人工智能的基本技术有哪些
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人工智能的基础技术包括：大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习。
1、大数据
大数据，即海量数据，是指海量、高衰落率、多样化的信息资产人工智能的公司有哪些，需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。 也就是说，能够从各类数据中快速获取有价值信息的能力就是大数据技术。 大数据是AI智能升级演进的基础。 借助大数据，AI可以不断进行模拟演练，向真正的人工智能靠拢。
2.计算机视觉
顾名思义，计算机视觉就是使计算机具有像人眼一样的观察和识别能力。 更进一步，它是指用相机和笔记本代替人眼对目标进行识别、跟踪和检测，并进一步进行图形处理，使笔记本处理成为更适合人眼观察或传输到仪器上的图像。测量。 那么计算机视觉和人工智能之间有什么联系呢？ 计算机视觉作为一门科学学科，研究相关理论和技术，试图完善能够从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。
目前，计算机视觉还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段，而人工智能则指向推理和决策。 目前计算机视觉主要应用在安防摄像头、交通摄像头、无人驾驶、无人机、金融、医疗等领域，既有海康威视、大华等传统大公司，也有商汤科技、云从科技、依图等独角兽企业科技，还有旷视科技，还有士兰科技、快感科技、识读科技。 、云天励飞、易+、图扬信息、码隆科技、歌灵申通、Insta360等创业公司。
3.语音识别
语音识别技术是一种高科技技术，可以让机器通过识别和理解的过程，将语音信号转换成相应的文字或命令。 语音识别技术主要包括三个方面：特征提取技术、模式匹配准则和模型训练技术。 语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听不清人说什么的困境。 目前人工智能应用最成功的是语音识别技术。 语音识别目前主要应用于车联网、智能翻译、智能家装、自动驾驶等领域。 最具代表性的外资企业是交大讯飞，另外还有云知声、升强信息、声智科技、GMEMS通微科技等初创企业。
3. 自然语言处理
自然语言处理一般包括两部分：自然语言理解和自然语言生成。 实现人机之间的自然语言交流，就是让计算机理解自然语言文本的含义，并用自然语言文本表达给定的文本。 意图、思想等，后者称为自然语言理解，前者称为自然语言生成。 自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。
自然语言处理的最终目标是用自然语言与计算机进行交流，让人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而不用花费大量的时间和精力去学习各种计算机语言不是很自然和习惯。 对于某些应用，已经出现了具有相当自然语言处理能力的实用系统。 典型的例子有：多语言数据库和专家系统的自然语言套接字、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动摘要系统等。BAT、京东、科大讯飞等国外公司都有与自然相关的业务语言处理。 此外，还有奥特曼、出门问问、极速、顿悟、三角兽科技、森一智能、一学教育、智齿客服等新兴公司。
4. 机器学习
机器学习就是让机器拥有和人类一样的学习能力。 它专门研究计算机如何模拟或实施人类的学习行为以获得新的知识或技能，并重新组织现有的知识结构以不断提高其性能。 它是人造智能核心。 机器学习已经有了非常广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物识别、搜索引擎、医疗诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、策略游戏和机器人。 国外专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、力群手册、集智家科技、Rokid等。
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