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2016 年是人工智能發(fā)展的一個(gè)重要拐點(diǎn),是更快更強(qiáng)的計(jì)算力和爆炸式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)將深度學(xué)習(xí)推到了鎂光燈之下。
基礎(chǔ)支撐層的算法創(chuàng)新發(fā)生在上世紀(jì) 80 年代末,而建立在這之上的基礎(chǔ)技術(shù)便是計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和自然語言理解,機(jī)器試圖看懂、聽懂人類的世界、用人類的語言和人類進(jìn)行交流,研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律 , 電話機(jī)器人也基于這一系統(tǒng)而生 。
電話機(jī)器人好不好用? 電話機(jī)器人代理落地可否實(shí)現(xiàn) ,通過總覽人工智能技術(shù)圖譜我們可能找到答案。
語音識(shí)別技術(shù)模式圖和對(duì)應(yīng)企業(yè)圖;
語音識(shí)別是以語音為研究對(duì)象,通過信號(hào)處理和識(shí)別技術(shù)讓機(jī)器自動(dòng)識(shí)別和理解人類口述的語言后,將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本或命令的一門技術(shù)。由語音識(shí)別和語音合成、自然語言理解、語義網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)相結(jié)合的語音交互正在逐步成為當(dāng)前多通道、多媒體智能人機(jī)交互的主要方式。
自然語言理解的應(yīng)用:搜索引擎和機(jī)器翻譯;
自然語言理解即文本理解,和語音圖像的模式識(shí)別技術(shù)有著本質(zhì)的區(qū)別,語言作為知識(shí)的載體,承載了復(fù)雜的信息量,具有高度的抽象性,對(duì)語言的理解屬于認(rèn)知層面,不能僅靠模式匹配的方式完成。
人工智能技術(shù)落地具體市場(chǎng)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
追溯本質(zhì)來講,人工智能是一項(xiàng)降本增效、賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)的工具,不同的是它在各行各業(yè)所受到的關(guān)注度 —— 或過度的追捧,或悄無聲息。 從醫(yī)療、教育、電話營(yíng)銷 這三個(gè)領(lǐng)域都看到了降本增效的可能性,看到了這些市場(chǎng)的變革關(guān)乎著普羅大眾的迫切需求,也看到這些變革的背后所帶來的潛力效應(yīng)。