一天搞懂深度學習-資料下載頁
2025-01-08 20:10本頁面
【正文】 智能語音 A)問答系統(tǒng) 問答系統(tǒng)能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。其研究興起的主要原因是人們對快速、準確地獲取信息的需求。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM的 Watson,典型的力法是把問答用 FAQ索起來，與搜索引擎相似。對每一個新可題進行檢索，再將 [ 答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶， B )圖像檢索 同樣也是基于深度學習技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。 C )機器科譯 機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用至機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。 比如谷歌的神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)，就是一個非常強大的系統(tǒng)，需要很多訓練數(shù)據(jù)和強大計算資源，加上各種各種新技術(shù)的用，翻譯的準確率超過傳統(tǒng)的統(tǒng)計機器翻譯。 D )對話系統(tǒng) 對話系統(tǒng)的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解 | 可題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對 話目標的理解，去 生成 一個 C 復。 因此，雖然人機對話在 2023年隨著 cho的成功已經(jīng)被炒得火熱，但效果并不盡如人意。 2 自然語言處理主要應(yīng)用場景 22 智能語音 A)問答系統(tǒng) 問答系統(tǒng)能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。其研究興起的主要原因是人們對快速、準確地獲取信息的需求。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM的 Watson,典型的力法是把問答用 FAQ索起來，與搜索引擎相似。對每一個新可題進行檢索，再將 [ 答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶， B )圖像檢索 同樣也是基于深度學習技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。 C )機器科譯 機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用至機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。 比如谷歌的神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)，就是一個非常強大的系統(tǒng)，需要很多訓練數(shù)據(jù)和強大計算資源，加上各種各種新技術(shù)的用，翻譯的準確率超過傳統(tǒng)的統(tǒng)計機器翻譯。 D )對話系統(tǒng) 對話系統(tǒng)的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解 | 可題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對 話目標的理解，去 生成 一個 C 復。 因此，雖然人機對話在 2023年隨著 cho的成功已經(jīng)被炒得火熱，但效果并不盡如人意。 2 自然語言處理主要應(yīng)用場景 22 智能語音 2 自然語言處理主要困難 語言的特點 語言是不完全有規(guī)律的，會出現(xiàn)功能冗余，邏輯不一致等情況。 語言可以構(gòu)建出非常復雜的表達，能把詞形成句子。 語言是開放的系統(tǒng)，新詞新義無窮無盡。 語言要和世界知識相聯(lián)系。 語言的使用和理解要結(jié)合上下文，結(jié)合語境。 總結(jié)與展望 第三 章 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分析 4 總結(jié)與展望 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和方案集成層。 A) 基礎(chǔ)設(shè)施層主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。在過去的 510 年 ,人工智能技術(shù)得以商業(yè)化，主要得益于傳感器等硬件價格快速下降，云服務(wù)的普及，以及 GPU 等芯片使大規(guī)模并行計算能力得以提升。人工智能產(chǎn)業(yè)在基礎(chǔ)施層面的搭建已經(jīng)基本形成。 B) 在應(yīng)用技術(shù)層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術(shù)提供商。與其他技術(shù)相比，語音識別在技術(shù)和應(yīng)用方面都已經(jīng)較為成熟，谷歌、亞馬遜、蘋果、百度、阿里等巨頭的布局很深，科大訊飛和出門問問等企業(yè)也顯示了良好的增長勢頭。另外，計算機視覺尤其是人臉識別、自然語言處理等方向也將是技術(shù)和應(yīng)用較快發(fā)展的領(lǐng)域。 C) 處于方案集成層的企業(yè)，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場景 (金融、家居、醫(yī)療、安防、車載等 )。未來場景數(shù)據(jù)完整 (信息化程度原本就比較高的行業(yè)或者數(shù)據(jù)洼地行業(yè) ) 廳饋機制清晰、追求效率動力比較強的場景或?qū)⒙氏葘崿F(xiàn) Al 技術(shù)的大規(guī)模商業(yè)化。目前來看，自動駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。 方案集成層 應(yīng)用技術(shù)層 基礎(chǔ)設(shè)施層 智能金融 個人助理 無人駕駛 智能安防 智能醫(yī)療 智能家居 計算機視覺 大數(shù)據(jù) 機器人 自然語言處理 語音識別 深度學習 半導體芯片 云服務(wù) 傳感器 感謝各位領(lǐng)導蒞臨指導！ 演講完畢，謝謝觀看！
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