大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能如何快速应用数据的问题，以及和人工智能的应用的五大基本特征的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

一、人工智能在工商管理领域的应用

1.预测和决策支持：人工智能可以帮助企业预测市场趋势、消费者需求、产品销量等，提供决策支持。例如，企业可以利用人工智能技术分析消费者的购买历史、行为模式和偏好，预测哪些产品将受到欢迎，从而制定更好的销售战略。

2.自动化和智能化：人工智能可以自动化处理大量的工作，例如管理客户关系、财务分析、生产流程监控等。此外，人工智能还可以根据数据自主学习和优化，提高业务效率和质量。

3.营销和客户服务：人工智能可以帮助企业更好地与消费者互动，例如自动回复、客户服务和投诉处理。人工智能也可以推荐产品、定制优惠账单、评估客户满意度等，提高客户忠诚度和满意度。

4.风险管理和安全性：人工智能可以帮助企业识别和管理风险，例如预测和预防欺诈、监控信用风险、识别网络攻击等。此外，人工智能还可以加强企业的数据安全和隐私保护，保护机密信息。

总之，人工智能在工商管理领域的应用是多方面的，可以为企业带来更高效、更智能、更安全的运营和管理。

二、人工智能与数据科学与大数据有哪些区别

大数据是需要变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入；

而人工智能则不同，它是要输出，也就是就是处理数据产生的智能。

大数据是一种比较传统的运算，它只是去寻找结果；

而人工智能它的领域范畴是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

从发展前景来说，人工智能领域，对未来的发展会更好。

三、人工智能的应用的五大基本特征

1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。

2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。

3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。

4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。

5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

四、人工智能的下游应用场景包括

农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

五、怎样学习人工智能

1.首先推荐找一本宏观角度介绍人工智能的书籍来看看

因为要学习一样技能之前，先要知道它是什么，能干什么，有什么用。

这里推荐李开复和王咏刚著作的《人工智能》，里面讲了好多人工智能的应用场景，是如何在金融，生活，医疗，艺术等领域落地的，其中还有比较有启发的问题：人工智能还不能做什么？AI的创业机会？以及我们非常关心的，AI时代个人要如何学习？

2.找到一个自己感兴趣的项目主题

通过读书已经了解了人工智能是什么，能干什么，那么其中应该有一个领域是能够吸引你的，实践是成长的最快方式，所以要动手做一个项目最好，可以先找到一个项目目标，虽然不能很快就追求做出来，但是可以先有个方向。

然后去找这个项目的解决方案，可以通过找书，找代码，现在有很多关于人工智能项目的书籍，比如自然语言处理的相关书籍中，都会有两三个常见的小项目，聊天机器人，情感分析等等，可以先作为自己项目的最简单解决方案，一边写代码一边学习。

然后再去不断地补充知识，不断地改进项目。

想要长期地学习AI，成为领域的人才或者专家，就需要有过硬的基础知识，所以系统学习AI的知识很有必要。

这里推荐三个比较好的入门资源，都是在线的免费学习课程：

1.Udacity的《IntrotoArtificialIntelligence》，

里面会讲到AI所需要的概率，机器学习，强化学习，计算机视觉，机器人等理论。

另外两个是关于机器学习的课程：

2.Coursera上AndrewNg的《机器学习》，

这门课是最受欢迎的入门基础课，包括机器学习的几个基础算法，老师讲的理论通俗易懂，项目有推荐系统和OCR，也是学了之后就能很快应用做个小demo的。

3.另外是谷歌的机器学习速成课程，https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ml-intro，

这个也是他们要求自己员工必学的内容。

人工智能涉及的技术很多，而且更新很快，所以要持续的学习，关注好的论文模型，读书，写代码，持续迭代。

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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