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人工智能(AI)在工业应用中的意义
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2023-12-02 22:28:12
人工智能(AI)是对人类智慧行为的仿真。它通常是设计用来感知环境、了解行为并采取行动的一台计算机或一个系统。在AI浪潮的影响下,几乎各行各业乃至每一个应用领域的工程环节都在转型,AI的全球经济价值将高达13万亿美元。除了自动驾驶以外,AI还广泛应用于以下领域:机器故障预测模型,告知何时需要进行机器保养;健康和传感器分析,如病患监护系统;机器人系统,直接从经验中学习并不断改进。
数据准备是构造准确、高效而有意义的模型的关键步骤。准备阶段会占用AI项目的绝大部分精力。数据准备要求具备领域专业知识,这些领域的工程师最适合确定哪些是数据的关键特征,哪些是不重要的特征,以及需要考虑哪些罕见事件。而且AI涉及大量数据。标记数据和图像既乏味又费时。有时,您无法获得足够的数据,特别是关键安全系统数据。生成准确的合成数据有于改善数据集。
AI模型存在于完整的系统中。在自动驾驶系统中,AI感知系统必须与定位和路线规划算法以及制动、加速和转弯控制集成。工程师将MATLAB深度学习功能广泛应用于自动驾驶、计算机视觉、语音和自然语言处理及其他多种应用领域。您可以使用DeepLearningToolbox™创建、互连、训练及评估深度神经网络的层结构。参考示例和预训练的网络可以让使用MATLAB进行深度学习变得轻松,即使不懂高级计算机视觉算法或神经网络知识也能如此。MATLAB让工程师能够在不同的深度学习框架下工作。由于MATLAB支持ONNX,因而支持与其他支持框架(包括TensorFlow)相互导入和导出最新模型。
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