邪恶暴君的笨笨娘亲人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。由于科学技术的逐步提升，实现了更优算法模型、更高算力和大数据，人工智能范畴在以往的基础上涉及到更多领域，细分为以下几个领域：1、深度学习；2、计算机视觉；3、语音识别；4、自然语言处理；5、虚拟个人助理；6、智能病例处理。

　　人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。由于科学技术的逐步提升，实现了更优算法模型、更高算力和大数据，人工智能范畴在以往的基础上涉及到更多领域，细分为以下几个领域：1、深度学习；2、计算机视觉；3、语音识别；4、自然语言处理；5、虚拟个人助理；6、智能病例处理。

　　深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习主要应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方面。

　　计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

　　图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。计算机本身不具有理解图像的能力，图像识别就是让计算机有和人类一样对图像理解的能力，包括图像表示的内容，图像中物体之间的关系等要素。

　　人工智能图像识别技术给我们生活带来了很多便捷应用，如遥感图像识别、通讯领域的应用、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理、生物医学图像识别、3D图像的识别等。

　　语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。

　　语音识别技术原理：1、 对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧;2、 声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态;3、 特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词;

　　语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等

　　自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。自然语言处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。实现人机间的信息交流，是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同关注的重要问题。

　　自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。

　　虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。

　　同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。一般来说，听到语音指令就可以完成服务的，基本上都是虚拟个人助理。

　　自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

　　其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。

　　36氪讯，2019年11月9日上午，杭州市委组织部（人才办）、杭州市经济和信息化局主办，36氪策划推出的“数据智能新浪潮”2019国际数字经济人才杭州论坛。会中，出门问问硬件研发高级总监张博以《定义下一代人机交互》为演讲主题，为参会嘉宾分享了新时代AI人机交互的新定义。

　　36氪2019年10月24日讯，「竹间智能」近日宣布完成4500万美元B+轮融资。本轮由某重要战略合作方、云晖资本及领沨资本联合领投，凯思博投资、众安资本、趋势资本、普华资本、一路资本跟投。本轮融资后，竹间智能将继续在NLP、情感计算及多模态人机交互技术领域持续创新突破；同时，研发升级Bot Factory™平台，推广标准化产品、进行生态落地构建，加速AI解决方案跨行业落地。发展至今，竹间已经成为了华为“1+8+N”生态的重要合作方，并与华为多个业务部门有着深度合作。

　　36氪2018年1月10日讯，自然语言中仍然存在许多具有挑战性的问题。然而，深度学习方法在某些特定的语言问题上可以获得最先进的结果。最有趣的不仅仅是深度学习模型在基准问题上的性能；事实上，一个单一的模型可以学习单词的意思和执行语言任务，从而避免需要一套专门的和手工的方法。在这篇文章中，你将发现 7 种有趣的自然语言处理任务，其中深度学习方法正在取得一些进展。

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