人工智能应用场景的案例 数字化工具教学场景及应用案例
大家好,今天来为大家解答人工智能应用场景的案例这个问题的一些问题点,包括数字化工具教学场景及应用案例也一样很多人还不知道,因此呢,今天就来为大家分析分析,现在让我们一起来看看吧!如果解决了您的问题,还望您关注下本站哦,谢谢~
一、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。
二、人工智能与真人竞赛取得成功的案例有哪些
人工智能与人类竞技最耳熟能详的应该是围棋的人机大战了。在国际象棋败给深蓝之后,有人预言人工智能在几十年内不可能战胜人类棋手,原因是围棋计算太过复杂。但这一预言在2016年3月9日被打破。万众瞩目的人机大战~李世石与阿尔法狗之战最终以阿狗4:1胜出告终。自此,机器全面绝对压倒人类棋手,李狗之战也成为经典。
三、人工智能代替人类工作的例子
1.个人语音助手。用苹果手机的朋友对siri一定不陌生,只要你说出指令,它就能帮助你找到有用信息,这一过程有人工智能介入。它会收集你的指令,识别你的语音,并为你提供你要的结果。
2.在线客服与电销机器人。很多网站在线客服是人工智能设备,它可以回答客户的基本问题。还有很多电话销售被电销机器人代替。
3.人工智能摄像头。安防过程中,在监控摄像头系统引入人工智能来判断画面是否出现异常人员,如果发现及时通知安保人员。不用安保24小时轮值。
4.智能家居设备。自动通过调整温度调节器来调整室内温度。还有智能照明,设备可根据你正在做的事调整房子周围灯光。
四、数字化工具教学场景及应用案例
数字化工具在教学场景中的应用越来越广泛。以下是一些常见的数字化工具教学场景及应用案例:
1.远程教学:在疫情期间,许多学校使用远程教学工具(如Zoom、GoogleMeet等)进行在线教学。这样,学生可以在家学习,减少了聚集感染的风险。此外,远程教学工具还可以用于实现跨地域的协作教学。
2.虚拟仿真实验:借助虚拟仿真工具(如Simulia、LabVIEW等),学生可以在虚拟环境中进行实验。这有助于提高实验安全性,降低实验成本,同时让学生更好地理解实验原理。
3.在线协作与共享:使用在线协作工具(如GoogleDrive、Microsoft365等),学生可以实时协作完成课程任务,分享学习资源。老师也可以利用这些工具分发教学资料,收集学生作业。
4.数字化评估:在线测试平台(如Kahoot!、Quizizz等)可让老师创建和分发测试题目,自动评分,节省老师时间,提高评估效率。同时,学生也能及时获得反馈,调整学习进度。
5.个性化学习:利用教育APP(如Duolingo、KhanAcademy等),学生可以根据自己的兴趣和进度进行个性化学习。数字化工具可以帮助实现因材施教,提高教学效果。
6.AR/VR教学:通过增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术,学生可以身临其境地参与到历史、地理、生物等学科的学习中。例如,学生可以通过VR技术参观历史遗址,或者通过AR技术观察动植物内部结构。
7.人工智能教学助手:AI教学助手(如GoogleClassroom、Socratic等)可以回答学生问题,提供学习建议。这有助于减轻老师工作负担,帮助学生更好地掌握知识点。
这些数字化工具教学场景的应用案例表明,数字化工具在教育领域具有广阔的发展前景。通过合理利用这些工具,老师可以创新教学方法,提高教学效果,帮助学生更好地学习。
五、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。
关于人工智能应用场景的案例到此分享完毕,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!希望能帮助到您。
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