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2017年人工智能AI行业现状及发展趋势分析报告
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2018-01-18
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2017年人工智能AI行业现状及发展趋势分析报告,分析的很到位
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2017 年 5 月
2017 年人工智能 AI 行业现
状及发展趋势分析报告
正文目录
人工智能厚积薄发,引领 新一轮革命
人工智能发展的三大背景
神经网络的出现,为人工智能的出现提供动力
图 :人工神经网络示意图
深度学习算法对人工神经网络的进一步发展
图 :神经网络发展阶段一
图 :神经网络发展阶段二
图 :深度学习近期标杆事件
图 :基本完整的深度学习网络
运算能力和储存能力提升为人工智能第三次浪潮的到来提供基础
图 : 架构
图 : 架构
图 : 和 计算能力比较
图 :摩尔定律驱动的产业
图 :机械硬盘:容量增加了 万倍
图 :服务器磁盘存储: 万倍的提升
各界需求的不断攀升,为人工智能的完善保驾护航
图 :人工智能板块蓝图
人工智能在 中的架构中处于核心地位
图 :在过去的变革
图 :人工智能产业生态格局的三层基本架构
人工智能演化历史,三起两落
图 :人工智能的演化历史
人工智能前沿解析——人工智能全方位超越人类
图 :人工智能三大阶段
表 :人工智能最新进展
感知智能全方面超越人类
人脸识别率达 ,机器视觉超越人眼
图 :机器视觉工作原理
图 :人工智能 超越人类
图 :高置信度条件人工智能显优势
语音识别率接近人类,实验环境更待普遍化
图 :微软语音识别
图 :苹果语音识别
图 :英文语音识错率
图 :中文语音识错率
语言领域功能创新让机器不再冰冷
语音转录技术已成熟,正在逐步实现各场景渗透
图 :亚马逊 及无线遥控器
图 : ! 多房间支持
语音交互从各个特殊场景起步,功能日渐强大
图 :阿里小蜜和京东 "# 机器人
图 :$%%、谷歌助理、百度度秘提问测试对比
特征识别通过语音来实现身份认证
机器翻译帮助人类迅速实现地球村概念
图 :谷歌翻译、有道翻译、百度翻译实例对比
计算机视觉让机器成为敏锐的观察者
特定物体识别已实现突破,其中人脸识别最具价值
图 :人脸识别进行身份验证
通用物体识别是真正强智能时代的标志
图 :谷歌可以识别照片上的各种物体
图 :谷歌图片识别原理图
空间位置感知技术构成无人驾驶最核心功能
图 :特斯拉 &'(% 升级阶段
图 :谷歌无人车的 )*)&+ 图像
图 :*)&+ 扫描车身周围环境示意图
人工智能连下数城,认知智能逐渐突破
图 :认知智能连下数城
&( 攻下围棋领域,完整信息博弈先下一城
图 :被 &( 逼入苦战的李世石
图 :&( 解空间
图 :信息集量级对比
*%,'- 斩获德州扑克,非完整信息博弈再下一城
图 :*%,'- 完胜人类选手
图 :信息集量级对比
图 :*%,'- 残局解算器
图 :*%,'- 运算过程
认知智能下一座城在何处?
图 :认知智能未来发展预期
图 :认知智能逐步发展
逻辑推断完成机器认知智能第一步
行为决策源于游戏,却高于游戏
图 :&( 的神经网络
知识图谱为机器提供更加庞大的认知体系
图 :中文知识图谱网站 .%-%!
