其实人工智能在视频上的应用案例的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工神经网络的应用实例，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能在视频上的应用案例的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

一、人工智能怎么使用

要想“正确构建人工智能系统”，首先最关键的是要建立有关人工智能的基本词汇，即人们“使用与分析数据”的技术语言。至少，首席信息官应该确定出在描述人工智能系统或解决方案时使用的主要术语，包括正在开发的人工智能解决方案的目的或理由，以及其他关键术语，例如，从解决方案中使用与收集的数据类型。

无论项目范围或企业机构成熟度如何，在本地或整个系统中都可能存在信息语言障碍。解决这个障碍需要思维方式的转变以及对过程正确性的有意认知与干预。为了加强数据素养，首席信息官应该制定数据认知素养培养计划。

找到能自然而轻松的分析数据并达到流利程度的专业人士。流利的数据分析者应该善于描述情景化的使用案例与结果\适用于这些案例的分析技术\以及涉及的基础数据源、实体与关键属性。

找到熟练的数据转换人员。典型的数据转换人员通常是企业数据或信息架构师、数据科学家、信息管理员或相关项目经理。

确定存在沟通障碍妨碍数据与分析有效性的领域。尤其关注商业与信息技术的差距、数据分析差距以及熟练度差距。

积极倾听未采取明确行动的商业成果。在哪些商业领域应用改进的数据和分析能力？正在改进哪些运营决策？

确定出有专业数据转换需求的关键利益相关者。为了评估数据认知素养水平，要求关键利益相关者根据业务成果阐明数据作为战略资产的价值，包括增强业务、货币化以及风险缓解。

确定并维护单词和短语列表。参与数据和分析团队的工作，更好地表达这些短语。

二、医学影像学会被人工智能取代吗

医学影像学不会被人工智能取代，影像方面很多技术比如彩超和X光CT读片都需要医生的肉眼来判断并结合病人的病情用药等来综合分析

三、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。

四、python人工智能编程例子

Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：

1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。

五、人工智能在工商管理中的应用

1、人工智能化的发展，冲击了企业传统的市场需求及国民收入的分配格局，企业为增强自身产业服务的竞争优势，为此提出人工智能发展中企业工商管理分析框架构建。本文通过对当前企业工商管理现状的分析，确定企业融入智能化创新下业务建设的战略目标;并且通过培养投身于人工智能化的技术性高端人才，设计出从根本上创新设计企业工商管理结构及流程的分析框架，实现企业工商管理数据共享，进而做出及时、准确地判断。

2、通过对案例的设计与分析，结果表明依托于人工智能化大数据的基础，标准误差值最低，提高了管理的决策效率。

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！如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站哦。

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