¿Cuáles son las tecnologías de inteligencia artificial?
La visión por computadora se refiere al uso de cámaras y computadoras para reemplazar los ojos humanos para identificar, rastrear y medir objetivos, y además realizar procesamiento de gráficos para convertir el procesamiento por computadora en imágenes o imágenes que son Más adecuado para que los ojos humanos observen el instrumento para realizar pruebas.
La visión por ordenador, como disciplina científica, estudia teorías y tecnologías relacionadas, intentando construir un sistema de inteligencia artificial que pueda obtener "información" a partir de imágenes o datos multidimensionales. En la actualidad, la visión por computadora se centra principalmente en la expresión de información de imágenes y el reconocimiento de objetos, mientras que la inteligencia artificial enfatiza el razonamiento y la toma de decisiones. En la actualidad, la visión por ordenador se utiliza principalmente en cámaras de seguridad, cámaras de tráfico, conducción no tripulada, drones, finanzas, atención médica, etc.
En segundo lugar, el reconocimiento de voz
La tecnología de reconocimiento de voz es una alta tecnología que permite a las máquinas convertir señales de voz en el texto o comandos correspondientes a través del proceso de reconocimiento y comprensión.
La tecnología de reconocimiento de voz incluye principalmente tecnología de extracción de características, criterios de coincidencia de patrones y tecnología de entrenamiento de modelos. El reconocimiento de voz es la base de la interacción entre humanos y computadoras y resuelve principalmente el problema de permitir que las máquinas escuchen claramente lo que dice la gente. La implementación más exitosa de la inteligencia artificial actualmente es la tecnología de reconocimiento de voz. En la actualidad, el reconocimiento de voz se utiliza principalmente en campos como Internet de vehículos, traducción inteligente, hogar inteligente y conducción autónoma.
En tercer lugar, el procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural generalmente incluye dos partes: comprensión del lenguaje natural y generación del lenguaje natural. Lograr la comunicación en lenguaje natural entre humanos y computadoras significa que las computadoras no solo pueden comprender el significado de los textos en lenguaje natural, sino también expresar intenciones y pensamientos determinados utilizando textos en lenguaje natural. La primera se llama comprensión del lenguaje natural y la segunda se llama generación del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en el campo de la informática y la inteligencia artificial.
Para algunas aplicaciones, han surgido sistemas prácticos con considerables capacidades de procesamiento del lenguaje natural. Los ejemplos típicos incluyen: interfaces de lenguaje natural entre bases de datos multilingües y sistemas expertos, varios sistemas de traducción automática, sistemas de recuperación de información de texto completo, resumen automático. sistema, etc
Cuarto, aprendizaje automático
El aprendizaje automático consiste en permitir que las máquinas tengan la misma capacidad de aprendizaje que los humanos y estudiar cómo las computadoras pueden simular o implementar el comportamiento de aprendizaje humano para adquirir nuevos conocimientos o habilidades. , Reorganizar la estructura de conocimiento existente y mejorar continuamente su propio desempeño es el núcleo de la inteligencia artificial.
El aprendizaje automático se ha utilizado ampliamente en minería de datos, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, identificación biométrica, motores de búsqueda, diagnóstico médico, detección de fraudes con tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, secuenciación de ADN, reconocimiento de voz y escritura. juegos de estrategia y aplicaciones de robots, etc.
Verbo (abreviatura del verbo) big data
Big data, o big data, se refiere a activos de información masivos, de alto crecimiento y diversificados, que requieren un nuevo modelo de procesamiento. Capacidades más sólidas de toma de decisiones, conocimiento y optimización de procesos. En otras palabras, la capacidad de obtener rápidamente información valiosa de todo tipo de datos es la tecnología de big data. Big data es la base para la actualización y evolución de la inteligencia artificial. Con big data, la IA puede realizar continuamente ejercicios de simulación y acercarse a la verdadera inteligencia artificial.