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人工智能行业研究框架:奔赴人工智能的星辰大海-230816(69页).pdf

上传人: 潘**** 编号:137030 2023-08-17 69页 5.41MB

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1、奔赴人工智能的星辰大海人工智能研究框架2023年08月16日行业专题研究姓名:李沐华(分析师)邮箱:电话:010-83939797证书编号:S08805190800092诚信 责任 亲和 专业 创新人工智能研究框架培训请参阅附注免责声明目录/CONTENTS人工智能旨在利用计算机模拟和执行各领域的智能任务01人工智能发展史:人工智能发展已历经三次浪潮02算力是人工智能的基础设施,算法是人工智能的灵魂03人工智能技术的应用前景广阔04风险提示053诚信 责任 亲和 专业 创新人工智能研究框架培训请参阅附注免责声明01人工智能旨在利用计算机模拟和执行各领域的智能任务诚信 责任 亲和 专业 创新4人

2、工智能研究框架培训请参阅附注免责声明从日常生活中可以随处瞥见人工智能的影子01人工智能在生活中的常见应用:人脸识别考勤系统+APP智能推送人脸识别打卡人脸识别打卡是一种快速、高效的考勤方式,相比传统的打卡方式,具有以下优势:1.准确率高:人脸识别技术可以在不同光线、角度、表情等情况下,准确地识别员工的面部信息,避免了手工打卡时出现的误差和作弊行为。2.安全性强:人脸识别技术通过人脸特征识别,确保只有正式员工才能进行考勤,防止了非法人员的进入和作弊行为。3.便捷性高:人脸识别打卡无需员工携带打卡卡片或密码,只需要站在识别设备前进行识别即可,方便快捷。APP智能推送智能推送是一种机器学习方法,可以

3、识别和预测各种用户的兴趣或偏好,从而有针对性地、及时地向用户主动推送所需信息,以满足不同用户的个性化需求。诚信 责任 亲和 专业 创新5人工智能研究框架培训请参阅附注免责声明人工智能旨在利用计算机能够模拟和执行各领域的智能任务01人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能任务的科学和技术领域。通俗来说就是,先让计算机进行学习,然后让计算机预测未知。传统计算机程序人工智能 根据人类经验制定规则,让计算机学习并预测未知 优势:计算能力和存储容量远超人类脑力水平,可以处理海量数据 弊端:现实生活中很多经由人类经验解决的问题难以制定

4、规则,也就无法转换成机器语言让其学习 通过输入大量资料数据,让计算机学习算法,总结出模型,之后再输入相似样本时,就可以识别结果 优势:模仿人类经验学习的过程,无需人为制定规则数据来源:国泰君安证券研究现如今计算机的计算能力已非常强大,信息管理也越来越数据化,积累的资料越来越多,使我们有足够多的数据可以喂给计算机进行学习。正是这两个因素的成熟,才使得当下是人工智能爆发的时代。机器学习算法图1:机器学习等算法和自我迭代是AI区别于传统计算机能力的主要因素数据来源:国泰君安证券研究自我迭代诚信 责任 亲和 专业 创新6人工智能研究框架培训请参阅附注免责声明人工智能涵盖四大主要的功能维度01 人工智能

5、的功能维度从“计算感知认知创造”层层递进 计算智能指对数据的基础逻辑计算和统计分析;感知智能指基于视觉、听觉的信号,对目标进行模式识别与分类;认知智能指实现对信息的认知、理解、推理和决策,并实现人、物、企业等智慧实体的认知与协同;智能创造指利用人工智能技术进行文学、艺术等方面的创造性创作以及工业领域的智能制造。它的出现不仅改变了传统的创作方式、思维方式和工业模式,也为拓宽人类的能力边界增添了新的可能性。计算智能感知智能认知智能智能创造图2:人工智能经历了四个能力维度的进阶数据来源:国泰君安证券研究诚信 责任 亲和 专业 创新7人工智能研究框架培训请参阅附注免责声明计算智能是人工智能的基础性功能

6、,赋能产业领域较广01 人工智能在计算智能领域的实际应用能带来巨大产业价值 计算智能,通常指基于清晰规则的数值运算,比如数值加减、微积分、矩阵分解等。计算智能得益于计算机存储与硬件的快速发展,已给互联网、金融和工业等多个领域带来产业价值。计算智能也面临显著困境。以金融场景为例,计算智能受限于指定的数据逻辑规则,虽计算智能可以高性能地计算股票的统计特征,但无法运用专家知识,也难以进行深度、动态和启发式的推理,对投资、博弈等业务贡献的价值有限。计算智能所需的高性能硬件和网络支持等,也给企业带来了巨大的成本压力。图3:AI在计算智能领域的应用可以赋能各大产业数据来源:国泰君安证券研究诚信 责任 亲和

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本文主要介绍了人工智能的发展历程、技术框架、应用前景以及风险提示。 人工智能发展历程:人工智能发展已历经三次浪潮,从早期的专家系统到机器学习,再到深度学习,人工智能技术不断进步。 技术框架:人工智能技术包括算法、算力和数据三大要素。算法是人工智能的灵魂,算力是人工智能的基础设施,数据是人工智能的发展前提。 应用前景:人工智能技术的应用前景广阔,可以应用于教育、金融、医疗、制造、传媒、计算机等多个领域,助力产业升级。例如,ChatGPT可以与人类进行流畅的文本问答,Copilot可以自动编写代码。 风险提示:人工智能技术发展也存在一定的风险,包括下游需求不及预期的风险、核心元器件受制裁的风险以及市场竞争加剧的风险。
人工智能技术如何赋能产业升级? 深度学习在自动驾驶领域有哪些应用? 人工智能在内容创作方面有哪些创新?
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