一、生活中的ai人工智能有哪些？

人工智能（AI）在我们的日常生活中有很多应用。以下是一些常见的AI应用：

1AI主播：可以参与新新闻播报和直播带货等。

2智能家电：例如智能冰箱可以显示已存放的物品；智能烤箱可以烤出令人食欲大增的披萨。

3智能语音：手机上的导航软件里有各种明星和热门主播的声音来为你指路；新闻软件里的虚拟主持人的语音播报。

4AI打车服务：预约成功后，短时间内司机就能到达，是因为叫车软件系统有智能检测，会自动评估和测距，然后将你的位置推送给司机。

5人脸识别：在支付系统或金融系统中广泛使用，给人们带来安全保障。

6无人驾驶：地铁、高铁、飞机等都采用了无人驾驶技术。

7智能机器人：例如智能扫地机器人，用自带传感器来扫描垃圾，然后自动打扫卫生。

8电子邮件：电子邮件供应商使用人工智能算法来过滤垃圾邮件，谷歌表示只有不到0.1%的垃圾邮件能够通过其人工智能过滤器。

9手机：人工智能将智能手机上的许多功能自动化，例如文本常用关联词到声控个人助理等。

以上是AI在生活中的应用，除此之外，AI还在医疗、工业、农业、教育等众多领域有着广泛的应用。

二、ai人工智能有什么危险？

一、安全隐患：人工智能系统有可能被恶意软件病毒攻击，使系统失控，引发灾难。

二、没有社会责任感：人工智能系统没有道德意识和社会责任感，有可能处理相关决策时缺乏人性，产生不合理的结果。

三、缺乏主观思考和创新能力：全自动的人工智能系统没有主观思考和创新能力，也就无法发现潜在的威胁，从而容易面临新的潜在风险。

四、价值导向偏差：人工智能系统通常缺乏价值导向，不能很好区分人们所定义的价值，从而导致偏差出现。

五、技术依赖性：人工智能系统的运行依赖于计算机硬件，如果出现计算机硬件故障，则可能影响系统运行，降低其可靠性。

六、就业冲击：人工智能的大量发展对传统的劳动力市场造成冲击，大量的低技能岗位可能被取代，导致大量人失去就业机会。

七、侵犯隐私：随着大数据和云计算的大规模使用，人工智能可以大量收集用户信息，从而侵犯用户隐私。

三、AI人工智能有哪些开源的实战项目？

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它使计算机和机器人能够执行需要智能的任务——可以是简单地通过编程开发小游戏，也可以像让计算机诊断和治疗病人一样具有挑战性。

在大众看来，AI 似乎很复杂、神秘、难以驾驭……

英荔 AI 创造力教育开发团队一直在寻找有趣的方法，来揭开 AI 的神秘面纱，展示 AI 可以带来的无尽的创造性与可能性，让所有人都可以通过直观易懂、交互性强的方式来沉浸式感知、学习、应用 AI 。

继互联创作平台、硬件编程平台、AI 训练平台后，英荔再上线新产品——英荔 AI 实验平台。

英荔 AI 实验平台

实验是开发和形成新见解的关键，可帮助我们快速创新。不仅如此，实验弥合了理论分析与现实世界之间的差距，帮助我们将期望变为现实。

英荔 Al 实验平台汇聚知名 Al 项目，让学生以成熟产品为案例，学习复杂模型背后的设计思路，了解实际工业应用中 Al 的优势与局限。

目前已上线 3 项扩展，操作简洁，你可以通过这些令人兴奋的项目和实验来尝试 AI 和机器学习。

深度强化学习

强化学习是机器学习领域之一，受到行为心理学的启发，主要关注智能体如何在环境中采取不同的行动，以最大限度地提高累积奖励。

智能体与环境的交互方式与人类与环境的交互方式类似，可以认为强化学习是一套通用的学习框架。

而深度学习则擅长挖掘样本数据的内在规律，可以赋予 AI 感知并理解环境的能力。将深度学习和强化学习结合起来，AI 就可以像人类一样去解决生活中的各种问题，所以深度强化学习的方法大量运用在机器人领域。

平台中的「深度强化学习」扩展以知名游戏 Flappy Bird 为例，通过深度强化学习，使小鸟实现自动躲避障碍物。

学习者将学到强化学习的基本原理，学习样本处理，设计深度学习模型，完成强化学习模型，并最终完成测试模型，来一次「人机对决」。

鸢尾花分类

英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在他 1936 年的论文中发布了包含 150 个样本的鸢尾花数据集，美国植物学家 Edgar Anderson 将其用于量化分类。此后，该数据集逐渐成为了机器学习领域用于教授分类算法最经典的数据集之一。

