人工智能大赛有哪些?如何利用人工智能?

利用人工智能助力学习：

（1）智能导师，个性化教与学

智能导师是人工智能在教育领域的一个重要应用。世界首个智能导师出现在1982年，它主要由计算机模拟教师教学的经验和方法，向具有不同需求和特征的学习者传递知识。

（2）智能助手，如教育机器人

智能助手被应用于教育领域，主要作为教师的教学助手和学生的学习助手。

教学助手可帮助教师完成课堂辅助性或重复性的工作，如点名、批改试卷、监考等，还可帮教师收集整理资料辅助备课、教研，减轻教师的负担，提高工作效率。学习助手可为学生快速地找到所需资源，或是针对性地推送学习资料，帮助学生管理学习任务和时间等等。

（3）实时跟踪与反馈的智能测评

智能测评强调通过一种自动化的方式来测量学生的发展，担任了一些人类负责的工作，包括体力劳动、脑力劳动和认知工作，且极大地缩短了时间、提高了精准度。通过人工智能技术而实现的自动测评方式，能够跟踪学习者的学习表现，并实时做出恰当的评价。

（4）教育数据的挖掘与智能化分析

教育数据挖掘，是综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘等技术和方法，对教育大数据进行处理和分析，通过数据建模，发现学习者学习结果与学习内容、学习资源、教学行为等变量之间的相关关系，来预测学习者未来的学习趋势。

教育数据挖掘与智能化分析，一方面能够向学习者推荐改进他们学习效率的学习活动、资源、经验和任务；另一方面，它能够为教育工作者或智能学习系统本身提供更多、更客观的反馈信息，来更好地调整和优化教育决策、完善课程开发，同时，还能根据学习者的学习状态来改进教学计划、组织教学内容以改进教学过程。

（5）学习分析与学习数字肖像

学习数字肖像是指将每个学习者的学习心理与外在学习行为表现特征通过挖掘、统计、分析不同类型的动态学习数据而将其立体化、可视化地刻画出来。刻画学习数字肖像的实现也必须基于智能化的数据挖掘和机器学习算法等关键技术。通过为学习者刻画立体、可视的数字肖像，可为不同学生的个体化学习以及教师的针对性教学提供精准的服务。

人工智能技术有几十年的历史，但其能力、资金和整体关注度近年来不断飙升。机器学习功能渗透到从自我驾驶到Facebook的几乎所有行业和我们的日常生活中。这种快速发展由高级机器学习系统驱动，系统不断消耗和应用知识，提高准确性和分析。人工智能证明了它的便利和效率的潜力，完全重新定义了我们的生活、工作和相互关联的方式。人工智能的前景实际上改善了人们之间的交流，特别是在商业环境中

与技术发展相结合的人类创新是强大的力量。技术从简单的基本人力资源流程发展到预测未来结果和从根本上重组雇主管理层的方式。因此，通过机器学习、自然语言处理和分布式数据收集接口支持的技术将彻底改变管理层的工作空间。大数据促进理解。开展工作需要大量的数据。大数据一词实际上是指一段时间内可以使用的大量信息。

今天的技术能够以超人的能力和速度消化这些数据挖掘，并应用高级数学算法找到模式、趋势和异常值。这种洞察力可以改变管理者如何处理从营业额到加班的一切，从而为领导者提供更好地了解他们的团队和加强团队的机会。自动化在数据消费过程中发挥着重要作用，在便利性和生产力方面取得了无与伦比的发展。复杂的行政职能经常困扰雇主，特别是在人力资源方面，减少了人为错误的可能性，大大加快了完成速度。

今天的人力资本管理解决方案利用大量数据预测从性能成功到风险的一切。这种自学系统准确，适应性强。他们不是单纯地报告过去的情况，而是预测未来的趋势，以便领导在组织内持续改善，销售额是当今领导人的首要任务，但这可能会导致业务错误增加，产生负面文化影响，员工的年薪可能会翻倍就业和教育成本。预测AI工具会自动处理和分析丰富的人力资本管理数据，识别离职风险最大的员工，并警告管理层采取措施。

现在人工智能能用的领域越来越多，比如图像处理、声音处理、OCR识别、自动创作等等，看你有没有开发能力，如果有开发能力，需要长时间的积累和开发，为行业提供解决方案，如果没有开发能力你可以到客汇宝开个代理，代理开好后就可以推荐用户使用来赚银子了，开个普通代理也就是2900左右

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它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

1. 自主智能系统

人工采集和标注大样本训练数据，是这些年来深度学习取得成功的一个重要基础或者重要人工基础。比如要让人工智能明白一副图像中哪一块是人、哪一块是草地、哪一块是天空，都要人工标注好，非常费时费力。此外还有人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、用户需要人工适配智能系统等。所以有人说，目前的人工智能有多少智能，取决于付出多少人工，这话不太精确，但确实指出了问题。下一步发展趋势是怎样以极少人工来获得最大程度的智能。人类看书可学习到知识，机器还做不到，所以一些机构例如谷歌，开始试图创建自动机器学习算法，来降低AI 的人工成本。

