大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于人工智能如何应用举例，人工智能的实用性举例这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

一、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。

二、人工智能的实用性举例

1、地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线，甚至是道路障碍和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在，人工智能被纳入其中，让用户在特定的环境中获得更好的体验。

2、通过机器学习，app算法会记住建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。

三、大专学人工智能前景好吗

人工智能目前发展的还算不错,未来还是很光明的。人工智能确实对于基础学科如数学和计算机的要求比较高,但这不意味着这个行业是硕博生的天下,不论是专科,本科还是研究生,如果感兴趣,都可以研究出很好的算法,开发出很好的代码,做的实验发的论文一样

四、人工智能利用什么进行学习

1、此学习非彼学习。我们学习认字，学习理解推理，学习计算。这些很高级。

2、人工智能的学习简单的说就是统计数据中的规律。得到一系列最佳参数。用函数最大化拟合已有的数据规律。

3、举例说明。一段数据中经常出现“中华人民共和国”这几个字。那么机器就可以学到一点：“中华”后面一定跟“人民共和国”。又比如，A说完“你好”后，B会说“我很好”。如果有很多这样的对话，那么机器就能学到：用“我很好”可以回答“你好”这句话。但是如果只出现了一次这样的对话，机器不敢肯定这是偶然还是必然，就没法学习。所以数据量越大越准确。

4、所以，人工智能的学习可以简单理解为把大量数据里面重复出现的当成规律，作为后面预测新数据的依据。

关于人工智能如何应用举例的内容到此结束，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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