老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能应用产品案例和人工智能应用领域案例的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能应用产品案例以及人工智能应用领域案例的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

一、人工智能专业就业前景和薪酬

1、就业前景不错，薪酬待遇高，人工智能在当下以及未来几十年，是一个十分火热的就业方向。

2、在中国，目前正处于人工智能大发展大应用阶段，随处可见的网络摄像头、电子交警的使用、自动驾驶、智能农业、智能物联网、现代化医院系统等，都是人工智能应用的实例，所以就人工智能就业这块，根本不是个问题

二、人工智能应用领域案例

1、智能制造领域。标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。

2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。

三、人工智能安全的解决方案

1、建立安全活动基线以检测异常情况

2、物联网的顶级安全人工智能解决方案之一是异常检测，它不仅仅基于规则和威胁签名。即使事先不了解此类威胁，人工智能也可以通过研究行为来检测潜在威胁。使用人工智能的高级安全解决方案，可以扫描网络活动和设备行为，以建立常规或安全活动的基线。有了这个安全活动和行为的基准，就可以更容易地发现恶意活动并做出相应的响应。

3、人工智能收集有关设备行为、环境条件、网络流量以及其他可被视为威胁或攻击的相关方面的数据。然后，通过异常检测算法处理数据，以查找恶意行为或攻击迹象，例如异常数据移动、对更多权限的请求增加或升级的特权，以及尝试访问功能不需要的数据。

4、一两个异常行为实例可能不是真正的威胁，因此检测模式或特征非常重要。如果这些良性实例被视为威胁，结果可能是过多的误报，这可能会对事件响应产生负面影响。由于涉及的设备数量众多，在监督物联网安全时，对误报或不准确的安全警报的警惕尤为重要。

5、手动设置安全活动基线是不切实际的，在某些情况下实际上是不可能的。人类安全分析师不太可能充分涵盖企业网络中的所有活动，特别是当涉及的物联网设备数量不断增加时。创建区分安全活动与有害或恶意活动的相应规则或参数将极其困难。人工智能辅助异常检测可以说是唯一可行的选择。

四、人工智能思维的几大模型

1、人工智能算法模型——线性回归

到目前为止，线性回归在数学统计中使用了200多年。算法的要点是找到系数(B)的这些值，它们对我们试图训练的函数f的精度影响最大。最简单的例子是y=B0+B1*x，其中B0+B1是有问题的函数

通过调整这些系数的权重，数据科学家可以获得不同的训练结果。成功使用该算法的核心要求是在其中没有太多噪声(低值信息)的清晰数据，并删除具有相似值(相关输入值)的输入变量。

这允许使用线性回归算法来对金融，银行，保险，医疗保健，营销和其他行业中的统计数据进行梯度下降优化。

2、人工智能算法模型——逻辑回归

逻辑回归是另一种流行的AI算法，能够提供二进制结果。这意味着模型可以预测结果并指定y值的两个类别之一。该函数也基于改变算法的权重，但由于非线性逻辑函数用于转换结果的事实而不同。此函数可以表示为将真值与虚值分开的S形线。

与线性回归相同-删除相同的值输入样本并减少噪声量(低值数据)即为成功。这是一个非常简单的功能，可以相对快速地掌握，非常适合执行二进制分类。

3、人工智能算法模型——线性判别分析(LDA)

这是逻辑回归模型的一个分支，可以在输出中存在两个以上的类时使用。在该模型中计算数据的统计特性，例如每个类别的平均值和所有类别的总方差。预测允许计算每个类的值并确定具有最大值的类。为了正确，该模型要求根据高斯钟形曲线分布数据，因此应事先去除所有主要异常值。这是一个非常简单的数据分类模型，并为其构建预测模型。