人工智能算法的突破将为 & 应用提供无限可能
神经网络是人工智能算法的核心
图 :人工神经网络算法
图 :深度学习算法训练模型
图 :无标签数据训练过程
图 :监督学习微调之只调整分类器过程
图 :监督学习微调之调整整个系统过程
监督学习算法让人工智能成为可能
图 :监督学习算法的主要步骤
图 :/00 在图像识别应用
图 :+$ 数据特征自己的分类效果图
表 :监督学习算法部分类别特征
00 算法带领机器视觉全面超越人类
图 :两层之间卷积网络传输示意图
图 :卷积神经网络算法全部感知和局部感知
图 :00 在 !0 图像分类的应用
表 :*$1+2 验证集和测试集错误率对比
图 : 00 算法在膝关节软骨的分割识别中处理方法
图 :%3045 的 00 结构
+00 算法帮助机器听懂人类语言
图 :+00 算法一般逻辑
图 :+00 使用形式
图 :标准 +00 重复模块
图 :*$# 重复模块
图 :三大语音助手问题答复率
图 :三大语音助手问题答复完整度
图 :基于 +0066 的主流语音识别系统框架
未来智能学习新领域——非监督学习算法
图 :非监督学习算法模型
&(%% 算法
图 :&(%% 算法每轮候选集与剪枝结果
/2#- 算法
图 :/2!- 算法示意图
高斯混合模型算法
图 :高斯混合模型算法分类前后
聚焦算法创新进展
7$#0 改善语音实时交互延时问题
图 :7$#0 结构示意图
图 :隐含层记忆模块时序展开示意图
)700 让卷积神经网络“听得更多”
图 :)700 示意图
迁移学习扩宽深度学习算法应用边界
图 :传统的监督学习模式
图 :迁移学习模式
人工智能芯片为 & 提供物理基础
算力提升是人工智能发展的前提保障
& 硬件架构战场烽火未定
英伟达在 & 硬件领域率先起跑,已获得生态圈优势
英伟达 行业霸主,逐渐形成 & 生态圈
图 :英伟达各项业务营收比较(百万美元)
图 :英伟达游戏、数据中心、汽车三块业务同比增速
图 :英伟达 在人工智能的主要合作平台
英伟达正着力制定无人驾驶硬件标准
图 :英伟达 )+18 车载电脑平台
图 :英伟达 $ 大会开幕演讲
图 :英伟达宣布多项合作
图 :英伟达 89% 下一代车载超级电脑
图 ::: 内部的演示屏幕,包括图像识别和实时分析
图 ::: 在 $ 上的展示
图 :)%9;5- 软件开发平台
图 :&2% 功能展示
图 :英伟达与奥迪宣布新合作
图 :奥迪 < 展示车辆
图 :采埃孚开发 =7& 系统
图 :英伟达宣布与博世合作
图 :英伟达在 $ 宣布合作伙伴
大举并购,成为 >7& 阵营的领军者
图 :>7& 解决方案产品演进图
图 : 的人工智能战略
以高通、&+# 为代表的 &+# 阵营有望统一终端计算市场
图 :高通提供的 = 技术路线
图 :移动端智能化是大势所趋
其他技术路线应受到更大重视
人工智能下游应用
&>安防——构建城市“最强大脑”
高清摄像头升级为“&>安防”提供可能性
图 :我国视频监控的四个阶段
& 实现安防点线面全维度布局,打开市场增长空间
单点布防,刷脸认证
图 :中国生物识别市场规模与预测(亿元)
图 :中国人脸识别行业市场规模预测(亿元)
连线成网,智能交通
图 :图像识别在道路监控及交通执法中的应用
图 :套牌车分析系统应用
从点到面,行为与人群识别
图 :人群分析与重点区域布防应用
断文识字,智能案情分析
图 :语言要素及语义理解模型
我国安防产业链逐渐完善
图 :安防行业产业链示意图
技术实力与三个产业化壁垒下 & 安防企业核心竞争力
图 :& 图像识别的技术梯队化
图 :数据获取能力比较
图 :产品化能力比较
图 :渠道能力比较
表 :智能安防领域企业实力比较
&>医疗——用数据造福人类健康
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资源评论
- yellowhk2018-01-20不错,点个赞。是原创发布吗?
- xszzsxs2018-07-22不错,很实用
- sinat_418706152018-04-28不错!!赞一下
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