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隨著智能家電、穿戴設備、智能機器人等產物的出現和普及，人工智能技術已經進入到生活的各個領域，引發越來越多的關注。那么，人工智能目前都應用在哪些領域，運用了怎樣的技術原理呢？

什么是人工智能？

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是認知、決策、反饋的過程。

曾經有很多人戲稱，人工智能就像一列火車，你苦苦期盼，它終于來了，然后它呼嘯而過，把你拋在身后。雖然這是一種笑談，但也反應了人工智能技術發展的迅速和無法想象的快，可能一個不小心，你就被遠遠甩在身后。

人工智能技術的細分領域有哪些？

人工智能技術應用的細分領域：深度學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理—語音識別、自然語言處理—通用、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

1、深度學習

深度學習作為人工智能領域的一個應用分支，不管是從市面上公司的數量還是投資人投資喜好的角度來說，都是一重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學習、更新算法，最終在人機大戰中打敗圍棋大師李世石。百度的機器人“小度”多次參加最強大腦的“人機大戰”，并取得勝利，亦是深度學習的結果。

深度學習的技術原理：

1.構建一個網絡并且隨機初始化所有連接的權重；

2.將大量的數據情況輸出到這個網絡中；

3.網絡處理這些動作并且進行學習；

4.如果這個動作符合指定的動作，將會增強權重，如果不符合，將會降低權重；

5.系統通過如上過程調整權重；

6.在成千上萬次的學習之后，超過人類的表現；

2、計算機視覺

計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療；人臉識別被支付寶或者網上一些自助服務用來自動識別照片里的人物。同時在安防及監控領域，也有很多的應用……

計算機視覺的技術原理：

計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。比如，一些技術能夠從圖像中檢測到物體的邊緣及紋理。分類技術可被用作確定識別到的特征是否能夠代表系統已知的一類物體。