深度学习神经网络，，德州仪器TI关键的人工智能技术有哪些？

关键的人工智能技术有哪些？深度学习神经网络构成了人工智能技术的核心。德州仪器TI神经网络反映了人脑中发生的过程。大脑包含数百万个神经元，这些神经元协同工作以处理和分析信息。深度学习神经网络使用人工神经元共同处理信息。每个人造神经元或节点都使用数学计算来处理信息并解决复杂的问题。这种深度学习方法可以解决问题或自动执行通常需要人工智能的任务。预测性维护人工智能增强型预测性维护是使用大量数据来识别可能导致运营、系统或服务停机的问题的过程。预测性维护使企业能够在潜在问题发生之前将其解决，从而减少停机时间并防止中断。例如，Baxter 在全球拥有 70 个生产基地，可全天候运营以提供医疗技术。Baxter 采用预测性维护来自动检测工业设备中的异常情况。用户可以提前实施有效的解决方案，以减少停机时间并提高运营效率。要了解更多信息，请阅读 Baxter 如何使用 Amazon Monitron。医学研究医学研究使用 AI 来简化流程、自动执行重复任务并处理大量数据。您可以在医学研究中使用人工智能技术来促进端到端的药物发现和开发，转录病历，并缩短新产品的上市时间。举一个现实世界的例子，C2i Genomics 使用人工智能来运行大规模扩展、可定制的基因组管道和临床检查。通过涵盖计算解决方案，研究人员可以专注于临床表现和方法开发。工程团队还使用 AI 来减少资源需求、工程维护和 NRE 成本。如何使用 AWS HealthOmics。业务分析业务分析使用 AI 来收集、处理和分析复杂的数据集。您可以使用 AI 分析来预测未来价值，了解数据的根本原因，并减少耗时的流程。 例如，富士康使用人工智能增强的业务分析来提高预测准确性。他们的预测准确性提高了 8％，从而使工厂每年节省 53.3 万美元。他们还使用业务分析来减少劳动力浪费，并通过数据驱动的决策提高客户满意度。自然语言处理NLP 使用深度学习算法来解释、理解和收集文本数据的含义。NLP 可以处理人类创建的文本，这使得它对于总结文档、德州仪器TI自动化聊天机器人和进行情感分析非常有用，计算机视觉计算机视觉使用深度学习技术从视频和图像中提取信息和见解。使用计算机视觉，计算机可以像人类一样理解图像。您可以使用计算机视觉来监控在线内容中是否有不恰当的图像、识别人脸和对图像细节进行分类。在自动驾驶汽车和卡车中，监控环境并在瞬间做出决定至关重要。