人工智能应用技术排名
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
人工智能到底是什么
▲人工智能artificial intelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。
如何开展智能制造
智能制造，不同领域的人，可能存在不同的理解。有些人可能理解成，不要人的制造。有些人可能理解成，使用很多机器人的制造。有些人可能理解成，使用手机在家里遥控生产的制造。无论是哪一种，既然我们在讨论，如何开展智能制造，就应该结合现今的科技水平和市场需求来探讨这一问题。先为，智能制造，划定一个框架。任何一个理念和框架，在不同时代都没有绝对的正确或错误，只有是否适合当下的条件。当下，电商已经发达，消费者对产品的个性化需求日益攀升。当下，物联网兴起，制造业和供应链，受到人力的牵制越来越小。在当下的条件下，智能制造，可以将生产尽可能无人化，可以将每一件产品做成定制品。要开展这样的智能制造，宏观上，要从产品特征模块化、生产分级模块化，两方面入手。产品特征模块化产品特征模块化，就是将产品中能为消费者提供个性化选择的部分，都进行模块化，形成具有性能选择性的零部件。例如：轿车的挡风玻璃、引擎盖、车门等，它们有不同材质不能，供消费者选择。也就是说，尽可能把产品“打碎”，把能够提供个性化选择的零部件，都模块化。每个零部件的个性化选择越多，整个产品的个性化特征就会越多，消费者的选择就会越多。可能有人会问，这么多的个性选择，对生产线的压力会很大呀。是的，不仅会压力很大，而且复杂程度也会很大，所以才要将零部件模块化，让同一个生产线，可以对零部件的不同实物进行组装。生产分级模块化有了模块化的零部件，生产线将分成三级，原材料分拣、零部件组装、产品总装。原材料分拣，主要是应对，材料供应时，存在的不确定批次和供应商差异。零部件组装，是为总装提供原材料了的工序，是个性化丰富度的核心。产品总装，是按消费者的个性化需求，申请特定零部件，完成成品组装。总的来说总的来说，当下开展智能制造，就是要尽可能，发掘产品的“同类项”，提取“公因式”让零部件模块化，让模块多样化。用当下的技术，满足当下用户个性化需求。这里的分享，是不完全的，比较概括且理论化的，至于具体的实施，这里篇幅有限，无法详细描述各个环节。如果有机会‘机电匠’原与您深入探讨。
人工智能技术到哪个阶段了
经济发展是一个动态过程，生产力进步是不可逆的进程，而科技技术的转换恰恰是生产力进步过程中的一个重要节点。无论是结构调整还是产业升级，也都需要技术的跟进，比如互联网，再比如人工智能。而当前我们正处于5G商用普及的前夜。5G所具备的高带宽、低时延和大连接的特点，将催生前端设备、传感器等的“万物互联”，并将云端的智能化资源，几乎实时传导到终端。这些势必将全面加速“互联网+”和“智能+”产业的发展进程。利用信息通信技术让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。它代表一种新的社会形态，即充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。更智能的机器、更智能的网络、更智能的交互将创造出更智能的经济发展模式和社会生态系统。人工智能是推动互联网下一轮升级和变革的核心引擎。以人为核心，基于互联网技术如云计算、物联网、大数据、人工智能等在内的生态与系统而形成的高度信息对称、和谐与高效运转的社会生态，是“智能+”的标志。而“智能+”其中就包括人工智能这方面，在未来，5G与人工智能会相辅相成，5G还能够帮助更多人工智能应用落地，而人工智能则可以让5G网络更加灵活、更高效的被人们使用。我们可以用人工智能的能力更好的融入“万物互联”的世界，帮助群众更多、更快、更便宜地，调用算力、数据与存储资源。
什么是深度学习，怎么学习深度学习
什么是深度学习？深度学习：在批判性思维下去学习，通过整理、反思、总结等步骤去寻找解决问题的，并在这个过程中得到持续的学习。举个栗子，来理解一下这个概念。比如现在有小明、小红、小李三位同学，他们在学习中是不一样的。具体表现如下：小明同学 属于被动学习，要在老师和家长严格要求下，才能去写作业，背诵知识点。对书本上的知识点，大部分是通过笔记和背书来达到记忆的目的，没有去完全理解，自我学习反馈机制没有形成闭环。小红同学 属于半主动学习，能够提前预习知识点，也能够根据课后作业发现自己错误的知识点，然后再去找同等类型题，加强自己对知识点的理解。能够形成闭环，但是闭环过小。小李同学 属于主动学习，能够根据自己学习的知识点，对知识进行归纳、总结、输出。相当于能够把知识点串联起来，通过自主研究，把内容研究的更深刻。同时在学习中形成自己的观点，能够把这类问题总结出来，并且能够用自己的话讲解清楚。那么，这三位同学里，小李同学就属于在学习中深度学习，不流于表面。能够通过不断的总结，归纳，整理，试验，自我反馈，并且最后能够输出自己的观点。怎么学习深度学习？如何锻炼自己深度学习的能力？我认为需要做到以下四点：高效的沟通能力 深度学习并不代表你闭门造车，可以通过合作的，找到问题的答案。那么高效的沟通能力需要你能够耐心的聆听别人的观点，同样也能够高效的表达出自己的观点。那么这样的沟通，能够让你们接触到更多的思路。同样也为你的深度学习，提供了思路来源。自主能力 所有的深度学习，代表你自己要有足够的自我管控能力。比如上网课的时候，如果拿起手机去刷朋友圈，这节课你就没办法去做到有效学习，更何况深度学习那。另外深度学习，要求你能够自主去学习，通过自己主动总结归纳去学习，甚至能够输出优质内容，才叫深度学习。求知思维能力 能够在学习中获得归属感和成就感，从而驱动你去不断的学习。比如你通过学习，能够持续在自己感兴趣领域拿奖。这样就能让你的内驱力更强劲，从而让你的求知更加强烈。内容掌控能力 深度学习代表你能够熟练的应用自己学习的内容。这里不仅要求对自己学习的内容很熟悉，还要能够去应用，避免出现纸上谈兵的情况。也就是一定要通过实践，把自己学习的内容应用在实际上。写在最后深度学习概念很高大上，其实就是代表你学习不能流于其表，要学到本质。另外如何深度学习那，可以通过老师提供的4种去锻炼一下，当然还有很多方法去锻炼，比如通过番茄法时间管理，让自己进入深度学习的状态。以上，仅代表个人观点，如有不足，欢迎各位友友指正！关注超神胡老师，我们一起变得更优秀！！！