华为畅享10plus的语音助手叫什么名字?
叫小艺。
1、进入桌面,点击【设置】。
2、在设置菜单下找到并点击打开【辅助功能】。
3、进入辅助功能的页面后点击进入【语音控制】。
4、在语音控制菜单下点击打开【语音唤醒】。
5、接下来我们点击打开【语音唤醒】右侧的开关,在这里可以看到手机语音助手的默认名字,录入唤醒词,说出三次唤醒词即可录入成功。之后对着手机说出唤醒词即可将语音助手唤醒。
哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术?
该题目有些大,为了更好地说明,我从下面这两张图说起:
正所谓“有需求就有市场”,正是企业有“节省人力、提高效率”的巨大需求,才推动了人工智能技术的快速发展!
新技术的快速迭代应用,当前人工智能向着两个截然相反的方向发展,即人工增强与人工替代!不管哪个发展方向,人的活动都产生了巨大的变化!
当前阶段,简单的重复性工作正广泛被智能化产品替代,涉及行业与岗位之众,超乎我们所想像,尤其是在制造业,搬运类的工作、单一动作的作业,已被自动化流水线与自动化装备替代!而在服务业,电话营销、客服正被智能机器人取代!随着机器深度学习技术的深入开发与应用,将有更多的岗位(不分行业)被智能机器人所替代,下一批被替代的岗位将是具有一定创作能力的岗位!最后,当机器在深度学习能力的加持下,无限逼近独立思考时,人又将何去何从?!
所以,各行业、各岗位,人工智能技术均会实现“节省人力、提高工作效率”的效果,只是时间与条件成熟的问题!
人工智能具体涉及哪些领域?
作为一名科技工作者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
从专业学科的角度来看,人工智能涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科,所以人工智能是一个非常典型的交叉学科,不仅知识量比较大,学习难度也相对比较高。虽然人工智能领域经过了半个多世纪的发展,但是目前人工智能领域的知识体系依然处在发展的初期,所以长期以来人工智能领域的人才培养,一直以研究生教育为主。
从人工智能技术体系目前的研发方向来看,主要有六大研究方向,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习(深度学习)、机器人学、自动推理和知识表示,其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度比较高,很多研究生也更愿意选择这三个研究方向。
人工智能领域的研发涉及到三个大的基础,分别是数据、算力和算法,所以要想从事人工智能领域的研发也需要重视场景的搭建,这也是为什么大数据和云计算对于人工智能研发比较重要的原因。大数据和人工智能在技术体系结构上有较强的关联性,比如机器学习就是大数据两个重要的数据分析方式之一,所以很多从事大数据的研发人员,要想转向到人工智能领域也会更容易一些。
在产业互联网时代,人工智能与传统行业的结合也会越来越紧密,比如智能装备就是当前一个热点的研究领域。除此之外,人工智能与出行、医疗、教育、金融等领域的结合也越来越密切,所以人工智能涉及到的行业领域也非常广泛。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
人工智能的主要应用领域有:1、强化学习领域;2、生成模型领域;3、记忆网络领域;4、数据学习领域;5、仿真环境领域;6、医疗技术领域;7、教育领域;8、物流管理领域。
以下几个领域供参考:
自然语言处理(NLP):GPT-4将进一步提升NLP的性能和效果,因此NLP领域还有很大的发展空间。NLP的基础知识,如文本处理、语言模型、词向量等,以及流行的NLP框架和工具,如PyTorch、TensorFlow等。
计算机视觉(CV):CV是人工智能领域的另一个重要方向,涵盖了图像处理、目标检测、分类、识别等多个方面。随着GPT-4的出现,CV领域的算法和技术也将得到进一步提升和拓展。CV的基础知识,如图像处理、卷积神经网络等,以及流行的CV框架和工具,如OpenCV、PyTorch等。
机器学习(ML):机器学习是实现人工智能的核心技术之一,也是许多领域的基础。随着GPT-4的出现,机器学习领域的算法和技术将得到进一步提升和拓展。机器学习的基础知识,如监督学习、无监督学习等,以及流行的机器学习框架和工具,如Scikit-learn、TensorFlow等。
深度学习(DL):深度学习是机器学习领域的重要分支,也是实现人工智能的核心技术之一。随着GPT-4的出现,深度学习领域的算法和技术也将得到进一步提升和拓展。深度学习的基础知识,如神经网络、反向传播算法等,以及流行的深度学习框架和工具,如TensorFlow、Keras等。
人工智能伦理学:随着人工智能的发展,伦理问题也越来越受到关注。人工智能伦理学的基础知识,如人工智能的道德和社会影响等,了解人工智能的发展趋势和应用场景,以及如何设计和应用人工智能技术来符合伦理要求。
机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等
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