¿Cuáles son los cursos profesionales de inteligencia artificial?
La tecnología de inteligencia artificial está relacionada con si los productos de inteligencia artificial se pueden aplicar con éxito a los escenarios de nuestra vida diaria. En el campo de la inteligencia artificial, generalmente incluye siete tecnologías clave: aprendizaje automático, gráficos de conocimiento, procesamiento del lenguaje natural, interacción persona-computadora, visión por computadora, identificación biométrica y AR/VR.
1. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una disciplina que involucra estadística, identificación de sistemas, teoría de aproximación, redes neuronales, teoría de optimización, ciencias de la computación, ciencias del cerebro y muchos otros campos. una materia interdisciplinaria que estudia cómo las computadoras pueden simular o implementar el comportamiento de aprendizaje humano para adquirir nuevos conocimientos o habilidades y reorganizar las estructuras de conocimiento existentes para mejorar continuamente su propio desempeño. Este es el núcleo de la tecnología de inteligencia artificial. El aprendizaje automático basado en datos es uno de los métodos importantes de la tecnología inteligente moderna. Estudia la búsqueda de patrones basados en datos observados (muestras) y el uso de estos patrones para predecir datos futuros o datos no observables. Existen diferentes métodos de clasificación para el aprendizaje automático basados en diferentes modos de aprendizaje, métodos de aprendizaje y algoritmos.
El aprendizaje automático se clasifica en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo según el modo de aprendizaje.
El aprendizaje automático se puede dividir en aprendizaje automático tradicional y aprendizaje profundo basado en métodos de aprendizaje.
2. Gráfico de conocimiento
El gráfico de conocimiento es esencialmente una base de conocimiento semántica estructurada. Es una estructura de datos gráfica compuesta por nodos y bordes, que describe el mundo físico en forma simbólica. concepto y sus relaciones mutuas, su unidad básica es el triplete "entidad-relación-entidad", así como la entidad y sus pares relacionados "atributo-valor". Diferentes entidades están conectadas entre sí a través de relaciones, formando una estructura de conocimiento en red. En el gráfico de conocimiento, cada nodo representa una "entidad" en el mundo real y cada borde es una "relación" entre entidades. En términos sencillos, un gráfico de conocimiento es una red de relaciones que conecta todos los diferentes tipos de información, brindando la capacidad de analizar problemas desde una perspectiva de "relación".
Los gráficos de conocimiento se pueden utilizar en campos de protección de la seguridad pública, como antifraude, verificación de inconsistencia y fraude grupal, y requieren el uso de métodos de extracción de datos como análisis de anomalías, análisis estático y análisis dinámico. En particular, los gráficos de conocimiento tienen grandes ventajas en los motores de búsqueda, visualización visual y marketing de precisión, y se han convertido en una herramienta popular en la industria. Sin embargo, el desarrollo de gráficos de conocimiento aún enfrenta grandes desafíos, como el problema del ruido de los datos, es decir, los datos en sí tienen errores o redundancia de datos. A medida que la aplicación de los gráficos de conocimiento continúa profundizándose, todavía hay una serie de tecnologías clave que deben superarse.
3. Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en el campo de la informática y la inteligencia artificial. La investigación puede lograr una comunicación efectiva entre humanos y computadoras utilizando el lenguaje natural. Las teorías y métodos cubren muchos campos, incluida la traducción automática, la comprensión de lectura automática y los sistemas de preguntas y respuestas, etc.
Traducción automática
La tecnología de traducción automática se refiere al uso de tecnología informática para realizar el proceso de traducción de un lenguaje natural a otro lenguaje natural. Los métodos de traducción automática basados en estadísticas superan las limitaciones de los métodos de traducción anteriores basados en reglas y instancias y logran enormes mejoras en el rendimiento de la traducción. La aplicación exitosa de la traducción automática basada en redes neuronales profundas en algunos escenarios como el lenguaje hablado cotidiano ha mostrado un gran potencial. Con el desarrollo de la representación del contexto y las capacidades de razonamiento lógico del conocimiento, el gráfico de conocimiento del lenguaje natural continúa expandiéndose y la traducción automática logrará mayores avances en campos como la traducción de diálogos de múltiples rondas y la traducción de capítulos.
Comprensión semántica
La tecnología de comprensión semántica se refiere al proceso de utilizar tecnología informática para comprender capítulos de texto y responder preguntas relacionadas con los capítulos. La comprensión semántica se centra más en comprender el contexto y controlar la precisión de la respuesta. Con el lanzamiento del conjunto de datos MCTest, la comprensión semántica ha recibido más atención y ha logrado un rápido desarrollo. Los conjuntos de datos relacionados y los modelos de redes neuronales correspondientes surgen sin cesar. La tecnología de comprensión semántica desempeñará un papel importante en campos relacionados, como el servicio al cliente inteligente y las preguntas y respuestas automáticas sobre productos, mejorando aún más la precisión de los sistemas de preguntas y respuestas y de diálogo.
