人工智能初学者用什么电脑？(人工智能技术在行业里有什么具体的应用？)

安装在里面的智能飞行员是它的大脑.并且传感器和摄像头不断捕捉汽车周围环境的变化。

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ECHO 0-@。Com&；的神奇的2020将吸引世界的目光，不仅仅是肺炎、洪灾，还有与国外火热的5G AI。这两个东西和原来的互联网一样，可以把一切都变成互联网，让一切都变得更强大.5G AI应用到无人驾驶汽车上会带来哪些变化？本期给大家分析一下.

大家还记得几个月前央视押韵狂热者朱广权体验滴滴自动驾驶的一段采访视频吗？虽然是无人驾驶，但我们还是在视频中看到了两个工作人员提前坐在车里.虽然还在测试阶段，但是在广泉从上车到下车的全过程，真的是汽车自动驾驶.

说起来，无人驾驶对人类来说毕竟还是一个新的领域，各方面的技术都不是很成熟，所以非常有必要谨慎.无人驾驶需要哪些技术？5G能做什么？无人驾驶有什么优势？现在有什么问题？

技术是硬指标.

汽车要实现无人驾驶，必须有眼睛、耳朵和大脑，全身上下都是各种传感器.摄像头是它的耳朵和眼睛，安装在里面的智能飞行员是它的大脑.并且传感器和摄像头不断捕捉汽车周围环境的变化，然后将变化的数据传输给智能驾驶员，由大脑进行分析判断，然后向汽车发送操作指令.这样一来，当它的眼睛、耳朵、大脑更好的时候，就会比真人驾驶更安全.

但是我们都知道，路上的情况很复杂，而且它对于一辆汽车来说，独自掌握和分析如此复杂的路况太难了，所以最好的办法就是把掌握和分析路况的工作外包给大数据，通过云计算得到最佳的驾驶方案.那个这就是问题所在.数据传输存在延迟，存在很大的安全隐患.

这个时候5G AI就可以大显身手了。我们国家开始的新基础设施就是为这些东西打基础的.未来每两公里就有一个5G基站。每个基站可以保存方圆两公里范围内的所有道路和车辆行驶信息，并且可以从云端实时获取不断变化的信息.如果汽车从基站获得信息，延迟将低至1毫秒.这是什么概念？例如，如果你在自己身上扎了一针，感觉到疼痛，需要10毫秒。5G技术向汽车传输数据的时间只有那个的十分之一。再加上AI技术，无人驾驶汽车会更安全、更高效.

它的优点

无人驾驶有很多优点.如果道路上的车辆全部无人驾驶或者大部分无人驾驶，那么道路拥堵问题将在很大程度上得到解决.到那时，你会看到道路是有序的，即使汽车是流动的马立克如龙.

此外，无人驾驶将大大减少交通安全事故、利用汽车犯罪、运输公司运输货物的成本.一句话，使用无人驾驶技术.善会带来一个更安全、更高效、更划算、更便捷的社会.

它的问题

当然，现在的无人驾驶还有很多问题.例如，如果传感器太低，它可以I don‘我应付不了复杂的路况.(我不喜欢。)如果稍微高一点，就会把路人、飞鸟、小动物当成路人，频繁停车.

再者，一旦不法分子侵入智能驾驶系统，会造成极大的混乱；还有，修车小哥会抱怨修车甚至失业，因为无人驾驶汽车让维修变得更加专业和困难；最后，很重要的一点是，各种高科技的应用也使得汽车的成本居高不下，普通人难以承受.

虽然无人驾驶汽车仍然存在这些问题，但解决和预防这些问题并非不可能.如果用打响指的做一些计算，其利还是大于弊的.智能汽车真的能实现无人驾驶吗？我相信随着科技时代发展速度的日益加快，这是可以实现的.因为这不仅是大势所趋，也是大势所趋.

人工智能初学者用什么电脑？人工智能初学者需要的电脑配置如下

1.cpu和图形处理器的性能是训练模型等环节的瓶颈。因此，业内人士普遍认为.T买后缀U的cpu(低电压版)，推荐M(标准电压)和H(不可拆卸标准电压)；

2.独立显卡通常是必要的.买英伟达，不买AMD.显示屏的分辨率、颜色和响应时间不t Matter

3.操作系统可以随便用.Windows、OS X、LINUX各有利弊(8K预算买Macbook Air做AI不现实，有可能搞论文)；

标配4,200 GB固态硬盘固态硬盘和大容量机械硬盘；

5.8 GB以上的单个内存，留一个空槽备用；

6、接口要齐全，尤其是HDMI/DP/VGA、因为方便双屏输出，大大提高了效率；

7.电池的容量不重要(标准电压cpu只耗电，电池只当UPS用)；

8、厚度不重要(相信我，一定不薄)；

9.品牌很重要.唐不要买失败率高的品牌，因为你可以I don‘我买不起新电脑来构建一个环境.(我不喜欢。)

人工智能技术在行业里有什么具体的应用？谢谢你.

前阵子刚看到麦肯锡发布的一份关于“人工智能:下一个数字前沿？“的报告，介绍了人工智能技术在五个行业的具体应用，摘录下来供大家参考.希望对你有帮助.

1.零售:连接消费者，提升购物体验.

