5 AI趋势在2020年观看

你应该关注哪些人工智能趋势?作为Udemy的导师和SuperDataScience的创始人，我们从学生和公司那里听到的一个普遍的说法是，有太多的人工智能跟上趋势 - 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的网络研讨会这篇文章穿透了人工智能的炒作，聚焦于未来十年公司和个人应该考虑采用哪些技术。随着人工智能变得无处不在，要知道哪个流行语值得投资也很有挑战性。在这篇文章中，我们研究了我们告诉学生和企业在2020年及以后要遵循的5个人工智能趋势。

此外，Udemy面向商业用户推出了7个新的高管简报课程，面向希望更好地理解这些技能及其在现实世界中的应用的组织领导人和非技术专业人士。通过a了解更多关于这些课程的信息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)是一项简单的人工智能技术，但也是最具颠覆性的技术之一。想象一下，你的工作需要你在电脑上完成一项高容量、重复性的任务。也许跟给客户开发票有关。这需要您打开电子邮件附件，将附件中的数据复制到CRM数据库中，然后从另一个数据库中获取相关数据，并在电子邮件回复中发送新数据。同样的任务一天会被做很多次，这会阻碍你去做你更感兴趣的项目。

机器人过程自动化是一种软件机器人，可以承担这些手工重复的任务。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、从不同的数据库获取数据，甚至发送电子邮件回复。如果存在需要人工干预的升级，RPA将通知员工介入。简而言之，RPA消除了平凡的任务，将人们解放出来从事更令人兴奋的工作，这是企业需要考虑的一个关键人工智能趋势。

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：金融服务公司先锋已全球资产5.6万亿美元在管理之下。它使用执行某些交易任务， “什么时候X发生,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：

• 自然语言理解，这包括一台机器审查文本并准确地解释其含义。
• 自然语言生成，系统对文本或输入产生逻辑响应。

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在跨平台的许多应用程序中使用自然语言处理技术。大多数人熟悉的一种用法是自动生成字幕。语音识别软件接收YouTube视频并返回视频字幕的输出。这项技术于2009年首次在该网站上线，由于该公司不断增长的可用数据集（每天上传到该平台的视频），该技术已被微调并翻译成十几种语言。

3.加强学习

最简单的解释是，强化学习是一种基于输入和输出的系统，它通过反复试验来训练自己达到某个目标，同时使用奖励系统来强化它的决定。因此，AI接受一些数据作为输入，并返回一个动作作为输出。当它正确地做到这一点时，它将获得奖励。它执行得越好，系统得到的奖励就越多，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是如何通过每小时创建一个印象竞价模型并进行实时竞价来优化赞助搜索活动的。在本文中，您可以看到这种强化学习系统如何优于其他投标系统的基准。

4.边缘计算

随着智能手机、智能手表和物联网设备在我们的家庭和汽车中的普及，大量数据在四处传播。处理所有这些数据是一项复杂的工作，需要将信息发送到数百甚至数千英里以外的基于服务器的云计算机器。失去Wi-Fi连接，您的智能设备将成为一块非常昂贵的砖块。

进入edge computing，它获取设备访问智能所需的服务器和数据存储，并将其直接放在设备上。这是一种实时数据处理方法，可实现更快的计算响应，并避免网络延迟。如果云计算是大数据，那么边缘计算就是即时数据。

另一种类型的边缘计算是在节点上执行的。边缘计算节点是靠近本地电信供应商的迷你服务器。使用节点在云计算和本地计算选项之间建立了一座桥梁。这种技术降低了成本，减少了数据计算的时间，为消费者带来了更快的体验。

关键边缘计算应用：更多设备的互连，事物互联网的增长。

边缘计算案例研究：想想你厨房柜台上的Amazon回声。Echo上的Alexa assistant技术实际上不在设备中。它可以识别“Alexa”的“唤醒词”，但Echo必须连接到Wi-Fi，才能通过基于云的服务器处理您的音频查询，无论请求多么简单或复杂。

用一个专门设计的人工智能芯片启用边缘计算，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。

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，像React和Angular这样的JavaScript库帮助开发人员快速构建网站，减少错误，因为他们提供通用组件。同样，开源的人工智能编程框架使得人工智能技术的发展得以迅速扩大。betwayapp下载安装通过向程序员、数据科学家和各级技术团队普及这些人工智能工具，人工智能研究不再只局限于硅谷专业人士或博士候选人。

多亏了为AI功能构建的库和平台，它非常复杂人工智能算法，模型、管道和培训程序现在可供对该技术感兴趣的人使用。假设你想建立一个基于计算机视觉的项目，一些开源AI框架将允许你用很少的代码行实现一个计算机视觉系统。

键开源AI框架应用程序：复杂人工智能算法的原型和训练;建立定义、优化和评估AI模型的管道;将强化学习模块的训练自动化;用几行代码构建神经网络。

开源AI框架案例研究:纹orflow.是谷歌开发的AI框架，可用于任何人工智能分支。使用TensorFlow，您可以构建用于图像分类的卷积神经网络。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，特别是自从TensorFlow 2.0开发以来，它允许用户创建更先进的AI系统。betwayapp下载安装

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，所以一定要看这里的网络研讨会。