Cómo ganar dinero con inteligencia artificial
¿Cómo operar productos de inteligencia artificial? Dominar estos conceptos básicos te hará único en la industria
Es una disciplina integral desarrollada mediante la interpenetración de la informática, la cibernética, la teoría de la información, la neurofisiología, la psicología, la lingüística y otras disciplinas. Desde la perspectiva de los sistemas de aplicaciones informáticas, la inteligencia artificial es la ciencia que estudia cómo hacer que máquinas inteligentes o sistemas inteligentes simulen las capacidades de actividad inteligente humana para expandir la inteligencia humana.
1. Sistema inteligente autónomo
Recopilar y etiquetar manualmente una gran cantidad de muestras de datos de entrenamiento es una base importante para el éxito del aprendizaje profundo a lo largo de los años, o una base artificial importante. Por ejemplo, para que la inteligencia artificial comprenda qué parte de la imagen es una persona, qué parte es hierba y qué parte es el cielo, la anotación manual de la imagen requiere mucho tiempo y trabajo. Además, también es necesario diseñar manualmente el modelo de red neuronal profunda, configurar manualmente los escenarios de aplicación y los usuarios también deben ajustar manualmente el sistema inteligente. Por eso, algunas personas dicen que la inteligencia de la inteligencia artificial actual depende de cuánto trabajo se dedique. Aunque esto no es exacto, sí señala el problema. La próxima tendencia de desarrollo es cómo obtener la máxima inteligencia con muy poco esfuerzo humano. Los humanos pueden aprender leyendo libros, pero las máquinas aún no pueden hacerlo, por lo que algunas organizaciones como Google están trabajando arduamente para crear algoritmos automatizados de aprendizaje automático para reducir los costos laborales de la inteligencia artificial.
2. Innovación Tecnológica
****También es necesario fortalecer la innovación tecnológica en inteligencia artificial y sentar una base sólida para el desarrollo industrial. Es necesario reunir sabiduría global y fortalecer la investigación sobre teorías básicas y tecnologías clave relacionadas con la inteligencia artificial. Apoyar a los institutos y empresas de investigación científica nacionales y extranjeros pertinentes para fortalecer el acoplamiento, llevar a cabo amplios intercambios y cooperación técnicos, esforzarse por lograr avances teóricos y tecnológicos lo antes posible y apoyar el desarrollo estable y a largo plazo de la nueva generación de inteligencia artificial. .
3. Integración profunda
Promover la integración profunda de la inteligencia artificial y la economía real, y cultivar y fortalecer la economía inteligente. Acelerar la aplicación de la inteligencia artificial en la fabricación, las finanzas, el transporte, la atención médica, los servicios de subsistencia de las personas y otros campos. Fomentar y apoyar las cadenas industriales nacionales y extranjeras y las empresas upstream y downstream para fortalecer la cooperación colaborativa, acelerar la aplicación de los logros tecnológicos y transformar verdaderamente el potencial de innovación en impulso económico.
4. Cooperación y situación de beneficio mutuo
Adherirse a una cooperación abierta más profunda y amplia para lograr beneficios mutuos y resultados de beneficio mutuo. Se espera que todas las partes sigan defendiendo los conceptos de cooperación abierta, beneficio mutuo y beneficio mutuo, y promuevan la construcción, aplicación y desarrollo de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial en la nueva era y los grandes cambios de hoy. una imagen llena de Una nueva visión de una economía inteligente y dinámica.
Actualmente, la visión por ordenador se ha utilizado con éxito en muchos campos de la sociedad humana. Por ejemplo, en imágenes, reconocimiento de patrones, reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento de cromosomas, reconocimiento de caracteres, etc.; en aspectos aeroespaciales y militares, como procesamiento de imágenes satelitales, seguimiento de aeronaves, guía de precisión por imágenes, reconocimiento de escenas, detección de objetivos, etc.; aspectos como reconstrucción de imágenes de órganos, análisis de imágenes médicas, etc.; diversos sistemas de seguimiento y sistemas de seguimiento de procesos de producción en la industria.