此扩展对大量花尊、花瓣的尺寸数据建立深度学习模型，并允许对关键参数进行调节，进而识别上传的鸢尾花照片中的鸢尾花品种。

人脸对比

好奇各个 App 究竟如何通过人脸对比来验证身份？该扩展将给你答案——它可以对比分析上传的两张图像中的人脸信息的相似度，用于推测是否是同一人。

开始对比前，需要先在数据库中录入一张合格的人脸作为对比的参照，然后才可以将新输入的人脸与数据库中已有的人脸进行对比分析，进而判断新输入的人脸的身份。

英荔致力于用可理解的材料打造最好玩的 AI 教学空间，让孩子在 AI 时代独立思考、自信表达、自由创造。开发团队正在接入更多扩展，让 AI 更易于理解和学习，敬请关注！

四、AI与人工智能有什么不同？

在技术术语中，“AI”和“人工智能”通常是指相同的概念。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统执行的，通常由人执行的智能任务。这些任务包括识别模式、理解语言、做出决策等。AI可以被看作是使计算机能够模拟人类智能行为的技术。

有时，人们使用“AI”这个术语来指代那些具有高级人工智能功能的系统，这些系统能够自主学习、适应新环境和执行复杂的任务，而不需要明确的编程指令。而“人工智能”这个词汇则可能被用来涵盖更广泛的技术，包括那些尚未达到完全自主学习能力的智能系统。

然而，这些区别并不是普遍接受的，大部分人使用“AI”和“人工智能”这两个词时并没有区分，它们被广泛互换使用来描述任何形式的机器智能。在实际应用中，从简单的自动化工具到复杂的深度学习系统，都可以被称作是人工智能技术。

五、ai人工智能有关的工作？

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5、AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

六、人工智能有哪些？

目前人工智能行业的方向主要分为搜索、图像处理、计算机视觉、模式识别和图像处理等，搜索方向如百度、谷歌、微软等，包括智能搜索、语音搜索、图片搜素、视频搜索等。图像处理如医学的图像处理，医疗设备、医疗器械都会涉及到图像处理和成像。

人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。

人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。

七、制作ai人工智能的游戏？

比较火的有《底特律：变人》、《尼尔：机械纪元》等

八、人工智能有哪些岗位？

人工智能就业岗位主要以工程师为主，具体的岗位如下：

　　岗位一：人工智能数据标注工程师

　　岗位职责：负责数据标注分类、 数据标注流程、数据标注质量检验、 数据标注管理和数据标注应用等工作。

　　岗位二：人工智能应用工程师

　　岗位职责：负责人工智能应用产品的开发和测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作 。

　　　岗位三：人工智能工程技术人员

　　岗位职责：负责人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用等工作。

　　　岗位四：AI技术支持工程师

　　岗位职责：负责强化学习、模仿学习等前沿算法的应用落地研究，配合算法工程师开展AI对抗训练研发工作。

　　　岗位五：人工智能目标检测工程师

　　岗位职责：负责基于图像数据的目标检测、聚类、识别、分割场景理解的算法开发，融合数据源的目标检测识别和语义分割算法的研发。

　　岗位六：人工智能运维工程师

　　岗位职责：大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

九、弱人工智能有哪些？

一、家庭与消费电子产品 

语音助手：如Siri、Google Assistant、Alexa等，用于执行语音命令、提供信息、设置提醒等 。

智能音箱：例如Amazon Echo，通过语音识别技术响应用户指令，播放音乐、提供新闻等服务。 

二、交通 

自动驾驶汽车：通过机器学习算法实现车辆的自动行驶，减少人为失误，提高交通安全。 

三、医疗健康 

医学图像分析：利用深度学习等技术对医疗影像进行分析，辅助医生做出诊断决策。

四、金融

风险评估与交易：通过高频算法进行数据分析，帮助金融机构快速做出投资决策，降低风险。

五、教育

个性化学习：利用AI推荐算法为学生提供个性化的学习资源和路径。

六、制造业

供应链管理：通过AI进行生产计划、供应链管理、质量控制等，提升效率和响应速度。

七、安全

垃圾邮件与短信过滤：通过模式识别技术，自动过滤掉垃圾邮件和垃圾短信，保护用户不受干扰。

十、低级人工智能有哪些？

1、低级人工智能

低级人工智能的英文是Artific ial Narrow Intelligence，简称为ANI，低级人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。