人工智能(AI)是什么?
3你需要知道的事情
人工智能、人工智能是智能的模拟人类行为。这是一个设计的计算机或系统来感知环境,理解其行为,并采取行动。这样的考虑自动驾驶汽车:AI-driven系统集成人工智能算法,如机器学习和学习,深入到复杂的环境,使自动化。
AI估计到2030年全球创造13万亿美元的经济价值,据麦肯锡预测。
这是因为AI是改造工程在几乎每一个行业和应用领域。
除了自动驾驶,人工智能还用于模型预测机失败,表明当他们需要维护;健康和传感器分析如病人监控系统;和机器人系统,并改善直接从经验中学习。
人工智能的成功需要多训练一个人工智能模型,特别是在AI-driven系统做出决定并采取行动。坚实的人工智能工作流包括准备数据,创建一个模型,将运行设计的系统模型,并部署到硬件或企业系统。
人工智能中的步骤工作流程。
数据准备
原始数据并使其有用的准确、高效和有意义的模型是一个关键的步骤。事实上,它代表你的AI的努力。
数据准备需要专业知识在语音和音频信号,比如经验,导航和传感器融合,图像和视频处理、雷达和激光雷达。工程师在这些领域最适合确定数据的关键特征是什么,都不重要,什么罕见的事件需要考虑。
AI还涉及大量的数据。然而,标签数据和图像单调乏味的且耗时。有时,你没有足够的数据,特别是对关键安全系统。生成准确的合成数据可以改善你的数据集。在这两种情况下,自动化会议期限是至关重要的。
人工智能建模
在建模的人工智能系统是成功的关键因素:
- 一套完整的开始算法和预构建的模型机器学习、深度学习、强化学习和其他人工智能技术
- 使用应用程序生产设计和分析
- 工作在一个开放的生态系统这样的人工智能工具MATLAB在哪里®、PyTorch TensorFlow™可以一起使用
- 管理计算的复杂性GPU加速和扩展并行和云服务器和本地数据中心
系统设计
人工智能模型存在于一个完整的系统。在自动驾驶系统,人工智能感知必须整合算法定位和路径规划和控制制动,加速度和转动。
人工智能自动驾驶场景中使用。
考虑风力农场和预见性维护中的人工智能自动控制对于今天的飞机。
这样的复杂,AI-driven系统需要集成和仿真。
部署
人工智能模型需要部署到cpu、gpu,和/或fpga在你的最终产品,是否嵌入式或边缘设备的一部分,企业制度,或云。人工智能模型运行在嵌入式或边缘设备提供所需的立竿见影的效果,而人工智能模型运行在企业系统和云计算提供的结果在许多设备中收集的数据。频繁,人工智能模型部署到这些系统的结合。
部署过程加速,当你从你的模型和目标设备生成代码。使用代码生成优化技术和hardware-optimized库,您可以调整代码以适应嵌入式和边缘设备所需的低功率配置文件或企业系统和云计算的高性能需求。
有一个证据确凿的AI的技能短缺。然而,工程师和科学家们使用MATLAB仿真软件万博1manbetx®有必要的技能和工具创建AI-driven系统在他们的专业领域是什么。
人工智能与MATLAB建模
人工智能建模技术不同的应用程序。
机器学习
MATLAB用户部署成千上万的预见性维护申请,传感器分析,金融和通信电子产品。统计和机器学习的工具箱™最困难的部分是机器学习与应用培训和比较模型简单,先进的信号处理和特征提取,分类、回归、聚类算法监督和无监督学习。
荷兰阿斯麦公司半导体制造商,使用机器学习技术来创建虚拟计量技术改善叠加排列芯片组成的复杂结构。“作为一名工艺工程师,我没有经验,神经网络和机器学习。我曾通过MATLAB例子来找到最好的机器学习功能生成虚拟计量。我不能这样做在C或python编程已经太久,验证,和整合正确的包,”埃米尔Schmitt-Weaver工程师解释道。
MATLAB模型也有更快的执行比大多数开源统计和机器学习计算。
分类学习者应用程序,它可以让你尝试不同的分类器,找到最适合你的数据集。
深度学习
工程师使用MATLAB深度学习自动驾驶的功能,计算机视觉、语言和自然语言处理,和其他应用程序。深度学习工具箱™允许您创建、互连、训练、评价层神经网络。例子和pretrained网络使它容易使用MATLAB进行深度学习,即使没有先进的计算机视觉算法或神经网络的知识。
MATLAB支持工程师一起工作在不同的深度学习框架。支持ONN万博1manbetxX, MATLAB允许导入和导出最新的模型和其他支持框架,包括TensorFlow。
深层网络设计师应用程序,可以让你建立,可视化和编辑深度学习网络。
强化学习
学习控制系统,受益于基于累积奖励,强化学习是一种理想的技术。强化学习工具箱™允许您使用的培训政策DQN、A2C DDPG等强化学习算法。您可以使用这些政策,实现了复杂系统的控制器和决策算法,如机器人和自治系统。你可以使用深层神经网络实现的政策,多项式,或查找表。
利用强化学习工具箱设计和培训政策。
自然语言处理
自然语言处理模型是常用的情绪分析,预测维护、和主题建模。文本分析工具箱™提供了预处理算法和可视化、分析和建模文本数据。它让你提取和处理原始文本来源设备日志等新闻,调查,运营商报告,和社交媒体。
使用机器学习技术,如LSA、LDA和字嵌入的,你可以找到集群和从高维文本数据集创建功能。特征与文本分析工具箱可以创建结合特性从其他数据源构建机器学习模型,利用文本,数字,和其他类型的数据。
确定主题风暴报告数据。
系统设计
复杂,AI-driven系统需要整合与其他算法。系统设计与仿真很重要,因为整个系统影响人工智能模型的有效性。工程师使用仿真软件为快速设计万博1manbetx迭代和闭环测试。
例如,在一个自动驾驶系统,使用人工智能为整个系统设计和仿真。你用仿真软件对车万博1manbetx辆的动力学建模,设计驱动控制器和各种传感器信号融合。你使用MATLAB开发和培养人工智能模型和训练模型合并到系统级仿真的仿真软件。万博1manbetx您可以使用软件如虚幻引擎合成相机图像喂养人工智能模型和三维可视化。
航行,这使得无人驾驶出租车为退休社区,部署了3级自主车辆在不到三个月。集成模型加速过程从想法到道路测试。万博1manbetx仿真软件让他们安全地在危险的条件下测试。
万博1manbetx仿真软件还允许您生成失败数据从已知条件。在一座风力发电场,您可能添加合成失败数据从风力涡轮机到测量数据。你可以改善你的系统模型准确地预测未来的设备故障。
使用合成失败的数据模型与测量数据来创建一个好的预示了将来的失败。
部署
人工智能模型在MATLAB可以部署在嵌入式设备或板,边缘设备,企业系统或云。
对于深度学习模型,您可以使用GPU编码器™生成和部署NVIDIA®CUDA®gpu。或生成C代码MATLAB编码器™和万博1manbetx仿真软件编码器™为部署在英特尔®和手臂®板. .以高性能推理速度Vendor-optimized库创建可部署模型。
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