人工智能ai有哪些关键的技术？
您可以通过以不同的方式训练深度学习神经网络来开发不同的 AI 技术。接下来我们将介绍一些基于神经网络的关键技术。
深度学习神经网络构成了人工智能技术的核心。神经网络反映了人脑中发生的过程。大脑包含数百万个神经元，这些神经元协同工作以处理和分析信息。深度学习神经网络使用人工神经元共同处理信息。每个人造神经元或节点都使用数学计算来处理信息并解决复杂的问题。这种深度学习方法可以解决问题或自动执行通常需要人工智能的任务。
您可以通过以不同的方式训练深度学习神经网络来开发不同的AI技术。接下来我们将介绍一些基于神经网络的关键技术。
自然语言处理
NLP 使用深度学习算法来解释、理解和收集文本数据的含义。NLP 可以处理人类创建的文本，这使得它对于总结文档、自动化聊天机器人和进行情感分析非常有用。
计算机视觉
计算机视觉使用深度学习技术从视频和图像中提取信息和见解。使用计算机视觉，计算机可以像人类一样理解图像。您可以使用计算机视觉来监控在线内容中是否有不恰当的图像、识别人脸和对图像细节进行分类。在自动驾驶汽车和卡车中，监控环境并在瞬间做出决定至关重要。
生成式人工智能
生成式人工智能是指人工智能系统，它可以从简单的文本提示中创建新的内容和构件，如图像、视频、文本和音频。与过去局限于分析数据的人工智能不同，生成式人工智能利用深度学习和海量数据集来产生高质量、类似人类的创造性输出。在实现激动人心的创造性应用的同时，也存在着对偏见、有害内容和知识产权的担忧。总的来说，生成式人工智能代表了人工智能性能的一次重大进化，以类似人类的方式生成新的内容和构件。
语音识别
语音识别软件使用深度学习模型来解释人类语音、识别单词和检测含义。神经网络可以将语音转录为文本，并指示声音情感。您可以在虚拟助手和呼叫中心软件等技术中使用语音识别来识别含义并执行相关任务。