AI產(chǎn)品經(jīng)理網(wǎng)課筆記9/7

標(biāo)題:常見的AI技術(shù)解析
筆記:
1.常見的AI技術(shù):自然語言生成埠偿,語言識(shí)別,虛擬現(xiàn)實(shí)榜晦,機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)冠蒋,針對(duì)AI優(yōu)化的硬件和芯片,決策管理技術(shù)乾胶,深度學(xué)習(xí)平臺(tái)抖剿,生物特征識(shí)別技術(shù),機(jī)器人流程自動(dòng)化识窿,文本分析和NLP;
2.自然語言生成:抽象命題(輸入)-語義分析+語法+算法規(guī)劃-生成文本(輸出)
3.語音識(shí)別:語音輸入(近場(chǎng)斩郎,遠(yuǎn)場(chǎng))-特征提取-輸入模型庫-模式匹配-識(shí)別結(jié)果
4.虛擬現(xiàn)實(shí):以人為中心,處理圖像環(huán)境喻频。數(shù)據(jù)采集(360度/720度)-處理圖像聲音環(huán)境-輸出VR/SR
5.機(jī)器學(xué)習(xí):歷史數(shù)據(jù)/新數(shù)據(jù)-機(jī)器訓(xùn)練/輸入-特征提取-輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-輸出未來結(jié)果孽拷;
6.深度學(xué)習(xí):更加強(qiáng)調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層-隱含層-輸出層半抱;隱含層是模擬人腦的思維方式脓恕;
7.針對(duì)AI優(yōu)化的芯片:終端設(shè)備智能化,為每個(gè)終端用戶提供及時(shí)性的智能需求窿侈。在終端進(jìn)行自我運(yùn)算炼幔,架構(gòu):CPU,GPU,ISP/DSP,分布式AI芯片層,形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理分布中心史简,不把數(shù)據(jù)傳輸至GPU/CPU進(jìn)行運(yùn)算乃秀。
8.決策管理系統(tǒng):知識(shí)數(shù)據(jù)庫,模型算法庫圆兵,分布式數(shù)據(jù)庫-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理-交互語言系統(tǒng)-應(yīng)用端跺讯;
9.生物特征識(shí)別技術(shù):指紋,靜脈殉农,虹膜刀脏,面部,DNA超凳,行為步態(tài)-機(jī)器學(xué)習(xí)-未來
10.RPA(機(jī)器人流程自動(dòng)化):輸入需求-算法規(guī)則-輸出目標(biāo)愈污。適合智慧工廠耀态。
11.NLP(自然語言處理):環(huán)境數(shù)據(jù)-行為數(shù)據(jù)-能力數(shù)據(jù)-信念-身份-精神
12.企業(yè)的視角:交互層(ITO,大屏暂雹,多語種首装,APP,打雍脊颉)仙逻,感知層(室內(nèi)定位,SR涧尿,高清攝影系奉,F(xiàn)ACE ID,激光掃描)现斋,智能層(圖像識(shí)別喜最,語音識(shí)別偎蘸,BI,DL庄蹋,知識(shí)圖譜,云計(jì)算)

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