Sistema de Preguntas y Respuestas
El sistema de preguntas y respuestas se divide en sistema de diálogo de campo abierto y sistema de preguntas y respuestas en campos específicos. La tecnología del sistema de preguntas y respuestas se refiere a la tecnología que permite a las computadoras comunicarse con personas utilizando un lenguaje natural como los humanos. Las personas pueden enviar preguntas expresadas en lenguaje natural al sistema de preguntas y respuestas, y el sistema arrojará respuestas más relevantes. Aunque han aparecido muchos productos de aplicaciones en el sistema de preguntas y respuestas, la mayoría de ellos se utilizan en campos como los sistemas de servicios de información reales y los asistentes de teléfonos inteligentes. Todavía existen problemas y desafíos en la solidez del sistema de preguntas y respuestas.
El procesamiento del lenguaje natural enfrenta cuatro desafíos principales:
Primero, existen incertidumbres en diferentes niveles como morfología, sintaxis, semántica, pragmática y fonética;
El el segundo es que el nuevo vocabulario, la terminología, la semántica y la gramática conducen a la imprevisibilidad de fenómenos lingüísticos desconocidos;
El tercero es que los recursos de datos insuficientes dificultan la cobertura de fenómenos lingüísticos complejos;
En cuarto lugar, la confusión y las intrincadas correlaciones del conocimiento semántico son difíciles de describir con modelos matemáticos simples, y los cálculos semánticos requieren cálculos no lineales con parámetros enormes
4. Interacción persona-computadora
Humano- interacción entre computadoras La interacción estudia principalmente el intercambio de información entre humanos y computadoras, incluyendo principalmente las dos partes del intercambio de información de humanos a computadoras y de computadoras a humanos. Es una tecnología periférica importante en el campo de la inteligencia artificial. La interacción persona-computadora es un tema integral estrechamente relacionado con la psicología cognitiva, la ergonomía, la tecnología multimedia, la tecnología de realidad virtual, etc. El intercambio de información tradicional entre personas y computadoras se basa principalmente en dispositivos interactivos, incluidos dispositivos de entrada como teclados, ratones, joysticks, ropa de datos, rastreadores oculares, rastreadores de posición, guantes de datos y bolígrafos de presión, así como impresoras, dibujos, etc. , monitores, pantallas montadas en cascos, parlantes y otros dispositivos de salida. Además de la interacción básica tradicional y la interacción gráfica, la tecnología de interacción persona-computadora también incluye interacción de voz, interacción emocional, interacción somatosensorial, interacción cerebro-computadora y otras tecnologías.
5. Visión por Computador
La visión por computadora es la ciencia que utiliza las computadoras para imitar el sistema visual humano, dándole a las computadoras la capacidad de extraer, procesar, comprender y analizar imágenes y secuencias de imágenes similares. a los humanos. La conducción autónoma, la robótica, la medicina inteligente y otros campos requieren tecnología de visión por computadora para extraer y procesar información a partir de señales visuales. Recientemente, con el desarrollo del aprendizaje profundo, el preprocesamiento, la extracción de características y el procesamiento de algoritmos se han integrado gradualmente para formar una tecnología de algoritmos de inteligencia artificial de un extremo a otro. Según los problemas resueltos, la visión por computadora se puede dividir en cinco categorías: imágenes computacionales, comprensión de imágenes, visión tridimensional, visión dinámica y codificación y decodificación de video.
En la actualidad, la tecnología de visión por computadora se está desarrollando rápidamente y ha alcanzado una escala industrial preliminar. El desarrollo de la tecnología de visión por computadora en el futuro enfrenta principalmente los siguientes desafíos:
Primero, cómo combinarla mejor con otras tecnologías en diferentes campos de aplicación. La visión por computadora puede hacer un uso extensivo de big data al resolver ciertos problemas. , Ha madurado gradualmente y puede superar a los humanos, pero no puede lograr una alta precisión en algunos problemas;
El segundo es cómo reducir el tiempo de desarrollo y el costo laboral de los algoritmos de visión por computadora que actualmente se requieren. una gran cantidad de datos y anotaciones manuales requieren un largo ciclo de investigación y desarrollo para lograr la precisión y los requisitos que requieren mucho tiempo en el campo de la aplicación;
El tercero es cómo acelerar el diseño y desarrollo de nuevos Algoritmos Con la aparición de nuevos hardware de imágenes y chips de inteligencia artificial, el diseño y desarrollo de algoritmos de visión por computadora para diferentes chips y dispositivos de adquisición de datos también es uno de los desafíos.
