人工智能计算机系统设计为聪明,来感知环境,做出决定,采取行动。为工程师,有很多考虑人工智能的广泛定义之外,更重要的是,如何实现它。结果会有所不同从应用程序到应用程序。但建立一个成功的人工智能系统是导航整个工作流和关注的不仅仅是训练一个人工智能模型。
所以工程师人工智能是什么意思?人工智能指的是数据准备。大多数人工智能应用程序的核心是数据。结果数据准备是AI成功的最重要的成分之一。没有数据准备,你花了很多时间看平庸的AI结果和想知道为什么。
数据准备不仅仅是拥有大量的数据,甚至预处理的数据是一致的。这是关于人类的洞察力,使数据好。而是考虑增加数据集与合成数据和更多的样品。关于去清洁,标签数据更快的通过自动化时间标签。
人工智能建模方法。是的,我开始说人工智能不仅仅是一个模型。当然,您仍然需要构建最好的模型。这里有一些点需要考虑。
选择你的机器学习算法——你在看或深度学习吗?也许这是一个组合。从一套完整的算法和预构建的模型意味着你已经领先,利用人工智能社区更广泛的工作,而不是从头开始。
调优您的模型——这就是你花你的时间来确定最优的一组参数,将让你最健壮的和准确的模型。得到一个精确的模型需要时间。幸运的是,增加更多的硬件可以显著加快时间训练模型的组合参数,输入数据,和层。
人工智能系统的设计方法。该模型不是结果。这是一个复杂的系统的一部分。让我们使用一个机器人提供的工作包。
添加人工智能机器人意味着AI必须与所有其他共存流畅。你有知觉、本地化和路径规划使用多个传感器。你有物理系统控制速度和方向处理。这些作品共同努力创建一个完整的工作系统。这工作完全在所有场景。
仿真是如何到来。不仅可以模拟验证件正确将一起工作,它可以确保结果和反应是你期望在任何情况下。仿真可以验证边界情况和测试数以百万计的场景,否则太费时。它还使您能够验证模型部署到硬件之前工作正常。
最后,AI意味着部署。你训练模型。你测试系统。是时候让AI的世界。
由于广泛应用使用人工智能,有广泛的部署要求,汽车ecu的边缘系统在化工厂,摘要企业型系统在制造、或基于云计算的流媒体系统收集数据从多个位置。你可以人工智能集成到任何这些系统的一部分。所以你需要人工智能模型,提供灵活地部署到所有可能的平台。
有很多时需要考虑将人工智能纳入系统。作为工程师,重要的是要关注的不仅仅是建立一个模型,而是整个AI工作流。
