Principales aplicaciones de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial tiene aproximadamente 10 aplicaciones: 1. Recomendaciones personalizadas; 2. Reconocimiento facial; 3. Automóviles autónomos; 4. Robots de chat de servicio al cliente inteligentes; 6. Procesamiento de imágenes médicas; 7. Búsqueda de imágenes; 8. Reconocimiento de huellas de voz; 9. Robot de llamadas inteligente; 10. Altavoces inteligentes.
1. Recomendación personalizada: una aplicación de inteligencia artificial basada en tecnología de agrupamiento y filtrado colaborativo. Construye un modelo de recomendación analizando el comportamiento histórico del usuario y proporciona coincidencias de forma proactiva. La información sobre sus necesidades e intereses no solo puede localizar rápidamente los productos demandados por los usuarios, debilitar la conciencia de los usuarios sobre el consumo pasivo, mejorar el interés de los usuarios y la retención, sino que también puede ayudar a los comerciantes a atraer tráfico rápidamente, identificar grupos de usuarios y posicionamiento, y hacer un buen trabajo. Trabajo en marketing de productos.
2. Reconocimiento facial: una tecnología biométrica para el reconocimiento de identidad basada en la información de los rasgos faciales de las personas. Las tecnologías involucradas en el reconocimiento facial incluyen principalmente visión por computadora, procesamiento de imágenes, etc. ?
3. Coche autónomo: un tipo de coche inteligente que se basa principalmente en un controlador de conducción inteligente basado en un sistema informático en el coche para lograr una conducción sin conductor.
4. Educación Empresas como iFlytek y General Education han comenzado a explorar la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la educación. A través del reconocimiento de imágenes, las máquinas pueden corregir y responder los exámenes, mejorar la pronunciación mediante el reconocimiento de voz y responder preguntas en línea mediante la interacción persona-computadora. La combinación de inteligencia artificial y educación puede mejorar hasta cierto punto el desequilibrio y el alto costo de la distribución de docentes en el sector educativo, y proporcionar a docentes y estudiantes métodos de aprendizaje más efectivos desde el nivel de herramientas. Sin embargo, no puede tener un impacto más sustancial en el contenido educativo.