人工智能正在改变我们的工作与生活

大数据

数据是人工智能发展不可或缺的燃料,海量丰富的数据集对算法训练尤为重要。实现机器精准视觉识别的第一步,就是获取海量而优质的应用场景数据。伴随各类感应器和数据采集技术的发展,我们开始拥有以往难以想象的的海量数据,同时,也开始在某一领域拥有深度的、细致的数据。而这些,都是训练某一领域“人工智能”的前提。以人脸识别为例,训练该算法模型的图片数据量至少应为百万级别。

运算力

人工智能领域是一个数据密集的领域,传统的数据处理技术难以满足高强度、大数据的处理需求。AI芯片的出现让大规模数据效率的提升变为可能。其算法的处理需要大量的矩阵计算操作,因此特别适合使用并行运算芯片进行数据处理。应运而生出现了GPU、NPU、FPGA和各种各样的AI-PU专用芯片。而其中,出现最早的GPU为人工智能的发展做出了巨大的贡献。

算法

近几年,深度学习颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路,突破了人工智能算法的瓶颈。逐步成为机器学习研究中的一个全新领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。根据提供给它的大量的实际行为来自我调整规则中的参数,进而做出一些很准确的判断。

人工智能正在改变我们的工作与生活

大数据

数据是人工智能发展不可或缺的燃料,海量丰富的数据集对算法训练尤为重要。实现机器精准视觉识别的第一步,就是获取海量而优质的应用场景数据。伴随各类感应器和数据采集技术的发展,我们开始拥有以往难以想象的的海量数据,同时,也开始在某一领域拥有深度的、细致的数据。而这些,都是训练某一领域“人工智能”的前提。以人脸识别为例,训练该算法模型的图片数据量至少应为百万级别。

运算力

人工智能领域是一个数据密集的领域,传统的数据处理技术难以满足高强度、大数据的处理需求。AI芯片的出现让大规模数据效率的提升变为可能。其算法的处理需要大量的矩阵计算操作,因此特别适合使用并行运算芯片进行数据处理。应运而生出现了GPU、NPU、FPGA和各种各样的AI-PU专用芯片。而其中,出现最早的GPU为人工智能的发展做出了巨大的贡献。

算法

近几年,深度学习颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路,突破了人工智能算法的瓶颈。逐步成为机器学习研究中的一个全新领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。根据提供给它的大量的实际行为来自我调整规则中的参数,进而做出一些很准确的判断。

AI的精益求精

艾艺凭借自身多年的技术积累,在自然语言处理(NLP)上有着自己独特的理解,处理语音交互和用户画像时,深入准确。未来将会逐步在全平台使用和推广人工智能技术,例如:市场营销,智能客服和政企服务等领域。为用户创造更大的价值。

技术应用
应用场景
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