a közösségi médiából és más forrásokból származó adatok felhasználásával.
- A pénzügyi intézmények befektetési döntését AI motorok segítik.
- Az algoritmikus kereskedelmet, a komplex AI rendszereket használják a kereskedési döntéshozatal automatizálására.
5. Emberi erőforrások
- AI által támogatott toborzás
- Az alkalmazottak elhasználódásának előrejelzése
6. Mezőgazdaság
- AI technikák a növények termésének növelésére, és módszereket javasolnak a gazdálkodás hatékonyságának fokozására.
- A növények és a talaj állapotának figyelemmel kísérése a növények egészségi állapotának nyomon követése érdekében
- Adatok a mezőgazdasági termelők számára az időjárási viszonyok és a piaci környezet változásairól növények ültetése céljából.
7. Oktatás
- AI oktató: A hallgatók egyéni gondozása azokon a területeken, ahol szükségük van további bemenetekre.
- Az AI adaptív tanulási programot kínál, amely megfelel a hallgatók preferenciáinak
8. E-kereskedelem
- Vizuális keresés a vásárolni kívánt termékek azonosításához
- Chatbot az információ tartalmának biztosításához
- A termékek automatikus megjelenítése a böngészési előzmények alapján
9. Digitális asszisztens
A hangfelismerő alkalmazások népszerűek a közterületen, és a piacon sok olyan digitális asszisztens platform van, amelyek kölcsönhatásba lépnek az emberekkel, és az igényeik szerint információt nyújtanak a földön. A Siri (Apple), Alexa (Amazon), Google Now, Cortana (Microsoft), Facebook messenger, Blackberry Assistant, Teneo, Speaktoit Assistant, Hound és Braina a legnépszerűbb digitális asszisztens szoftverplatformok. Ez a szoftver beépül a végfelhasználói eszközökbe, például a telefonba és a táblagépbe, vagy külön eszközként kerül forgalomba, mint például az Amazon Echo, a Google Home stb.
10. A készülékekbe ágyazott AI
Az AI alkalmazások be vannak ágyazva csatlakoztatott eszközökbe, például gépekbe, hűtőszekrénybe, klímaberendezésekbe, elektromos szerelvényekbe, és okosabbá teszik őket. Az emberek kölcsönhatásba léphetnek ezekkel az eszközökkel, és távolról is bekapcsolhatják és kikapcsolhatják őket. Ezek az eszközök beszélgethetnek más rendszerekkel, és végrehajthatnak bizonyos funkciókat.
11. ERP
Az AI funkciók beépített szabványos ERP-ben vannak. Az SAP, az Oracle és más ERP-gyártók építik be az AI-modulokat az ERP-be, és intelligensé és intelligensé teszik őket.
A mesterséges intelligencia alkalmazásának funkciói
Az alábbi funkciókba sorolható
Keskeny mesterséges intelligencia alkalmazások
A keskeny AI-ben a rendszereket úgy tervezték, hogy meghatározott feladatokat reaktív módon hajtsanak végre. Sok sikeres AI megvalósítás, például a hangfelismerő rendszer, az RPA, az arcfelismerés és az adatok intelligenciája tartozik ebbe a kategóriába, és ezek az alkalmazások folyamatos fejlesztéseken mennek keresztül.
Erős mesterséges intelligencia alkalmazások
Az erős AI-ben a rendszereket úgy tervezték, hogy megfeleljenek az emberi kognitív gondolkodási képességnek, az emberekhez hasonló döntésképességnek, ha ismeretlen forgatókönyvekkel mutatják be őket. A gépi tanulás, a mély tanulás és az idegi hálózatok ebbe a kategóriába tartoznak. A történeti adatok és a környező rendszerekből származó adatok elengedhetetlenek az intelligencia e rendszerekbe történő beépítéséhez. Az autonóm / sofőr nélküli járműveket és a döntéshozó rendszereket így tervezték.
A mesterséges intelligencia alkalmazások egyéb jellemzői
A tudás, az érvelés, a problémamegoldás, az észlelés, a tanulás, a tervezés és a manipuláció, valamint a fizikai mozgás képességeit az AI programozásában fel kell tüntetni. Több forrásból származó adatokhoz való hozzáférés és a programba épített intuitív algoritmusok segítik az AI-t ezen készségek elsajátításában.
Következtetés - Mesterséges intelligencia alkalmazások
A világ legnagyobb iparágainak több mint 50% -a végrehajtott legalább egy felhasználási esetet az AI technológiában, és az AI elfogadása gyors ütemben zajlik. Sikeres AI implementációk vannak a hétköznapi feladatok automatizálásában (RPA, Chatbot), a hangfelismerés, a szolgáltatáshívások kezelése, az adatok intelligencia területein. Az AI jelenlegi tendenciája az, hogy a döntéshozataltól az AI-ig a döntéshozatali AI-re vált.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz. Itt tárgyaljuk a mesterséges intelligencia alkalmazások bevezetését, a leginkább elfogadott AI technológiákat, az AI alkalmazásokat stb.
- Mesterséges intelligencia problémái
- Mesterséges intelligencia szoftver
- A mesterséges intelligencia előnyei
- Mesterséges intelligencia eszközök
- Mesterséges intelligencia ügynökei
- Mesterséges intelligencia technikák