style="text-indent:2em;">大家好，人工智能现阶段有哪些令人惊叹的真实应用相信很多的网友都不是很明白，包括人工智能是最好的解决办法也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能现阶段有哪些令人惊叹的真实应用和人工智能是最好的解决办法的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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人工智能现阶段有哪些令人惊叹的真实应用
最近也发布了好多AI应用成果：
1、11月13日，腾讯发布了一款AI辅助翻译产品——腾讯辅助翻译，可以满足用户快速翻译需求，采用了人机交互式机器翻译，配合神经网络机器翻译，给用户提供实时翻译功能，
2、11月19日，乐普医疗自主研发的心电图人工智能自动分析诊断系统“AI-ECGPlatform”，获得FDA注册批准，成为国内首项获得美国FDA批准的人工智能心电产品。“AI-ECGPlatform”诊断项目覆盖主要的心血管疾病，在心律失常、房室肥大、心肌缺血、心肌梗死方面较传统方法拥有绝对优势，其准确性达到95%以上。在诊断心房扑动、心房颤动、完全性左束支阻滞、完全性右束支阻滞、预激综合征等心血管疾病方面，堪比心电图医学专家水平，辅助医生更好的判断疾病。
3、北京市海淀公园，人们不用佩戴任何设备，在智能步道上运动后“刷脸”就能获取自己的运动数据；在公园打太极，AI助手可以实时的捕捉动作并与太极大师进行比对、评判；以前为了监测运动数据，我们出门得带手机、戴运动手环。但是海淀公园这条智能步道，不用佩戴任何设备，只要在公园里看似普通的步道上跑一圈，就能在终点获知自己的运动数据。
人工智能发展趋势：
1、人工智能机器人会进入商用。比如机器人实体店，就像挑选智能手机一样，挑选你需要的机器人买回家，为你服务。
2、进入某些领域成为专家。就好比乐普医疗的人工智能程序，越来越聪明，更好的服务于人类。
3、人工智能会冲击劳动力输出为主的产业，改变工作方式。
我们手机上也有好多人工智能小程序，你可以体验下。比如说谷歌公司的一款猜画小程序，你可以画出一样东西，然后神经网络进行识别你说画的东西。还有百度AI体验中心，都可以试试，玩玩
人工智能到底是什么
▲人工智能artificialintelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。
人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。
人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。
在未来，你认为人工智能和人类该如何和谐相处
人工智能已经加入到人类社会的行列，按理这是一件好事，那么，人工智能为什么会引起人们议论纷纷呢？这是人工智能的神速发展，你的思想还没有跟上它的发？发展带来的可怕效应。不过好在人工智能还没有达到预期效果，假设有一天达到了预期效果，人类撤退都还来不及呢？不信，你们就等着瞧好了。人工智能这才几年功夫，就能够把人类折腾成这个样子，到了一定的时候，不叫人类神魂颠倒才怪了，当然，人工智能也不是一个完美无缺的人，它虽然还是和人类一样的人，但是，与人类比较起来，它有它的特点，当人类感到人工智能扑面而来的时候，这个世界才会产生出一定的危机意识，人类的一切都会变得特别的被动，那时，你一定会感到，由于人工智能存在于我们的工作与生活之中，社会中的一切都将面临着重新开始，那时候你才会觉得，这个世界已经发生了微妙的变化，人工智能也不是供人类的玩物，它还能够满足你的一切需要呢？不过，中国的人工智能是和其他国家的人工智能有着很大的区别的。人类尽管能够驾驭一切，但是，人工智能也同样具备这个本能，真的快要把人类逼到一个狭小的空间，只能听从人工智能的摆布，人类这时可能要产生一种危机意识，人工智能可能要取带人类，那时候你才会后悔，人生的无情和冷漠，不过，人类社会此时此刻，也在发生深刻的变化，人工智能一定把你变成一个‘’衣来伸手，饭来张口‘’的人，可是，你能够是这样的人吗？人工智能在等待着你的回答。
人工智能是不是特别难啊，真的能学吗
恰巧做过计算机视觉方向的开发，也在公司负责过经典机器学习相关的一些项目。
一般情况，我都会先抛出问题的答案，再做详细的解答。但这个问题。。。。。
诚然，人工智能方向并不是特别难，当然也可以学。但，这个“学”，我并不清楚提主所说的，是要达到什么样的程度，衡量的量化标准是什么。
我把深度学习从业者的大致几个层次和对应的知识技能要求分别列在这里，提主可以根据自己的期望和对应的门槛来决定，自己是否要选择深入学习，是否适合自己。
1.简单理解机器学习原理，以工程开发和落地为主。
这类技术人员往往是由技术转型，或有其他学科理论知识限制，大多从事算法的工程落地和产品化。更多的是直接用第三方成熟或开源的半成品模型，来解决自己公司产品的落地问题。
比如：高数，统计，通信编码等，理论欠缺。他们会由算法部门提供基本模型，或直接调用百度，腾讯，face++等厂商提供的开放平台api，或半成熟方案定制产品。
这可能是这类工程落地人员比较喜欢的网站。
2.具备机器学习相关的比较扎实的各种知识理论，熟悉各种主流模型和主流算法。同时也熟练框架和模型开发。大部分人具有硕士学位，关注解读主流峰会的相关论文和最新技术发展。
这类技术人员往往在大公司的算法部门。他们的主要工作就是针对已有模型结合自身业务目标，做模型的开发/迁移/魔改/调参。个别时候，可能会把效果较好的论文描述落地成算法模型。当然，大部分时候，他们的工作还是前者。所以，也有人戏称，调参侠。
当然这部分同学的理论知识已经比较扎实。其实对于能沉下心的同学来说，几本通信理论和几本数学统计，几本机器学习XX导论的书，学到这个程度，完全不难。
这里推荐2本好书给提主。我发现凡是，XXX导论的书，一般讲的都不仅仅是导一下。
还有深度学习的一般概念书：
3.完全精通深度学习相关各种生态知识，理论知识已经不再构成研究该领域的任何门槛。
这类大神，往往都具备高学历，高智商，国际名校背景。在一流公司担任算法研究。cvpr这类会议，经常会看到他们的论文刷屏。比如，各种主流落地开源模型的作者。这里不具体列出了。
提主可以根据自己期望的程度和知识要求，衡量下自己是否适合这个方向。不得不说，想在这个领域有所建树，数学确实是个非常重要的基础。所以大多算法研究岗对学历的硕士要求，确实可以理解。
当然，从行业发展来看。懂深度学习的模型落地工程人员，才是市场需求量最大的。其次是模型的开发人员，也就是第二种。
如果希望在这个算法领域做工程落地，是没有太大难度的。如果是做，有理论的调参侠，可能要自己沉下心，学习一些数学知识，也不算太难。
最近正准备做一些，零基础入门人工智能相关的视频教程。每天3-5分钟，以最简单有趣的方式，带爱好者实操入门。
如果有任何相关的问题，欢迎留言与我讨论。谢谢。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