随着图像识别、机器学习和自然语言处理的发展，智能服务机器人可以轻松地与客户打招呼和交流，预测订单并提供指导.通过机器学习，可以根据消费者进行个性化推广个人资料；当顾客在店里浏览商品时，店里的信标还可以通过手机给他们发送优惠信息.基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购买.包装商品；再加上传感器获取的数据、AI让自动结账和支付成为可能。采用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一公里的配送，可以避开障碍物，应对收货人不在的情况.具有计算机视觉和深度学习功能的交互式屏幕和桌面可以识别商品，并推荐适合消费者的相关产品.自动购物车将跟随商店中的顾客，并将商品送到他们的上车点.或者通过机器人和无人机送货上门使用机器学习，开店根据竞争对手实时调整优化商品价格价格、天气状况、库存等数据信息，从而实现收益最大化.人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架，补货，其他机器人也可以在仓库打包.2.电力:更少的发电站，更智能的电网.

通过传感器和机器学习系统，实时调整风况，实现发电效率最大化，通过机器学习预测电力供需峰值，从而最大限度利用间歇性可再生能源智能电线和机器学习的结合，实现实时电力调度，提高电网负荷.无人机和小型机器人可以在不关闭电路的情况下，检测和预测设备故障的机器可以取代人工自动记录数据和检查设备状态，从而减少对技术人员的需求，使他们可以花更多的时间解决其他问题.在设备维护过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间和中断的影响.虚拟助手可以根据商业历史对消费者进行分类，并通过机器学习提供坏账预警服务.基于机器学习，智能电表可以根据使用情况和天气等因素自动调整用电数据.3.医疗:更快的诊断.

机器学习程序可以远程分析病人通过可穿戴设备了解美国人的健康状况，将这些数据与他们的医疗记录进行比较，提供健康建议并警告疾病风险.利用机器学习和其他相关的人工智能技术，该设备可以进行自我诊断，并在没有人类辅助的情况下帮助患者进行简单的体征检查，从而减轻医生和护士的工作压力.根据病人基于人工智能的诊断工具可以更准确地诊断疾病.根据医疗和环境因素，人工智能算法可以预测病人行为和疾病概率，从而优化医院运营、调度计划和库存管理.使用人工智能，病人和.；可以分析病史和环境因素，从而确定有患病风险的患者，并引导他们以互动信息亭的形式进行虚拟助手，进行预防保健，可以帮助患者登记.并交给合适的医生诊断，缩短患者等待时间，改善就医体验.通过机器学习工具，你可以为特定的病人设计个性化的治疗方案.；需要，从而提高治疗效率，改善治疗效果.根据人工智能对公众的健康分析结果，你可以鼓励护理人员更好地管理病人健康和帮助病人.降低住院费用和治疗费用.制造业:更智能、更灵活.

工程师和研发人员.AMPD人员，人工智能工具的使用意味着周转时间更快，迭代次数更少，效率大大提高。它可以获取世界各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使项目经理可以使用基于人工智能的高级分析来提高审查过程的有效性.AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线。并有针对性的优化调整，从而降低成本，减少资源浪费，加快企业上市速度.制造商可以利用AI技术为客户提供更好的售后服务.工人和工厂生产线必须更好地合作，才能挖掘AI的全部潜力，实现其价值.5.教育:不断优化教学形式和效果.

解决教育资源分布不均的问题，帮助机构根据市场需求不断优化教育体系，提高人才与市场的匹配度，为学生提供更有针对性的教学计划，提高学生的学习效果，帮助学校不断改善课程组合，提高毕业生就业率.通过适应性学习系统，我们可以在合适的时间以最好的为每个学生提供合适的内容.创建个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生标准题或者担任教辅，让老师把更多的时间花在更有价值的教学环节上.由于AI技术如何打造智能客服？从事智能客服领域，他对智能客服的发展也有全面的了解.这里从人工智能技术的角度简单介绍一下.

智能客服技术组智能客服机器人会用到很多人工智能技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等技术.为了让你更容易从总体上理解这些技术，以普尼智能客服使用的技术为例.请参考下面不同角度的技术全景图.

从客服流程理解AI技术要理解智能客服中的AI技术，可以从技术的应用流程来理解.比如在应答的过程中，智能客服会用到以下技术.

阿斯利康(自动语音识别)是将用户的声音被麦克风收集成文字.

NLU(自然语言理解)将用户所说的翻译成机器可以理解的东西，例如，两个句子“给张三和张打和”给张三和张打转换成单词后被理解为同样的操作.

与自然语义理解相反，NLG(自然语言生成)是机器语言向人类语言的转化，这个阶段的输出是单词。

文本到语音)将单词合成为声音并播放出来。并且尽可能模仿人类自然说话的语音语调，给人对话的感觉.

智能客服使用的AI技术，从客服处理的角度介绍了几个技术类别.

深度神经网络深度学习是机器学习研究的一个新领域.其动机在于建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习.它模仿人脑的机制来解释数据，如图像、声音和文本.Dnn、深度神经网络(Dnn)是一种机器学习算法，在智能客服应用中可以大大提高识别率.

知识地图

知识图是将各种信息连接在一起的关系网络.知识图谱是基于对现有数据的再加工，包括关系数据库中的结构化数据、文本或xml中的非结构化或半结构化数据、客户数据、领域本体知识和外部知识。通过各种数据挖掘、信息抽取和知识融合技术，形成统一的全球知识库.知识地图将应用于客服系统，主要有三个应用:一是客服系统知识卡的建立，二是个性化推荐，三是客户关怀.

迭代决策树

迭代决策树(GBDT)是一种迭代决策树算法，由若干棵决策树组成，所有树的结论相加得到最终答案.当它被提出时，它和支持向量机一起被认为是一种泛化能力很强的算法，在智能客服中有更多的应用。

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