人工智能应用和管理,人工智能用在工作上的应用

发布时间:2024-01-04 19:28:00
发布者:网友

大家好,关于人工智能应用和管理很多朋友都还不太明白,不过没关系,因为今天小编就来为大家分享关于人工智能用在工作上的应用的知识点,相信应该可以解决大家的一些困惑和问题,如果碰巧可以解决您的问题,还望关注下本站哦,希望对各位有所帮助!

一、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。

二、芯片、人工智能、计算机科学专业,哪个好

1、对于这个问题,不能笼统地回答哪个比较好,因为站在不同的视角和提问者自身的情况,会有不同的答案。

2、从发展前景上看,建议选择人工智能

3、人工智能是目前最火爆、也是投资者最看好的方向。

4、人工智能的概念诞生于20世纪50年代,标志性事件是达特矛斯会议。

5、该会议由笔者最喜欢的Lisp编程语言之父约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起,旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”(此定义正是在那时提出的)。

6、会议持续了一个月,基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。

7、人工智能的发展经历过两次低潮,直到2016年,再次被世人推向了高潮:

8、谷歌旗下的DeepMind开发出AlphaGo,击败了人类围棋高手李世石,标志着人工智能突破了人们的常规认知:机器智能无法胜任人类的抽象思维和精妙的直觉——围棋是所有棋类运动中规则最简单,但是技巧和取胜难度最高的一个。

9、传统的围棋高手,都需要经过长期的训练和对大局的直觉把控(也就是很多时候讲究的“形状”)。

10、因为棋盘上一共有361个下子点,每一步根据棋盘上的当前形势,可能的落子位置的排列组合呈现“几何爆炸”。

11、自此以后,依托于大数据等算力的革命性进步,人工智能被资本和企业追逐,大量应用于自动驾驶、人脸识别、语音识别、推荐引擎等领域。

12、人工智能现在已经渗透到各行各业,2020年全球人工智能产业规模1565亿美元,增长率是12%,我国的产业规模大概是3100亿元,同比增长了15%。

13、根据国际数据公司(IDC)上个月发布的《IDCFutureScape:全球人工智能(AI)市场2021预测——中国启示》报告:

14、预测1:到2023年,在金融、医疗、政府和其他受监管的公共部门中,超过15%的以消费者为中心的AI决策系统将引入解释其分析和决策过程的相关规定。

15、预测2:到2021年,超过50%的组织将在呼入电话处理环境中增加AI功能。

16、预测3:到2024年,45%的重复工作任务将通过使用由AI、机器人和机器人流程自动化(RPA)提供支持的“数字员工”实现自动化或增强。

17、预测4:到2023年,使用自动机器学习(AutoML)技术封装的、从数据准备到模型部署的端到端机器学习平台的数据分析师和数据科学家的数量将增加2倍。

18、预测5:到2024年,自动化运维(AIOps)将成为IT运营的新常态,至少有50%的大型企业将采用自动化运维解决方案来自动化主要IT系统和服务管理过程。

19、预测6:到2025年,10%的人工智能解决方案将更接近于通用人工智能(AGI)——利用神经符号技术将深度学习与符号方法结合起来,以创造出更可靠的、近乎人类的决策方式。

20、预测7:到2021年,至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和深度学习(DL)等AI工具,赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。

21、预测8:到2024年,超过30%的中国1000强企业会将AI工作负载更均匀地部署在端侧,边缘侧以及云端,这些工作负载将由人工智能软件平台提供商统一管理,使AI基础设施“隐形化”。

22、预测9:到2023年,30%的企业将在边缘侧运行不同的分析和AI模型。其中30%的边缘AI应用将由异构加速方案加速。

23、预测10:到2022年,80%的中国1000强企业将投资内部学习平台和第三方培训服务,以满足AI采用带来的新技能需求和工作方式转变。

24、面向未来,投资自身的话,人工智能将是你的优质选择之一——因为汹涌的产业潜力和市场空间将带给你巨大的机会。

25、从打基础角度看,建议选择计算机科学技术

26、尽管上述人工智的前景非常美妙,但是其数字底座仍然脱离不了计算机技术。无论是人工智能用到的大数据系统,还是联接与计算使用的芯片、网络技术,其核心都是信息技术,也就是广义的计算机科学技术。

27、计算机科学与技术包括了硬件(计算机组成原理、微机接口、IC设计与制造等)、软件(操作系统、编译器、数据库、应用软件、互联网App等)、算法、体系结构的方方面面。

28、我们国家现在亟需大量的芯片人才和系统软件人才,如果做一名有抱负的年轻人,完全可以投身这个充满挑战和满满荣誉感的行业。

29、从就业选择面角度看,建议选择软件工程

30、专业课程涵盖:程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理。

31、该专业除了学习公共基础课外,还将系统学习离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程,根据学生的兴趣还可以选修一些其它选修课。

32、软件工程相对于计算机科学与技术,更加聚焦软件方面,并且对标企业的工业化、商用需求。所以它天然对就业有优势。

33、根据上个月智联招聘发布关于《2020新基建产业发展报告》显示,新基建核心技术人才缺口预计达417万人,其中软件开发人才缺口最大。从岗位来看,系统架构设计师月薪高达24277元,整体平均月薪10299元。学历方面,高素质人才成为将来企业招聘的重点对象。

34、对于一些互联网和高科技大厂,薪酬更高。

35、从差异化竞争优势看,建议选择网络安全

36、随着互联网与传统行业的结合,数字化转型已经成为正在发生着的历史必然。井喷的互联需求,将导致大量的潜在信息安全隐患。

37、除此之外,5G、区块链、新基建、物联网等场景的兴起,对实时性的数据安全要求更为苛刻。在这样的产业趋势下,网络安全的就业岗位势必会迎来下一轮增长。

38、大量学生与求职者的第一选择都是人工智能、大数据和软件开发,所以这些岗位对求职者的门槛要求也水涨船高。在这样的情形下,网络安全其实是一个可以发挥自身差异化竞争优势的选择。

39、从专业课安排上讲,就总体上而言,信息安全和其他计算机学院的专业没什么区别,不过在一些课程的必修限制上不同。而且从课程内容上而言,那些课程也和一般人了解的"黑客"这方面相去甚远。"黑客"技术不在大学的教授范围之内,不过老师在讲计算机网络、网络对抗与防御这两门课的时候会涉及到一些攻击技术的原理。实际想获取这方面的知识,自己需要上专业论坛、融入圈子。

三、人工智能和电子信息工程哪个好

1、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。

2、电子信息工程专业培养具备电子技术和信息系统的基础知识和应用能力,能从事各类电子设备、信息系统、广播电视系统的研究、设计、开发、应用和管理的高级工程技术人才和管理人才。

3、两个都属于高科技行业,相对来说电子信息工程比较传统就业率高,人工智能属于新兴产业,前景好,就业率有待观察。

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