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【虹科】什么是AI?關(guān)于人工智能的基礎(chǔ)知識

虹科智能感知 ? 2022-01-17 11:44 ? 次閱讀
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關(guān)于虹科智能感知虹科智能感知事業(yè)部專注于智能感知與機(jī)器視覺領(lǐng)域,已經(jīng)和IDS,Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國際公司展開深度的技術(shù)合作。我們的解決方案包括3D激光雷達(dá),工業(yè)相機(jī),視覺處理平臺,圖像采集卡及視覺系統(tǒng)集成等。虹科的工程師積極參與國內(nèi)外專業(yè)協(xié)會和聯(lián)盟的活動,我們非常重視技術(shù)培訓(xùn)和積累,公司定期與國內(nèi)外專家團(tuán)隊進(jìn)行交流和培訓(xùn)。在本次視覺論壇中,我們合作伙伴的資深人工智能工程師Wassim El Ahmar提供了一些關(guān)于AI的基礎(chǔ)知識。幫助我們理解基本概念和未來的廣大應(yīng)用前景。問:什么是AI?Wassim:人工智能,也就是AI,被廣泛地定義為一臺機(jī)器能夠以我們認(rèn)為“智能”的方式解決問題或完成任務(wù),比如解決數(shù)學(xué)問題。機(jī)器學(xué)習(xí),也就是我所說的ML,是AI的一個分支,指的是機(jī)器在提供數(shù)據(jù)的情況下,能夠在沒有人類干預(yù)的情況下學(xué)習(xí)如何解決特定問題的解決方案。深度學(xué)習(xí)是ML的一個分支,指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它是由受人腦工作方式啟發(fā)的人工神經(jīng)元組成的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點是,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)看到越來越多的數(shù)時,它能夠“學(xué)習(xí)”與所解決問題相關(guān)的特征。問:所有AI都是自主的嗎?Wassim:AI的最終目標(biāo)是自主。機(jī)器可能無法立即完全自主,但通過培訓(xùn),目標(biāo)是發(fā)展AI能力,使其能夠獨立于人為干預(yù)發(fā)揮作用并處理決策技能。例如,在檢驗應(yīng)用程序中,目標(biāo)是能夠?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行培訓(xùn),使其能夠開始學(xué)習(xí)錯誤并獨立識別缺陷產(chǎn)品。問:什么是傳統(tǒng)AI?Wassim:AI是一個非常廣泛的范疇,包括自然語言處理、語音識別和電子商務(wù)等應(yīng)用。當(dāng)你在網(wǎng)上購買產(chǎn)品時,平臺上經(jīng)常會有“推薦”的產(chǎn)品或“你可能也喜歡”的建議。這就是AI,但是專家需要設(shè)計每個特性和能力,包括規(guī)則的所有變化和環(huán)境。如果客戶A購買產(chǎn)品XY,他們也可能喜歡產(chǎn)品Z。傳統(tǒng)的機(jī)器視覺應(yīng)用需要類似程度的硬編碼工程來識別故障或問題。改進(jìn)的GPU技術(shù)的引入,以及用于訓(xùn)練的更大數(shù)據(jù)集可用性的提高,現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)正在向包括深度學(xué)習(xí)能力的方向發(fā)展。問:什么是深度學(xué)習(xí)?Wassim:深度學(xué)習(xí),也被定義為深度神經(jīng)學(xué)習(xí),是AI的一個分支,機(jī)器學(xué)習(xí)方法基于強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受我們大腦中神經(jīng)元運(yùn)作方式的啟發(fā)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點是,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)看到越來越多的數(shù)據(jù)時,它能夠“學(xué)習(xí)”與所解決問題相關(guān)的特征。問:深度學(xué)習(xí)是如何工作的?Wassim:一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提高自身的性能,當(dāng)它看到越來越多的數(shù)據(jù)時可以“自學(xué)”,就像我們?nèi)祟愐粯樱ㄐ『W(xué)習(xí)如何騎自行車,每次嘗試都會變得越來越好)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須做出決策,它將分析所有可用的數(shù)據(jù)并做出預(yù)測。網(wǎng)絡(luò)做的決定越多,它就越學(xué)會通過驗證和確認(rèn)來糾正自己。隨著時間的推移,機(jī)器就提高了它各方面的能力和預(yù)測技能。問:機(jī)器學(xué)習(xí)如今在哪使用?Wassim:現(xiàn)在有大量的研究是針對機(jī)器視覺功能的,比如目標(biāo)分類、檢測和分割。通過將AI技術(shù)與傳統(tǒng)的視覺過程結(jié)合起來,制造商可以大大減少在人力資本和廢棄產(chǎn)品方面花費(fèi)金錢的質(zhì)量檢查錯誤。對于大型制造商來說,誤報是一個重要的問題,它會導(dǎo)致生產(chǎn)線停機(jī)和昂貴的二次人工檢查。使用簡單的兩個類(合格/不合格)進(jìn)行分類是從AI開始訓(xùn)練時最快最不復(fù)雜的應(yīng)用程序。

虹科產(chǎn)品:虹科-AI網(wǎng)關(guān)

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關(guān)鍵特點:
  • 與現(xiàn)有的檢測硬件、軟件和終端用戶流程配合

  • 支持GigEVision、USB3 Vision、CameraLink或MIPI等多種接口協(xié)議

  • 強(qiáng)大的NVIDIA GPU可以部署開源或自定義算法,包括預(yù)先訓(xùn)練好的TensorFlow深度學(xué)習(xí)模型和使用OpenCV等開源庫開發(fā)的Python plug-ins

虹科產(chǎn)品:AI軟件平臺

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關(guān)鍵特點:
  • 直觀的、基于web的eBUS AI Studio平臺允許任何用戶(從非程序員到高級開發(fā)人員)設(shè)計、培訓(xùn)、測試和部署自己的AI和計算機(jī)視覺插件

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