里美尤利娅大战外籍黑人

人工智能正在改变我们的工作与生活

大数据

数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)是(shi)人工智能发(fa)展不可或(huo)缺(que)的燃料,海(hai)量(liang)丰(feng)富的数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)集对算法(fa)训(xun)练尤为(wei)(wei)重要。实现(xian)机器精准视觉识别(bie)的第(di)一步,就是(shi)获取海(hai)量(liang)而(er)优质的应用场(chang)景(jing)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)。伴(ban)随各(ge)类感(gan)应器和(he)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)采集技术的发(fa)展,我们开始拥有以往(wang)难以想象(xiang)的的海(hai)量(liang)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju),同时,也开始在(zai)某一领域拥有深度的、细致的数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)。而(er)这些,都是(shi)训(xun)练某一领域“人工智能”的前提(ti)。以人脸识别(bie)为(wei)(wei)例,训(xun)练该算法(fa)模型的图片数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)量(liang)至少应为(wei)(wei)百(bai)万(wan)级别(bie)。

运算力

人(ren)工智能(neng)(neng)领域是一个数(shu)据(ju)密集的(de)(de)领域,传(chuan)统(tong)的(de)(de)数(shu)据(ju)处理(li)(li)技术难以满(man)足高(gao)强度、大(da)数(shu)据(ju)的(de)(de)处理(li)(li)需求。AI芯(xin)片(pian)的(de)(de)出(chu)(chu)现让大(da)规(gui)模数(shu)据(ju)效(xiao)率(lv)的(de)(de)提(ti)升(sheng)变为可能(neng)(neng)。其(qi)算法的(de)(de)处理(li)(li)需要大(da)量的(de)(de)矩阵计算操作,因此特别适合(he)使用并(bing)行运算芯(xin)片(pian)进行数(shu)据(ju)处理(li)(li)。应运而生出(chu)(chu)现了GPU、NPU、FPGA和各(ge)种各(ge)样的(de)(de)AI-PU专用芯(xin)片(pian)。而其(qi)中,出(chu)(chu)现最早的(de)(de)GPU为人(ren)工智能(neng)(neng)的(de)(de)发(fa)展(zhan)做出(chu)(chu)了巨大(da)的(de)(de)贡(gong)献。

算法

近几(ji)年,深度学习(xi)(xi)颠(dian)覆(fu)了语(yu)(yu)音(yin)识别、语(yu)(yu)义理解、计算机(ji)视觉(jue)等基础应用领域的(de)(de)算法设计思(si)路,突(tu)破了人(ren)工智(zhi)能算法的(de)(de)瓶颈。逐步成为机(ji)器学习(xi)(xi)研究中的(de)(de)一个全新领域,其动机(ji)在(zai)于建立、模拟人(ren)脑(nao)进行(xing)分析(xi)学习(xi)(xi)的(de)(de)神(shen)经网络,模仿人(ren)脑(nao)的(de)(de)机(ji)制(zhi)来解释数据(ju),例如(ru)图像,声音(yin)和文(wen)本。根据(ju)提(ti)供给它的(de)(de)大(da)量(liang)的(de)(de)实际行(xing)为来自(zi)我调整(zheng)规则中的(de)(de)参数,进而做出一些很准确的(de)(de)判断。

人工智能正在改变我们的工作与生活

大数据

数(shu)(shu)据(ju)是人工智能发(fa)展不(bu)可或缺的(de)(de)(de)(de)燃料,海(hai)量(liang)丰富(fu)的(de)(de)(de)(de)数(shu)(shu)据(ju)集(ji)对(dui)算法(fa)训练尤(you)为(wei)重(zhong)要(yao)。实现(xian)机器(qi)精(jing)准(zhun)视觉识别(bie)(bie)(bie)的(de)(de)(de)(de)第一步,就是获取海(hai)量(liang)而优质的(de)(de)(de)(de)应用场景数(shu)(shu)据(ju)。伴(ban)随各类感(gan)应器(qi)和数(shu)(shu)据(ju)采集(ji)技术的(de)(de)(de)(de)发(fa)展,我们开始拥有以(yi)往难以(yi)想象的(de)(de)(de)(de)的(de)(de)(de)(de)海(hai)量(liang)数(shu)(shu)据(ju),同时,也开始在(zai)某(mou)一领域拥有深度的(de)(de)(de)(de)、细致的(de)(de)(de)(de)数(shu)(shu)据(ju)。而这(zhei)些,都是训练某(mou)一领域“人工智能”的(de)(de)(de)(de)前提。以(yi)人脸识别(bie)(bie)(bie)为(wei)例,训练该算法(fa)模型(xing)的(de)(de)(de)(de)图片数(shu)(shu)据(ju)量(liang)至(zhi)少应为(wei)百万级别(bie)(bie)(bie)。

运算力

人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)领(ling)(ling)域是一个(ge)数据(ju)(ju)(ju)密集的(de)领(ling)(ling)域,传统(tong)的(de)数据(ju)(ju)(ju)处(chu)理技术(shu)难以满(man)足(zu)高强度、大数据(ju)(ju)(ju)的(de)处(chu)理需求(qiu)。AI芯(xin)片的(de)出现(xian)让大规模(mo)数据(ju)(ju)(ju)效率的(de)提升(sheng)变为(wei)可能(neng)(neng)(neng)。其(qi)算(suan)(suan)法(fa)的(de)处(chu)理需要(yao)大量(liang)的(de)矩阵计算(suan)(suan)操(cao)作,因此特别适合使用并行(xing)运(yun)算(suan)(suan)芯(xin)片进行(xing)数据(ju)(ju)(ju)处(chu)理。应(ying)运(yun)而(er)生(sheng)出现(xian)了(le)GPU、NPU、FPGA和各(ge)种各(ge)样(yang)的(de)AI-PU专用芯(xin)片。而(er)其(qi)中,出现(xian)最早的(de)GPU为(wei)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)发展(zhan)做出了(le)巨大的(de)贡(gong)献。

算法

近几年,深度学(xue)习颠覆了(le)(le)语音识别(bie)、语义理解、计(ji)算机视觉等基础(chu)应用领域的(de)(de)(de)算法设计(ji)思路,突破(po)了(le)(le)人工智能(neng)算法的(de)(de)(de)瓶颈。逐步成为(wei)机器(qi)学(xue)习研究中(zhong)的(de)(de)(de)一个全新领域,其动机在于(yu)建立、模拟人脑进(jin)行(xing)分析学(xue)习的(de)(de)(de)神经(jing)网络,模仿人脑的(de)(de)(de)机制来解释数据,例如图像(xiang),声音和文本。根据提供给它(ta)的(de)(de)(de)大量的(de)(de)(de)实际(ji)行(xing)为(wei)来自我调整规则(ze)中(zhong)的(de)(de)(de)参数,进(jin)而做出一些(xie)很准确的(de)(de)(de)判断。

AI的精益求精

宏(hong)思锐达凭(ping)借自身多(duo)年的(de)(de)技(ji)术积(ji)累,在自然语言(yan)处理(li)(NLP)上有着自己独特的(de)(de)理(li)解,处理(li)语音交互和(he)用户画像(xiang)时,深(shen)入准确。未(wei)来将会逐步在全平台使用和(he)推广(guang)人工智能(neng)技(ji)术,例如(ru):市(shi)场营销,智能(neng)客服(fu)和(he)政(zheng)企服(fu)务等(deng)领域。为用户创造更大的(de)(de)价值(zhi)。

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