深圳人工智慧技術有哪些

A. 人工智慧的關鍵技術有哪些

人工智慧的關鍵技術有以下：

1、計算機視覺技術

計算機視覺，簡稱CV（Computer Vision），是一門研究如何使計算機更好的「看」世界的科學。給計算機輸入圖片，圖像等數據，通過各種深度學習等演算法的計算，使得計算機可以進行識別、跟蹤和測量等功能一般來說，CV技術主要有如下幾個步驟：圖像獲取、預處理、特徵提取、檢測／分割和高級處理。

2、自然語言處理技術

自然語言處理（Natural Language Processing）技術是一門通過建立計算機模型、理解和處理自然語言的學科。是指用用計算機對自然語言的形、音、義等信息進行處理並識別的應用，大致包括機器翻譯、自動提取文本摘要、文本分類、語音合成、情感分析等。

3、跨媒體分析推理技術

以前的媒體信息處理模型往往是針對單一的媒體數據進行處理分析，比如圖像識別、語音識別，文本識別等等，但是現在越來越多的任務需要跨媒體類別分析，即需要綜合處理文本、視頻，語音等信息。

4、智適應學習技術

智適應學習技術（Intelligent Adaptive Learning），是教育領域最具突破性的技術。該技術模擬了老師對學生一對一的教學過程，賦予了學習系統個性化教學的能力。在2020年之後，智適應學習技術得到了快速發展，背後的推動里有強大的計算能力和海量的數據，更重要的還有貝葉斯網路演算法的應用。

5、群體智能技術

群體智能（Collective Intelligence）也稱集體智能，是一種共享的智能，是集結眾人的意見進而轉化為決策的一種過程，用來對單一個體做出隨機性決策的風險。

6、自主無人系統技術

自主無人系統是能夠通過先進的技術進行操作或管理，而不需要人工干預的系統，可以應用到無人駕駛、無人機、空間機器人，無人車間等領域。

7、智能晶元技術

一般來說，運用了人工智慧技術的晶元就可以稱為智能晶元，智能晶元可按技術架構、功能和應用場景等維度分成多種類別。

8、腦機介面技術

腦機介面（Brain-Computer Interface）是在人或動物腦與外部設備間建立的直接連接通道。通過單向腦機介面技術，計算機可以接受腦傳來的命令，或者發送信號到腦，但不能同時發送和接收信號；而雙向腦機介面允許腦和外部設備間的雙向信息交換。

9、知識圖譜

知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。

10、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。

B. 人工智慧技術有哪些

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是認知、決策、反饋的過程。人工智慧時刻改變著你我的生活，人工智慧包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，目前，人工智慧技術包括大數據、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習五大部分。

人工智慧技術有哪些

一、大數據

大數據，或者稱之為巨量資料，指的是需要全新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。也就是說，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。大數據是AI智能化程度升級和進化的基礎，擁有大數據，AI才能夠不斷的進行模擬演練，不斷向著真正的人工智慧靠攏。

二、計算機視覺

計算機視覺顧名思義，就是讓計算機具備像人眼一樣觀察和識別的能力，更進一步的說，就是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

三、語音識別

語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高新技術。語音識別技術主要包括特徵提取技術、模式匹配准則及模型訓練技術三個方面。語音識別是人機交互的基礎，主要解決讓機器聽清楚人說什麼的難題。人工智慧目前落地最成功的就是語音識別技術。

四、自然語言處理

自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分，實現人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等，前者稱為自然語言理解，後者稱為自然語言生成。自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。自然語言處理的終極目標是用自然語言與計算機進行通信，使人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言。

五、機器學習

機器學習就是讓機器具備人一樣學習的能力，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，它是人工智慧的核心。

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C. 一般來說人工智慧技術包括什麼

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

1、大數據

大數據，或者稱之為巨量資料，指的是需要全新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。也就是說，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。大數據是AI智能化程度升級和進化的基礎，擁有大數據，AI才能夠不斷的進行模擬演練，不斷向著真正的人工智慧靠攏。

2、計算機視覺

計算機視覺顧名思義，就是讓計算機具備像人眼一樣觀察和識別的能力，更進一步的說，就是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

3、語音識別

語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高新技術。語音識別技術主要包括特徵提取技術、模式匹配准則及模型訓練技術三個方面。語音識別是人機交互的基礎，主要解決讓機器聽清楚人說什麼的難題。人工智慧目前落地最成功的就是語音識別技術。