人工智能与深度学习的应用与成功要素

由AEIC学术交流中心举办的第二届人工智能,大数据与算法国际学术会议(CAIBDA 2022)将于2022年6月17日-19日于中国南京隆重举行。本次大会致力于为人工智能,大数据与算法等相关领域的学者,工程师和从业人员提供一个分享最新研究成果的平台,同时探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向,以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用。

人工智能与深度学习的应用与成功要素

人工智能作为当今最热门的研究主题,其发展成就得益于大数据的支持,大数据技术对人工智能产业发展具有重要意义。两者作为现代计算机技术的重要分支,近年来这两个领域的研究相互交叉与促进,产生了很多新的方法和应用。

人工智能与深度学习的应用与成功要素


举个栗子✦

一、在教育方面

人工智能导师通过数据分析处理,可以让每个孩子的学习潜力得到充分发挥,比课堂教学更加有效。

人工智能与深度学习的应用与成功要素

二、在健康领域

人工智能所支持的自动驾驶有可能在交通运输过程中消除大多数人为错误造成的事故,挽救更多人的人的生命。

人工智能与深度学习的应用与成功要素

三、在交通行业

人工智能所支持的自动驾驶有可能在交通运输过程中消除大多数人为错误造成的事故,挽救更多生命。

人工智能与深度学习的应用与成功要素

四、在“元宇宙”中

人工智能可以为虚拟现实(VR)提供有效的创作工具,它可以用更多有趣的实体填充VR环境。这也许会使VR成为未来内容表达的首选媒介。

人工智能与深度学习的应用与成功要素

人工智能能够取得成功主要是由两个因素推动:

01

首先是大数据的应用。大数据本身并不必然意味着大价值。数据是资源,要得到资源的价值,就必须进行有效的数据分析。机器学习算法模型用了更多数据和算力后,获得的性能增长可能远超算法模型设计者的预想。

02

其次是硬件的进步,允许更大的内存和更快的计算,并且通过并行处理实现高性能计算。机器学习,特别是其中的深度学习技术取得了巨大进展。它基于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,来模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本等。

人工智能与深度学习的应用与成功要素

在人工智能与深度学习领域,艮泰已为来自北京航空航天大学、广东工业大学、西北工业大学等多所高校的研究人员,针对“机器学习”“计算机视觉”“计算机构动力学”“神经网络”等多个研究方向提供产品与服务支持。

在硬件方面,艮泰推荐使用如下高性能计算模拟平台:

人工智能与深度学习的应用与成功要素

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