其实五个人工智能应用举例的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解列举身边信息技术应用的例子，因此呢，今天小编就来为大家分享五个人工智能应用举例的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

一、列举身边信息技术应用的例子

1、身边的信息技术应用举例包括：智能手机、电子邮件、社交媒体、在线购物、在线银行、在线教育等。这些技术的应用，使得我们的生活更加便捷、高效。

2、智能手机可以随时随地进行通信和获取信息，电子邮件和社交媒体可以为我们提供与朋友、家人和同事的联系和交流渠道，在线购物和在线银行可以让我们省去排队等待的时间，而在线教育则提供了更为灵活的学习方式，为我们提供了更多的学习机会。总之，这些信息技术应用已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

二、计算机技术举例

1、人工智能是给当今技术带来革命的第一和最重要的技术。这并不是一项新技术，它从很久之前就已经开始了，但没有被使用到最佳水平。现在，从智能手机到汽车和其他各种电子装置，人工智能正在被广泛使用。它是最近的技术趋势，没有它世界就无法生存。

2、这项技术产生了虚拟货币——比特币，在市场上大放异彩。比特币这种货币已经占领了整个世界，货币率不断上升。那些投资于比特币的人从这里获得了很多，因为这是一种虚拟货币。除此之外，区块链还有很大的潜力，因为它几乎覆盖了当今所有的行业，从医疗保健到房地产。

3、增强现实和虚拟现实技术都是快速兴起的技术，让每个人都能体验到非常接近真实的虚拟场景。在过去的几年里，游戏、增强现实和虚拟现实小工具已经有了很大的增长。各种大型企业解决方案利用其用户的优势，如3D投影、运动手势，使其更具互动性和未来感。

4、深度学习是基于机器学习、基于人工神经网络的结构化学习。深度学习使用多个层次从原始输入中提取更高层次的输出。在图像处理中，边缘是较低的层次，而作为人类概念的面孔、数字则被视为较高层次。

5、Angular主要是基于一个JavaScript框架，负责创建现代和动态的网络应用。基本上几乎没有返工，只要我们想在使用Angular的网络应用程序中添加一个新功能，就需要更少的代码。在Angular和CSS的帮助下，我们曾经看到许多移动应用程序是用户友好的。

6、DevOps（开发运营）不是一种技术，而是一种方法论。这个术语是开发和运营的结合，代表了IT文化，通过采用敏捷环境，注重快速快速的服务交付。DevOps利用自动化工具，致力于利用越来越多的可编程的动态基础设施。它基本上是一个持续改进的过程，用于缩短软件开发的生命周期。

7、物联网仍然是相互关联的计算设备、数字机器、物体的最广泛采用的用例，其传输数据不需要人与人或人与计算机的互动。它通过连接各种设备创建了一个虚拟网络，这些设备通过一个单一的监控中心无缝工作。所有的设备都收集和分享关于它们如何被使用以及它们如何运作的环境的数据。

8、网络安全是现代的安全功能，有助于保护互联网连接的系统，包括硬件、软件和另一个安全漏洞。在技术快速发展的时代，数字攻击、信息泄露的情况一触即发，网络安全就出现了，它有助于给这些有害层带来安全。

9、大数据是指那些负责访问和存储大块的数据。大多数现代公司依靠大数据来获取客户群、产品相关数据、营销研究和更多。它只是包含了大量的信息，也有助于在其他传统数据管理工具失败的情况下，进行过于庞大和复杂的数据管理。

10、机器人流程自动化（RPA）使每个人都能将日常工作和重复性任务自动化。一个需要重复性任务或流程的行业，在RPA的帮助下，一切都可以自动化，而且不需要编写复杂的代码来实现这种任务的自动化。

三、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。

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