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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能目标分类表的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能目标分类表的解答,让我们一起看看吧。
人工智能领域的分类包括,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等。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人,必须懂得计算机知识、心理学和哲学。
人工智能图像分类任务是计算机视觉中的一个重要核心,它的主要目标是根据图像信息中所反映的不同特征,判断图像所属的类别。例如,如果图像中显示的是一只猫,那么图像分类任务就是要确定这幅图像属于“猫”这一类。这个任务并不需要判断物体在图像中的位置,也不需要确定图像中包含物体的数量。
在进行图像分类任务时,我们通常会采用有监督学习或无监督学习的方法。有监督学习是指在训练过程中,我们会使用带有标签的数据来训练模型,然后用这个模型来预测新的、未标记的数据的类别。而无监督学习则是指我们在训练过程中并不会使用到任何标签数据,而是让模型自己去学习数据的分布和结构。
此外,对于初学者来说,构建流程化处理的思维模式是非常重要的。一个完整的图像分类任务,包括选择开源学习框架、准备数据集、调整模型参数、训练模型、评估模型等步骤。
1、分支一:计算机视觉
计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
2、分支二:语音识别
语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。
3、分支三:文本挖掘/分类
这里的文本挖掘主要是指文本分类,该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
4、分支四:机器翻译
机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。
5、分支五:机器人
机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
近期目标:近期目标的中心任务是研究如何是计算机去做那些过去只有靠人的智力才能完成的工作。主要研究依赖于现有的计算机去模拟人类某些智力行为的基本理论、基本方法。
远期目标:探讨智能的基本机理,研究如何利用自动机去模拟人的某些思维过程和智能行为,甚至做的比人还要好。
人工智能共涉及九大板块,具体包括:
1、核心技术板块(AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等)
2、智能终端板块(VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等)
3、智慧教育板块(教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等)
4、智能机器人板块(服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等)
5、智慧城市及物联网板块(智慧交通,智能电网,政务大数据应用,公共安全、智慧能源应用,智慧社区、智慧城建,智慧建筑,智慧家居,智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐,智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等)
6、智慧医疗板块(医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统(BI)、精准医疗等)
7、智能制造板块(智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等)
8、智能汽车板块(汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等)
9、智慧生活板块(未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等)
到此,以上就是小编对于人工智能目标分类表的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能目标分类表的4点解答对大家有用。