当今十大领先人工智能技术
开元游戏大厅app - 人工智能（AI） 是计算机科学的一个分支，是指在机器中复制人类智能的过程。它包括广泛的不同技术和工具，其中许多技术和工具已经开发并付诸实践，对社会生活的各个领域产生了深远的影响。
以下列出了当今 10 个最热门的人工智能技术。
1.自然语言生成
机器的处理和通信方式与人脑不同。自然语言生成是一种将结构化数据转换为本地语言的流行技术。机器使用算法进行编程，将数据转换为用户所需的格式。
自然语言是人工智能的一个分支，可帮助内容开发人员以所需的格式自动化内容和交付。内容开发者可以使用自动化内容在各种社交媒体平台和其他媒体平台上做广告，以接触目标受众。
随着数据将转换为所需的格式，人为干预将显着减少。数据可以以图表、曲线图的形式显示...
2. 语音识别
语音识别是人工智能的另一个重要分支，它将人类语音转换为计算机应用程序有用且可理解的格式。这项技术是计算机和人类之间的互动桥梁。 iPhone 的 Siri 应用程序是语音识别的一个很好的例子。
3. 虚拟助手
虚拟代理已成为教学设计者非常有用的工具。虚拟助手是一种与人类交互的计算机应用程序。 Web 和移动应用程序提供聊天机器人功能，充当客户服务助理，与人类互动并回答他们的疑问。
Google Assistant 可以帮助组织会议，而 Amazon 的虚拟助手 Alexia 让您的购物变得更加轻松。虚拟助手的工作方式也类似于语音助手，具体取决于您的选择和偏好。 IBM 的 Watson 虚拟助手可以理解以多种方式提出的典型客户服务查询。
此外，虚拟助手还作为软件即服务（SaaS）运行——一种软件应用服务分发模式，其中提供商不销售软件产品，而是销售基于该软件的服务。
4、决策管理
如今，公司正在实施决策管理系统，将数据转换和分析为预测模型。决策管理系统用于接收最新信息，然后进行业务数据分析以支持业务决策过程。
决策管理有助于快速做出决策、规避风险并实现决策过程自动化。决策管理系统广泛应用于金融、医疗、商业、保险、电子商务等领域......
5. 生物识别（Biometrics）
生物识别技术是对人类独特的生物和行为特征的测量和统计分析。该技术主要用于识别和访问控制，或识别受监视的个人。
生物特征认证在公共和企业安全系统、消费电子产品和销售点应用中变得越来越流行。除了安全性之外，生物识别认证背后的驱动力是便利性，因为该技术不需要记住密码或携带安全令牌。
生物识别认证是通过指纹、耳垂、视网膜、手形、面部或手写签名等识别标志进行的。其中，指纹是最常用、也是最古老的生物识别认证类型。
6. 机器学习
机器学习是人工智能的一个领域，它允许机器无需编程即可理解数据集。机器学习技术通过使用算法和统计模型进行数据分析，帮助企业做出明智的决策。
机器学习应用于许多不同的领域。医疗保健部门和医疗专业知识需要机器学习技术来分析患者数据，以进行疾病预测和有效治疗。银行和金融行业需要机器学习来分析客户数据，为客户识别和推荐投资选择，并防止风险和欺诈。零售商使用机器学习来分析客户数据，以预测客户偏好和行为的变化。
7.机器人过程自动化
机器人流程自动化 (RPA) 是人工智能的一种应用，它配置机器人（软件应用程序）来解释、通信和分析数据。该人工智能工具有助于部分或完全自动化重复性和日常手动活动。
8.点对点网络
对等网络有助于连接不同的系统和计算机以共享数据，而无需通过服务器传输数据。点对点网络能够解决最复杂的问题。该技术用于加密货币。部署对等网络可以节省成本，因为各个工作站（比传统计算机性能更高、配置更优越的计算机）无需安装服务器即可连接。
9.深度学习平台
深度学习是人工智能的另一个分支，受人脑启发，在人工神经网络上运行。深度学习通过使用许多不同的算法，以人脑的方式帮助解决复杂的问题。
“深度”这个词是因为神经网络中存在许多隐藏层而被创造的。通常，神经网络有 2-3 个隐藏层，最多可以有 150 个隐藏层。深度学习用于在大量数据上训练模型和图形处理单元。算法在层次结构中工作以自动化预测分析。
深度学习广泛应用于航空航天、军事等多个领域，通过卫星探测物体，识别工作时的危险事件，提高工人的劳动安全；人们靠近机器设备，帮助检测癌细胞……
10. AI优化的硬件
目前商业世界对人工智能软件有很高的需求。随着对软件关注的增加，对硬件支持的需求也在增加。传统芯片无法支持人工智能模型，因此正在开发新一代人工智能芯片来服务神经网络、深度学习和计算机视觉。
人工智能硬件包括处理不断增长的工作负载的 CPU、用于神经网络的专用集成芯片或模拟人类神经系统的芯片……Nvidia、高通和 AMD 等公司正在创建可以执行复杂人工智能计算的芯片。医疗保健和汽车行业可能是受益于该芯片的行业。
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