人工智能代替人类工作的例子？（人工智能应用实例）
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用实例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用实例的解答，让我们一起看看【人工智能代替人类工作的例子？】。
人工智能代替人类工作的例子？
1.个人语音助手。用苹果手机的朋友对siri一定不陌生，只要你说出指令，它就能帮助你找到有用信息，这一过程有人工智能介入。它会收集你的指令，识别你的语音，并为你提供你要的结果。
2.在线客服与电销机器人。很多网站在线客服是人工智能设备，它可以回答客户的基本问题。还有很多电话销售被电销机器人代替。
3.人工智能摄像头。安防过程中，在监控摄像头系统引入人工智能来判断画面是否出现异常人员，如果发现及时通知安保人员。不用安保24小时轮值。
4.智能家居设备。自动通过调整温度调节器来调整室内温度。还有智能照明，设备可根据你正在做的事调整房子周围灯光。
python人工智能编程例子？
Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：
1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。
2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。
智能医疗产业有哪些应用典型案例？
了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子：
- 预测RNA结构：利用深度学习模型预测RNA的结构，以更好地评估其生物活性。
- 药物靶向性预测：利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用，以确定其靶向性。
- 药效预测：通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力，以确定其疗效。
- 药物分析：利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析，以提高其设计效率。
运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。
具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。
医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或辅助判断。
浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。
（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、种子算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。
（2） 模型训练。模型训练GPU集群（配置单机8卡GPU服务器，如NF5288M5）将读取训练样本库数据从并行存储中，并加载CNN模型，运行深度学习框架，如TensorFlow，Caffe，Mxnet等对初始模型进行训练，经过对大量数据样本的学习训练生成最终模型。训练中涉及多个训练任务的提交，其资源管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。
（3） 模型应用。在医院医生科室将部署医生辅助诊断服务器P8000（台式服务器，配置多块P4或FPGA卡），训练好模型将被加载到P8000上。检验科发送影像到P8000上，P8000进行识别，快速实现智能化诊断。
到此，以上就是【人工智能代替人类工作的例子？】小编对于人工智能应用实例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用实例的3点解答对大家有用。