6. Identificación biométrica
La tecnología de identificación biométrica se refiere a la tecnología que identifica y autentifica la identidad de un individuo a través de características fisiológicas individuales o características de comportamiento. Desde el proceso de solicitud, la identificación biométrica suele dividirse en dos etapas: registro e identificación. Durante la fase de registro, se utilizan sensores para recopilar información de representación biológica del cuerpo humano. Por ejemplo, se utilizan sensores de imágenes para recopilar información óptica, como huellas dactilares y rostros, e información acústica, como micrófonos, para recopilar información de voz. y la tecnología de extracción de características se utilizan para procesar los datos recopilados y obtener las características correspondientes para el almacenamiento.
El proceso de identificación adopta el mismo método de recopilación de información que el proceso de registro para recopilar información, preprocesamiento de datos y extracción de características de la persona a identificar, y luego comparar y analizar las características extraídas con las características almacenadas para completar. la identificación.
Desde la perspectiva de las tareas de aplicación, el reconocimiento biométrico generalmente se divide en dos tareas: identificación y confirmación. La identificación se refiere al proceso de determinar la identidad de la persona a identificar a partir de la base de datos de almacenamiento, que es un problema de uno a muchos; la confirmación se refiere al proceso de identificar a la persona a identificar con la información almacenada. El proceso de comparar información individual específica en la base de datos para determinar la identidad es un problema uno a uno.
La tecnología de identificación biométrica implica una amplia gama de contenidos, incluidas huellas dactilares, huellas palmares, rostros, iris, venas de los dedos, huellas de voz, forma de andar y otras características biológicas. El proceso de reconocimiento implica procesamiento de imágenes, visión por computadora, reconocimiento de voz, etc. aprendizaje automático y muchas otras tecnologías. Actualmente, la identificación biométrica, como importante tecnología de autenticación de identidad inteligente, se utiliza ampliamente en finanzas, seguridad pública, educación, transporte y otros campos.
7. VR/AR
La realidad virtual (VR)/realidad aumentada (AR) es una nueva tecnología audiovisual con la computadora como núcleo. Combinado con ciencia y tecnología relevantes, se genera dentro de un cierto rango un entorno digital muy similar al entorno real en términos de visión, oído, tacto, etc. Los usuarios utilizan el equipo necesario para interactuar con objetos en el entorno digital, interactuar entre sí y obtener sentimientos y experiencias que se aproximan al entorno real. Esto se logra a través de dispositivos de visualización, dispositivos de seguimiento y posicionamiento, dispositivos de interacción táctil, dispositivos de adquisición de datos, especiales. patatas fritas, etc.
Desde la perspectiva de las características técnicas, la realidad virtual/realidad aumentada se puede dividir en tecnología de adquisición y modelado, tecnología de análisis y utilización, tecnología de intercambio y distribución, tecnología de visualización e interacción, y estándares técnicos y evaluación según Diferentes etapas de procesamiento. Cinco aspectos del sistema. La tecnología de adquisición y modelado estudia cómo digitalizar y modelar el mundo físico o la creatividad humana. La dificultad es que la tecnología de digitalización y modelado del mundo físico tridimensional se centra en el análisis, la comprensión, la búsqueda y el contenido digital basado en el conocimiento; La dificultad radica en la representación semántica y el análisis de la tecnología de intercambio y distribución de contenido que enfatiza principalmente la circulación, conversión, integración y servicios personalizados de contenido digital a gran escala para diferentes usuarios finales en diversos entornos de red, y su núcleo es el intercambio de contenido abierto y los derechos de autor. tecnología de gestión; tecnología de visualización e intercambio se centran en la investigación de diversas tecnologías de visualización y métodos de interacción de contenidos digitales que estén en consonancia con los hábitos humanos, con el fin de mejorar la capacidad cognitiva de las personas ante información compleja. La dificultad radica en establecer una relación humano-computadora natural y armoniosa. entorno de interacción El sistema de estándares y evaluación se centra en la investigación de estándares normativos para recursos básicos de realidad virtual/realidad aumentada, catalogación de contenidos, codificación de fuentes, etc., así como las tecnologías de evaluación correspondientes.
Los retos actuales a los que se enfrenta la realidad virtual/realidad aumentada se reflejan principalmente en cuatro aspectos: adquisición inteligente, dispositivos ubicuos, interacción libre y fusión de percepciones. Hay una serie de cuestiones científicas y técnicas en plataformas y dispositivos de hardware, chips y dispositivos centrales, plataformas y herramientas de software, estándares y especificaciones relevantes, etc. En términos generales, la realidad virtual/realidad aumentada muestra la tendencia de desarrollo del sistema inteligente de realidad virtual, la integración perfecta de objetos del entorno virtual y real, la interacción natural integral y la comodidad.