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人工智能創(chuàng )業(yè)項目有哪些
創(chuàng )業(yè)項目指創(chuàng )業(yè)者為了達到商業(yè)目的具體實(shí)施和操作的工作。創(chuàng )業(yè)項目分類(lèi)很廣，按照行業(yè)來(lái)分可以分為餐飲、服務(wù)、零售等門(mén)類(lèi)，按照性質(zhì)來(lái)分可以分為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )業(yè)項目和實(shí)體創(chuàng )業(yè)項目。從更大的范圍來(lái)說(shuō)，加盟一個(gè)品牌，開(kāi)一間小店，實(shí)際上也算是一個(gè)創(chuàng )業(yè)項目。那么你知道如何創(chuàng )業(yè)嗎？下面是小編精心整理的人工智能創(chuàng )業(yè)項目有那些，歡迎閱讀與收藏。
智能家居
項目簡(jiǎn)介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，現在隨著(zhù)硬件成本的下降，及google收購nest等，智能家居熱度升高。本智能家居的架構，包括服務(wù)器端，web網(wǎng)頁(yè)，android手機客戶(hù)端，各種測試腳本，基本上基礎架構都已經(jīng)實(shí)現，并可實(shí)際調試。由于精力有限智能控制部分還在合作開(kāi)發(fā)中。
自動(dòng)駕駛系統
幫助汽車(chē)行業(yè)及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的合作伙伴結合車(chē)輛和硬件系統，快速搭建一套屬于自己的自動(dòng)駕駛系統。
指紋識別
指紋識別技術(shù)把一個(gè)人同他的指紋對應起來(lái)，通過(guò)比較他的指紋和預先保存的指紋進(jìn)行比較，就可以驗證他的真實(shí)身份。每個(gè)人（包括指紋在內）皮膚紋路在圖案、斷點(diǎn)和交叉點(diǎn)上各不相同，也就是說(shuō)，是唯一的，并且終生不變。依靠這種唯一性和穩定性，我們才能創(chuàng )造指紋識別技術(shù)。
指紋識別主要根據人體指紋的紋路，得益于現代電子集成制造技術(shù)和快速而可靠的算法研究，已經(jīng)開(kāi)始走入我們的日常生活，成為目前生物檢測學(xué)中研究最深入，應用最廣泛，發(fā)展最成熟的技術(shù)。
指紋識別系統應用了人工智能技術(shù)中的模式識別技術(shù)。模式識別是指對表征事物或現象的各種形式的（數值的、文字的和邏輯關(guān)系的）信息進(jìn)行處理和分析，以對事物或現象進(jìn)行描述、辨認、分類(lèi)和解釋的過(guò)程。很顯然指紋識別屬于模式識別范疇。
人臉識別
人臉識別，特指利用分析比較人臉視覺(jué)特征信息進(jìn)行身份鑒別的計算機技術(shù)。人臉識別是一項熱門(mén)的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域，人臉追蹤偵測，自動(dòng)調整影像放大，夜間紅外偵測，自動(dòng)調整曝光強度；它屬于生物特征識別技術(shù)，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來(lái)區分生物體個(gè)體。
人臉識別技術(shù)是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖象或者視頻流。首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉，則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。并依據這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對比，從而識別每個(gè)人臉的身份。
在人工智能與人臉識別技術(shù)結合上，百度可能已經(jīng)領(lǐng)先眾人一步，有人在秘密上爆料，說(shuō)是百度人臉識別技術(shù)有了新成果，估計是與支付相關(guān)。如果百度這次推出的確實(shí)是人臉識別支付，則在移動(dòng)支付上就可以甩開(kāi)阿里、企鵝很大一步。
智能信息檢索技術(shù)
數據庫系統是儲存某個(gè)學(xué)科大量事實(shí)的計算機系統，隨著(zhù)應用的進(jìn)一步發(fā)展，存儲的信息量越來(lái)越大，因此解決智能檢索的問(wèn)題便具有實(shí)際意義。
智能信息檢索系統應具有如下的功能：
�。�1）能理解自然語(yǔ)言，允許用自然語(yǔ)言提出各種詢(xún)問(wèn)；
�。�2）具有推理能力，能根據存儲的事實(shí)，演繹出所需的答案；
�。�3）系統具有一定常識性知識，以補充學(xué)科范圍的專(zhuān)業(yè)知識。系統根據這些常識，將能演繹出更一般的一些答案來(lái)。
【拓展】人工智能價(jià)值
例如繁重的科學(xué)和工程計算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類(lèi)智能才能完成的復雜任務(wù)”，可見(jiàn)復雜工作的定義是隨著(zhù)時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標也自然隨著(zhù)時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。
通常，“機器學(xué)習”的數學(xué)基礎是“統計學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學(xué)學(xué)科。這類(lèi)“機器學(xué)習”對“經(jīng)驗”的依賴(lài)性很強。計算機需要不斷從解決一類(lèi)問(wèn)題的經(jīng)驗中獲取知識，學(xué)習策略，在遇到類(lèi)似的問(wèn)題時(shí)，運用經(jīng)驗知識解決問(wèn)題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習方式稱(chēng)之為“連續型學(xué)習”。但人類(lèi)除了會(huì )從經(jīng)驗中學(xué)習之外，還會(huì )創(chuàng )造，即“跳躍型學(xué)習”。這在某些情形下被稱(chēng)為“靈感”或“頓悟”。一直以來(lái)，計算機最難學(xué)會(huì )的就是“頓悟”�；蛘咴�?lài)栏褚恍﹣?lái)說(shuō)，計算機在學(xué)習和“實(shí)踐”方面難以學(xué)會(huì )“不依賴(lài)于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個(gè)“概念”直接到另一個(gè)“概念”。正因為如此，這里的“實(shí)踐”并非同人類(lèi)一樣的實(shí)踐。人類(lèi)的實(shí)踐過(guò)程同時(shí)包括經(jīng)驗和創(chuàng )造。
這是智能化研究者夢(mèng)寐以求的東西。
2013年，帝金數據普數中心數據研究員S.C WANG開(kāi)發(fā)了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現，新數據分析方法給計算機學(xué)會(huì )“創(chuàng )造”提供了一種方法。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng )造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學(xué)賦予的，是普通人無(wú)法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會(huì )因精于算而精于創(chuàng )造。計算機學(xué)家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng )造”的計算機過(guò)于全面的操作能力，否則計算機真的有一天會(huì )“反捕”人類(lèi)。
當回頭審視新方法的推演過(guò)程和數學(xué)的時(shí)候，作者拓展了對思維和數學(xué)的認識。數學(xué)簡(jiǎn)潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學(xué)的發(fā)展史上，處處閃耀著(zhù)數學(xué)大師們創(chuàng )造力的光輝。這些創(chuàng )造力以各種數學(xué)定理或結論的方式呈現出來(lái)，而數學(xué)定理最大的特點(diǎn)就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語(yǔ)言方式表達出來(lái)的包含豐富信息的邏輯結構。應該說(shuō)，數學(xué)是最單純、最直白地反映著(zhù)（至少一類(lèi)）創(chuàng )造力模式的學(xué)科。
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