智能語音技術(shù):研究人機之間語音信息的處理問題,讓計算機、智能裝備、家電等產(chǎn)品,對語音進行分析、理解和合成,實現(xiàn)能聽會說,具備語言交流能力。
自然語言處理技術(shù):該技術(shù)可使機器理解并解釋人類寫作和說話方式,是人工智能最早的應(yīng)用,也是現(xiàn)在關(guān)注度較高的領(lǐng)域。
計算機視覺技術(shù):主要指圖像分類、目標檢測、目標跟蹤等技術(shù),成熟應(yīng)用包括人臉識別、視頻結(jié)構(gòu)化、姿態(tài)識別技術(shù)等。
生物識別技術(shù):利用人類生物特征的唯一性進行身份識別。通過對生物特征進行取樣,提取其唯一的特征并且轉(zhuǎn)化成數(shù)字代碼,將這些代碼組成特征模板。
知識圖譜技術(shù):利用節(jié)點和連線來定義關(guān)系圖,進行知識獲取、融合和加工形成,應(yīng)用于搜索、問答和分析和決策。
算法定義:算法作為人工智能的核心,其主要機理 是通過將現(xiàn)實問題抽象和分解為“回歸、分類和聚 類”三項任務(wù),并對其進行求解。當前最為主流的基礎(chǔ)算法是深度學習算法。
軟件框架功能:隨著基礎(chǔ)算法的成熟以及趨于穩(wěn)定,算法發(fā)展重點轉(zhuǎn)向于工程實現(xiàn)——軟件框架, 很多企業(yè)開始轉(zhuǎn)向于建設(shè)算法模型工具庫,將算法封裝成軟件框架(含閉源和開源),提供給開發(fā)者使用。
軟件框架發(fā)展模式:開源軟件框架是業(yè)界主流,平臺提供者通過提供工具集形成標準體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài),并依靠附加和增值服務(wù)實現(xiàn)商業(yè)回報。
國內(nèi)軟件框架發(fā)展現(xiàn)狀:我國在開源方面起步較晚,目前主要有BAT在參與,主要產(chǎn)品包括百度的 PaddlePaddle、騰訊的Angle,但技術(shù)和生態(tài)方面的差距較大。
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