这是最古老，最常用，最简单和最有效的ML模型之一。它是一个经典的二叉树，在模型到达结果节点之前，每次拆分都有“是”或“否”决策。

该模型易于学习，不需要数据规范化，可以帮助解决多种类型的问题。

5、人工智能算法模型——K-NearestNeighbors

这是一个非常简单且非常强大的ML模型，使用整个训练数据集作为表示字段。通过检查具有相似值的K个数据节点的整个数据集(所谓的邻居)并使用欧几里德数(可以基于值差异容易地计算)来确定结果值的预测，以确定结果值。

这样的数据集可能需要大量的计算资源来存储和处理数据，当存在多个属性并且必须不断地策划时会遭受精度损失。但是，它们工作速度极快，在大型数据集中查找所需值时非常准确和高效。

6、人工智能算法模型——学习矢量量化

KNN唯一的主要缺点是需要存储和更新大型数据集。学习矢量量化或LVQ是演化的KNN模型，神经网络使用码本向量来定义训练数据集并编码所需的结果。如上所述，矢量首先是随机的，并且学习过程涉及调整它们的值以最大化预测精度。

因此，发现具有最相似值的向量导致预测结果值的最高准确度。

7、人工智能算法模型——支持向量机

该算法是数据科学家中讨论最广泛的算法之一，因为它为数据分类提供了非常强大的功能。所谓的超平面是用不同的值分隔数据输入节点的线，从这些点到超平面的向量可以支持它(当同一类的所有数据实例都在超平面的同一侧时)或者无视它(当数据点在其类平面之外时)。

最好的超平面将是具有最大正向量并且分离大多数数据节点的超平面。这是一个非常强大的分类机器，可以应用于各种数据规范化问题。

8、人工智能算法模型——随机决策森林或Bagging

随机决策森林由决策树组成，其中多个数据样本由决策树处理，并且结果被聚合(如收集袋中的许多样本)以找到更准确的输出值。

不是找到一条最佳路线，而是定义了多条次优路线，从而使整体结果更加精确。如果决策树解决了您所追求的问题，随机森林是一种方法中的调整，可以提供更好的结果。

9、人工智能算法模型——深度神经网络

DNN是最广泛使用的AI和ML算法之一。有在显著改善深基于学习的文本和语音应用程序，机器感知深层神经网络和OCR，以及使用深度学习授权加强学习和机器人的运动，与DNNs的其他杂项应用程序一起。

10、人工智能算法模型——NaiveBayes

NaiveBayes算法是一个简单但非常强大的模型，用于解决各种复杂问题。它可以计算出两种类型的概率：

2.给定一个独立类的条件概率，给出一个额外的x修饰符。

该模型被称为天真，因为它假设所有输入数据值彼此无关。虽然这不能在现实世界中发生，但是这种简单的算法可以应用于多种标准化数据流，以高精度地预测结果。

五、ai在交通领域应用的例子

1、AI可应用于医疗、车辆、金融服务、运输、物流、通讯、娱乐、零售、能源产业等领域；其中，在交通产业上的应用为目前热门的研究主题，其应用案例说明如下：

2、一、自动驾驶汽车：AI主要应用于车辆的自动驾驶模式，从车辆感知到决策，以及订制化的预测与维护功能，可增加机动性、降低交通事故的发生率、减少城市停车位的需求量。除了上述优点，还可降低人事成本，让物流更加流畅，并减少因疲劳驾驶造成的事故发生。

3、二、驾驶健康状态的监控：AI可应用于驾驶行为之监控，评估驾驶的疲劳程度、注意力是否集中、情绪状态等条件，区分并判定其类别、等级，衡量车辆是否存在风险，以提供实时警报，同时知会交通运输中心。

4、三、智能路口：借助AI的软件与硬件系统、传感器、影像系统、交通的远程通讯与监控系统，获得实时交通状态，并依据实时交通状态而改变交通号志，减少交通堵塞现象与碳排放量，借以提高行人安全、改善生活质量。

5、四、智能停车场：借助AI与云端数据分析以驱动应用程序，进行路线图的选择、停车位的匹配，以提供车辆辨识空闲的停车位置。

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