制造業(yè)人必學(xué)的人工智能術(shù)語3.0

《18個(gè)制造業(yè)人必須掌握的人工智能術(shù)語》完結(jié)篇來了！隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域也不斷涌現(xiàn)出各種基于AI的新技術(shù)和應(yīng)用。作為從業(yè)人員，掌握工業(yè)人工智能術(shù)語已經(jīng)成為了必不可少的能力！

比如在工廠自動(dòng)化領(lǐng)域，了解自動(dòng)化控制、機(jī)器視覺和機(jī)器人等基本術(shù)語，不僅能夠更好地理解生產(chǎn)過程和技術(shù)原理，還能夠在實(shí)際操作中更加高效地運(yùn)用人工智能技術(shù)。那么本期就帶大家攻克最后6個(gè)常見人工智能術(shù)語，幫助提升自我硬實(shí)力，為日常工作添磚加瓦！

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

以人類神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)通路為靈感設(shè)計(jì)的算法和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬神經(jīng)細(xì)胞接收信息，對(duì)它進(jìn)行處理，然后發(fā)送給其他神經(jīng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中成千上萬的處理節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)找到例如圖像、文本和說出的單詞等數(shù)據(jù)中的模式。這些模式幫助算法判斷下一步做什么，并從每一次成功任務(wù)中學(xué)習(xí)如何做得更好。

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光學(xué)字符識(shí)別(OCR)

將印刷的數(shù)字、字母和字符轉(zhuǎn)換成有意義的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。人工智能技術(shù)極大地提高了OCR的準(zhǔn)確性，使其能夠掃描彎曲、撕裂、損壞和被塑料包裝紙遮蓋的標(biāo)簽。

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機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)

自動(dòng)化生產(chǎn)流程的設(shè)備、軟件和流程，可以提高生產(chǎn)力，將人類從繁瑣的重復(fù)性任務(wù)中解放出來。RPA設(shè)備包括完成焊接汽車零件或裝配微處理器等任務(wù)的機(jī)械人臂。RPA軟件包括能夠使之前需要人類輸入的流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的算法和應(yīng)用。

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結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

幫助機(jī)器理解數(shù)據(jù)意義并準(zhǔn)確地進(jìn)行處理的各種框架結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)保存在一致的格式中，例如行、列、以及電子數(shù)據(jù)表的單元格中。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就像文字處理文件中的文本或視頻中的像素。AI算法使工廠自動(dòng)化系統(tǒng)能夠從兩種數(shù)據(jù)中提取“知識(shí)”。

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群體智能

一起工作的一個(gè)算法集合，其智能超過群體中單個(gè)的能力。群體智能是以蜜蜂、魚、鳥和其他社會(huì)組織為基礎(chǔ)建立的模型，它將簡(jiǎn)單、具體的任務(wù)分配給 個(gè)體機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些算法共同運(yùn)行可以產(chǎn)生遠(yuǎn)超單個(gè)算法的學(xué)習(xí)成果。

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訓(xùn)練數(shù)據(jù)

幫助AI算法學(xué)習(xí)的數(shù)字信息。AI和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法必須要了解好壞數(shù)據(jù)的差異。訓(xùn)練數(shù)據(jù)就是讓算法學(xué)習(xí)這一點(diǎn)。例如在自動(dòng)化工廠中，數(shù)字圖像提供 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以幫助算法學(xué)習(xí)識(shí)別有缺陷的機(jī)器零件，避免其混入成品中。

關(guān)于工業(yè)人工智能術(shù)語的內(nèi)容就分享到這里啦，還沒有熟記18個(gè)詞匯的朋友記得翻一翻前兩期的課程補(bǔ)習(xí)一下，希望大家通過學(xué)習(xí)掌握這些術(shù)語，能夠更地輕松理解各種新興技術(shù)和應(yīng)用，更好地應(yīng)對(duì)工作挑戰(zhàn)！

審核編輯 ：李倩