人工智能关键技术-小牛行研(hangyan.co)-AI驱动的行业研究数据服务

人工智能关键技术

研究报告节选:

数据、算法与算力的进步极大的促进了人工智能技术的发展,部分技术已接近、超越人类水平。尤其是以深度学习为代表的机器学习算法,及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破,部分技术已接近、甚至超越人类水平。在计算机视觉方面,2015 年基于深度学习的计算机视觉算法在 ImageNet 数据库上的识别准确率首次超过人类。
《科大讯飞: 首次覆盖报告:“平台+赛道”深耕下游应用场景,AI2.0战略聚焦规模化落地》
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最后更新: 2022-05-05

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图表内容


78:人工智能关键技术
人工智能关键技术
监督学习
语音识别
学习模式分类
无监督学习
语音合成
智能语音
强化学习
指纹识别一
传统机器学习
机器学习
学习方法分类一
人险识别
一深度学习
虹膜识别
生物特证识别
迁移学习
指静脉识别
常见算法
十主动学习
声纹识别
演化学习
步态识别
人工智能关键技术
知识获取
知识表示
图像分类
知识存储
日标检测
知识整合
计算机视觉
目标跟踪
知识建模
图像分割
知识计算
语音交互
情感交互
人机交互
体感交互
问容系统
脑机交互
自然语言处理
文本分类和聚类
信息抽取
信息检煮和过滤
计来源:全国信息安全标准化技术委员会、大纹摇安全标准特别工作组《人工智能安全标准化白皮书(20
》,格林深壁招股说明书,信达证恭研发中心