基里尔Eremenko
哈德琳德·庞特维斯

你应该留意什么趋势?作为Udemy教练和超级冒造空肠的创始人,我们听到学生和公司的常见克制的是有太多人工智能跟上趋势 - 你如何知道哪一个问题,五年仍将在使用中?如果您在机器学习中培训您的数据科学家团队,它会对业务产生持久的影响吗?其他企业正在使用这项技术,它为他们工作吗?

我们最近举办了一个在Udemy的网络研讨会这削减了AI炒作,并侧重于哪些技术公司和个人应考虑在未来十年中采用。随着AI变得无处不在,它也可能具有挑战性,了解哪条流行语值得投资。在本文中,我们研究了5个AI趋势,我们告诉学生和企业在2020年及以后遵循。

此外,除了Udemy for Business用户外,我还为组织领导者和非技术专业人员推出了7个新的执行简报课程,他们希望更好地了解这些技能及其在现实世界中的应用。更多地了解这些课程的更多信息Udemy商务演示

5 AI趋势在2020年观看

1.机器人过程自动化(RPA)

机器人过程自动化(RPA)是一个简单的AI技术,也是最具破坏性的。想象一下,您的工作要求您在计算机上执行大卷,重复任务。也许它与发票宣传客户有关。这要求您打开电子邮件附件,将数据从附件复制到CRM数据库中,然后从不同的数据库中获取相关数据,并在电子邮件回复中发送该新数据。同样的任务是每天多次完成,并阻止您在对您更感兴趣的项目上工作。

机器人过程自动化是一种可以采用这些手动重复任务的软件机器人。使用上面的示例,RPA工具将读取电子邮件,打开附件,将数据复制到CRM中,从其他数据库获取数据,甚至发送电子邮件回复。如果有升级需要人为干预,则RPA会通知员工进入。在一个简单的人中,RPA删除了平凡的任务,让人们释放出更多令人兴奋的工作,这是公司考虑的关键AI趋势。

关键RPA应用程序:发票,计费,工资单,数据提取和聚合,装运调度和跟踪。

RPA案例研究:金融服务公司先锋全球资产5.6万亿美元下管理。它用RPA执行某些简单的交易任务, “什么时候X发生,做y,“等等。RPA工具没有减少对人类交易者的需求。相反,两者的组合允许人类在更复杂的工作上工作,从而为Vanguard客户提供更好的整体服务。

2.自然语言处理(NLP)

自然语言处理适用机器学习模型来教授计算机如何理解书面语言和口语中所说的内容。由于其富裕和越来越多的应用,自然语言处理可以说是AI总体经济价值的顶部分支之一。由于消费者采用谷歌房屋或亚马逊Alexa等语音界面技术,它变得特别受欢迎。除了在屏幕上写入或与图形写入或交互,我们与可以理解我们休闲语言的设备交谈。

自然语言处理可分为两个子应用:

关键自然语言处理应用:情感分析,聊天机器人,机器翻译,自动摘要,自动视频字幕。

自然语言处理案例研究:YouTube使用自然语言处理技术在跨平台的多种应用。使用一个大多数人都熟悉的是自动生成的字幕。语音识别软件摄入YouTube视频,并返回视频字幕的输出。该技术第一次去住在网站上,2009年和微调和跨十几种语言翻译感谢一直不断增长的数据集提供给公司 - 视频每天都上传到该平台。

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3.加强学习

在最简单的解释中,加强学习是基于输入和输出的系统,该系统将自身列入审判和错误,以达到某个目标,同时使用奖励系统加强其决策。因此,AI作为输入某些数据并返回输出操作。它正确地做到这一点时,它会收到一个奖项。它的任务越好,给出了系统的奖励,反之亦然。

想象一下训练AI代理以预测物体是否是胡萝卜或木棍。如果它准确地预测了胡萝卜,我们会给它一个奖励加一个,如果它错误地预测了木棍,我们会给它一个减去一个奖励。

关键强化学习应用:个性化的建议,广告预算优化和广告内容优化。

强化学习案例研究:阿里巴巴,中国经济的电子商务网站,利用加强学习,增加其对在线广告投资回报率240%没有增加广告预算。在一个研究论文,阿里巴巴团队解释了强化学习如何使用通过创建竞价模式为展示每一个小时,并相应地进行实时竞价优化赞助搜索活动。在论文中,你可以看到这个强化学习系统如何跑赢其他出价系统的标杆。

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4.边缘计算

随着智能手机,智能手表,以及物联网,使我们的家园和汽车设备,还有飞来飞去大量的数据。处理所有这些数据是一项复杂的工作,需要的信息发送到基于云的服务器上数百甚至数千英里之外的计算机。失去了Wi-Fi连接和您的智能设备成为一个非常昂贵的砖头。

输入边缘计算,其直接将设备上的服务器和设备访问他们的智慧所需的数据存储,并把它。这是实时数据处理的结果以更快的计算响应,避免网络延迟。如果云计算大数据,边缘计算是立即的数据。

在节点上执行另一种类型的边缘计算。边缘计算节点是迷你服务器,靠近本地电信提供商。使用节点在云和本地计算选项之间创建桥梁。这种技术导致降低成本,并且在数据计算上花费的时间较少,为消费者提供更快的经验。

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关键边计算应用:更多设备的互连,事物互联网的增长。

边缘计算的案例:考虑在你的厨房柜台亚马逊回声。在回声Alexa的助手实际上不是在装置。它承认的“唤醒”“一词Alexa的”,但回声必须连接到Wi-Fi通过基于云的服务器来处理音频的查询,无论简单还是复杂的请求。

与A.特殊设计的AI芯片启用边缘计算,亚马逊希望解决简单的问题,例如“现在几点?”直接在设备中,减少响应时间并提供更好的用户体验。

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5.开源AI框架

编程世界建立在图书馆和框架上,这些框架将从日常编码工作中取出冗余。例如,JavaScript库,如反应和角度帮助开发人员快速构建网站,并且由于它们提供公共组件,因此错误较少。同样,开源AI编程框架允许开发AI技术快速扩展。必威真人投注通过民主化这些AI工具的程序员,数据科学家和各级技术团队,AI研究并不是硅谷专业人士或博士学位。候选人。

由于对AI功能,高度复杂的建库和平台人工智能算法,现在的模型,管道和培训程序是那些在技术的兴趣访问。假设你想建立一个基于计算机视觉的项目,一些开源的AI框架将让你实现与代码非常几行计算机视觉系统。

键开源AI框架应用程序:原型和火车复杂的AI算法;构建管道定义,优化和评估AI模型;自动化培训钢筋学习模块;用几行代码构建神经网络。

开源AI框架案例研究:纹orflow.是由谷歌开发的AI框架,可以在任何人工智能的任何分支中使用。使用TensorFlow,您可以为图像分类构建卷积神经网络。一些Tensorflow模块还将帮助简化NLP系统的创建。这是最受欢迎的AI框架之一,特别是自Tensorflow 2.0的开发以来,这允许用户创建更高级的AI系统。必威真人投注

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在Tensorflow 2.0中构建深度学习和人工智能的惊人应用由Hadelin de Ponteves,Luka Anicin,Ligency团队

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有许多开源框架和库有助于人工智能应用的进步。我们深入了解框架以及这些AI趋势的真实业务用例,在整个网络研讨会中,所以一定要观看这里的网络研讨会。

页面上次更新:2020年2月