2. 技术创新

共同加强人工智能技术创新，夯实产业发展基础。要集聚全球智慧，加强人工智能相关基础理论、关键技术等研究。支持国内外相关科研院所、企业加强对接，广泛开展技术交流与合作，力争早日实现理论和技术突破，支撑新一代人工智能行稳致远。

3. 深度融合

促进人工智能与实体经济深度融合，培育壮大智能经济。加快人工智能在制造、金融、交通、医疗健康、民生服务等领域的应用步伐。鼓励、支持国内外产业链、上下游企业加强协同合作，加速技术成果的落地应用，将创新势能真正转化为经济动能。

4. 合作共赢

坚持更深更广的开放合作，实现互利共赢。希望各方继续秉承开放合作、互利共赢的理念，共同建设好、运用好、发展好人工智能等新技术，在新时代与大变局相互激荡的当下，描绘出充满生机的智能经济新图景。

目前，计算机视觉已在人类社会的许多领域得到成功应用。例如，在图像、图形识别方面有指纹识别、染色体识字符识别等；在航天与军事方面有卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、景物识别、目标检测等；在医学方面有图像的脏器重建、医学图像分析等；在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等。

请问您是否有特指某一方面呢？

人工智能可以在我们生活的方方面面中得到使用。

1、在线聊天

1）闲聊机器人   这样的机器人一般不需要专业知识库，行业内都用过智齿的，普通的寒暄库即可，它不需要正面回答问题，也不存在单轮多轮会话的概念，只是需要给出回答即可，对召回率没要求，对准确率更没要求，这在技术上没什么难度。参考案：智齿体验版、小I机器人

2）个人助理   这样的大家就常见了，siri就是个了。这个最大难点就是意图识别，意图识别又包括语言、文本、表情、肢体动作识别，需要机器人极强的学习能力，同时直接跳过单轮会话，必须满足多轮会话，是个不太好做的东西。

3）客服机器人   这个是老本行了。客服机器人是通过知识库检索，实现单轮、多轮会话，它不需要意图识别，不过要做到对各种消息的分析，已经对访客的有效反馈，这是要命中率的，所以难度并不小，所幸的是，技术相对成熟，已经商用，七鱼也是做得很好的，赞一个

2、数据模型构建

这一点少有人提及，但我们确实需要。大家都知道商业竞争的后期都是对数据的占有率比拼。拥有数据，才能拥有战斗力。而现有的数据分析模型无非就是人工制定，最多就是支持高度自定义，而模型的合理性验证的成本相当。

3、语音交互

这个挺多人做的了，大概10几家。通过录音和流程化，实现语音机器人的商业化，着重用于产品推广和售后服务。杭州阿里出来的一个小团队叫做灵声实现了商业化，听说客户都排队了好了，说完客服领域的，说说我了解的市场行情。

1）服务行业

2）工业

3）农牧业

在试图“正确构建人工智能”之前，必须首先建立人工智能的基本词汇，人工智能是“讲述数据”的人员使用的一种技术方言。首席信息官至少应确定用于描述人工智能系统或解决方案的主要术语、开发解决方案的原因，以及与解决方案中使用和从解决方案中收集的不同类型数据相关的其他关键术语。除了模型和算法，数据是实施任何人工智能过程的基础。采用人工智能将消耗并产生数据。人工智能数据设计需要企业对人工智能算法将解析的数据集进行理解和处理。首席信息官和数据和分析主管将负责建立和维护人工智能的数据管理。要想取得成功，在整个过程中开发数据管理专业知识至关重要。

人工智能引用领域很广，主要有以下几个方面：
自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。
语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。
虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人，到可以与人类进行交际的高级系统，不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。
机器学习平台：不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。
针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。
决策管理：引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。
深度学习平台：一种特殊类型的机器学习去51cto学院学习，包括拥有多个抽象层的人工神经网络。目前主要应用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。
生物特征识别技术：能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。
机器人流程自动化：使用脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。
文本分析和NLP：自然语言处理（NLP）使用和支持文本分析，为此它借助统计方法和机器学习方法，为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。

“人工智能”是现在流行的话题，但是，如何利用人工智能赚钱你知道吗？9月27日晚，网易人工智能产品总监刘锐博士在脉脉上分享了《如何利用人工智能赚钱》的互动演讲。刘锐认为，创业公司利用好人工智能主要从场景可控、辅助人类、采集数据和容错方案等四方面入手，并以网易旗下一款全智能云客服产品为例，为大家解读了人工智能的商业化模式。