人工智能各大方向应用案例?人工智能用在工作上的应用

发布时间:2023-12-12 12:18:04
发布者:网友

各位老铁们好,相信很多人对人工智能各大方向应用案例都不是特别的了解,因此呢,今天就来为大家分享下关于人工智能各大方向应用案例以及人工智能用在工作上的应用的问题知识,还望可以帮助大家,解决大家的一些困惑,下面一起来看看吧!

一、人工智能改变生活例子

1、现在没有什么比人工智能(AI)和机器学习(ML)更热的技术了。领先的企业组织已经在利用这种模仿人类精神行为的技术来吸引客户、促进业务运作。Gartner的数据显示,未来几年这一趋势将进一步加速,到2020年人工智能和机器学习将成为超过30%的首席信息官的五大投资重点之一。

2、人们对人工智能和机器学习将取代工作的最初恐惧感似乎正在消失,普华永道调查的企业高管中有超过67%的人表示,人工智能将帮助人类和机器更好地协作。一些CIO们已经意识到有机会运用于他们的业务,并且正在试验、建立甚至专利开发新的人工智能和机器学习技术,这些IT领袖们与我们分享了他们的机器学习使用案例。

二、人工智能中最早得以研究并被成功应用的领域是

1、机器学习。这一概念最早出现在世纪5年代,当时科学家们开始将计算机编程与统计学相结合来发展新的算法和技术。

2、其中一个里程碑性的事件是956年达特茅斯会议,该会议被认为是人工智能的起源,会议上提出了机器学习的概念和方法。随着技术的进步,机器学习在各个领域得到广泛应用,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它的成功应用推动了人工智能的快速发展。

三、人工智能用在工作上的应用

1、传统的工业机器人仅是以机器人代替部分繁琐的人工劳动,成为人类体力的延伸,但机器人的智能程度还不够,无法完成一些比较精细的工作。但随着科学技术的发展和工业生产的需要,人们也开始研究如何让机器人去代替部分脑力劳动,使其具有更高的智慧与能力,而AI技术的发展则弥补了这一短板。

2、AI技术的加入,使得工业机器人能以与人类智能相似的方式做出反应,赋予了机器人新的活力,让它不仅能代替人类大部分的体力劳动,也可以在程序设定的基础上代替部分的脑力劳动,提高生产效率,降低工厂生产成本。

3、由于人眼无法看清快速移动的目标,对微小目标分辨能力弱,而且人眼疲劳后漏检率会提高,这些都使得人工检测费时费力。而智能缺陷检测机器人则克服了这些困难,高速工业相机能够在动态检测的情况下极大降低误报率,还可根据产品检测需求调整检测精度,提高检测效率。同时可配合自动化生产线,实现自动检测、自动处理,降低次品率,减少人工成本,使得生产效率显著提升。

4、对于工厂来说,分拣速度慢意味着生产出的产品会在产线上积压,造成生产线流转不顺畅,拉低生产效率。目前人工分拣速度慢,尤其是体积小、颜色形状多的产品更是分拣难度大,很容易造成分拣失误,但如果使用智能分拣机器人则可以大大提高分拣速度。

5、智能分拣机器人可以通过摄像头对分拣物品进行识别,再通过分析得出该物品应放置的区域,最后通过机械臂或产线配合将产品送至相应的位置。该机器人的在线识别速度一般都高于生产速度,分拣失误率低,不易造成产品在产线上积压。

6、传统的产品尺寸检测由于人员使用量具熟练程度的不同,量具使用不熟练或是人员疲劳会造成检测速度变慢,延缓生产进度,而且人工测量误差较大。但智能尺寸检测机器人可以24小时持续检测,检测速度快,测量误差小。

7、视觉机器人想要成功接收各项指令并完成相应的动作,也像人一样需要大脑的调配。智能装备研发的视觉引导系统就是这样一个“大脑”,它通过自主软件控制系统来下达指令,工业相机进行目标产品信息捕捉,再通过多轴机械臂进行操作,整个过程流畅自然。

8、01管桩自动领域:管桩自动装配机器人

9、该设备用于水泥管桩行业的头尾板自动装配

10、采用视觉获取笼筋墩头的空间角度位置,配合四轴矫正专机完成墩头的自动撑开,最后通过机械臂实现头尾板的装配

11、02检测领域:检测中心检测机器人

12、检测系统由六轴机器人、自动上料装置、自动扫码装置、测径仪、测宽仪、三点测弯机构、拉力机、安全防护系统等组成。

13、机器人系统实现样品检测自动化、无人化、数据自动上传与处理功能,提了检测准确性、真实性,降低人工成本、提高检测效率。

四、物联网工程和人工智能哪个好就业

物联网工程和人工智能两个专业都有很好的就业前景,但从就业市场需求和发展潜力来看,人工智能更有优势。

1.人工智能是当前热门的领域,全球范围内对人工智能人才的需求猛增,而供给相对不足。

因此,人工智能专业的毕业生更容易找到高薪就业机会。

2.人工智能技术的发展应用广泛,涉及人工智能算法、机器学习、深度学习等多个方面。

这使得人工智能专业的毕业生可以在各个行业找到工作机会,如医疗、金融、制造业等。

3.物联网工程虽然也有不错的就业前景,但相对于人工智能而言,市场需求相对较小。

物联网工程往往涉及硬件设备的开发和系统的构建,相对而言对综合能力的要求较高,就业机会相对较少。

综上所述,从就业前景和发展潜力来看,人工智能专业更加好就业。

但无论选择哪个专业,学生应根据自己的兴趣和能力做出最合适的选择。

五、人工神经网络的应用实例

1、人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。

2、人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。

3、在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。

4、神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。

5、每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数。

6、每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。

7、网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。

8、而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。

9、最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。

OK,关于人工智能各大方向应用案例和人工智能用在工作上的应用的内容到此结束了,这篇文章只是小编的分享,并不能代表大家观点和客观事实,仅仅给大家作为参考交流学习哦!希望对大家有所帮助。

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