更新时间:2024-03-040
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2、如果是聚焦在人工智能、TCG、耐用品行业的数据，可以去GfK官网看看，他们是家总部在德国的老牌市场调研公司，擅长提供点对点辅助决策的数据分析，像是科技行业和耐用品行业都是他们的强项。
3、PASCAL VOC 数据集：PASCAL VOC 是另一个常用于计算机视觉任务的数据集，它包含了多个类别的对象，包括人和车。
4、天池是阿里云创建的数据竞赛平台，它和 Kaggle 很像。各个领域的比赛都有，赛制持续时间较长，会有一些直播教程和专业课程，比较利于新手入门。
5、腾讯云智能对话：基于腾讯AI技术的智能对话平台，提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持语音、文字、图片等多种输入方式。
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1、人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。
2、人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
3、相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。 机器学习 机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。
4、智能控制：智能控制是指利用人工智能技术实现对智能系统的控制和优化，例如智能家居、智能交通等。总之，人工智能技术的原理主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示与推理、智能控制等方面。
5、人工智能技术有：智能搜索引擎、自动驾驶（OSO系统)、人像识别、文字识别、图像识别、车牌识别、机器翻译和自然语言理解、专家系统、机器人学、自动程序设计、航天应用、机器学习、信息处理等。
智能芯片技术 一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。
人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面。
人工智能技术有：智能搜索引擎、自动驾驶（OSO系统)、人像识别、文字识别、图像识别、车牌识别、机器翻译和自然语言理解、专家系统、机器人学、自动程序设计、航天应用、机器学习、信息处理等。
1、机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机通过数据训练来自动改进其性能的方法。主要的机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
2、自然语言生成。自然语言生成是一种时尚技术，它将结构化数据转换为母语。语音识别。它是人工智能的另一个重要子集。通过计算机将人类发出的语音换为有用的和可以被理解的格式。虚拟代理。
3、人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面。
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