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人工智能創(chuàng)業(yè)項目有哪些
創(chuàng)業(yè)項目指創(chuàng)業(yè)者為了達到商業(yè)目的具體實施和操作的工作。創(chuàng)業(yè)項目分類很廣，按照行業(yè)來分可以分為餐飲、服務、零售等門類，按照性質來分可以分為互聯網創(chuàng)業(yè)項目和實體創(chuàng)業(yè)項目。從更大的范圍來說，加盟一個品牌，開一間小店，實際上也算是一個創(chuàng)業(yè)項目。那么你知道如何創(chuàng)業(yè)嗎？下面是小編精心整理的人工智能創(chuàng)業(yè)項目有那些，歡迎閱讀與收藏。
智能家居
項目簡介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，現在隨著硬件成本的下降，及google收購nest等，智能家居熱度升高。本智能家居的架構，包括服務器端，web網頁，android手機客戶端，各種測試腳本，基本上基礎架構都已經實現，并可實際調試。由于精力有限智能控制部分還在合作開發(fā)中。
自動駕駛系統(tǒng)
幫助汽車行業(yè)及自動駕駛領域的合作伙伴結合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的自動駕駛系統(tǒng)。
指紋識別
指紋識別技術把一個人同他的指紋對應起來，通過比較他的指紋和預先保存的指紋進行比較，就可以驗證他的真實身份。每個人（包括指紋在內）皮膚紋路在圖案、斷點和交叉點上各不相同，也就是說，是唯一的，并且終生不變。依靠這種唯一性和穩(wěn)定性，我們才能創(chuàng)造指紋識別技術。
指紋識別主要根據人體指紋的紋路，得益于現代電子集成制造技術和快速而可靠的算法研究，已經開始走入我們的日常生活，成為目前生物檢測學中研究最深入，應用最廣泛，發(fā)展最成熟的技術。
指紋識別系統(tǒng)應用了人工智能技術中的模式識別技術。模式識別是指對表征事物或現象的各種形式的（數值的、文字的和邏輯關系的）信息進行處理和分析，以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。很顯然指紋識別屬于模式識別范疇。
人臉識別
人臉識別，特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度；它屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。
人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖象或者視頻流。首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。并依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。
在人工智能與人臉識別技術結合上，百度可能已經領先眾人一步，有人在秘密上爆料，說是百度人臉識別技術有了新成果，估計是與支付相關。如果百度這次推出的確實是人臉識別支付，則在移動支付上就可以甩開阿里、企鵝很大一步。
智能信息檢索技術
數據庫系統(tǒng)是儲存某個學科大量事實的計算機系統(tǒng)，隨著應用的進一步發(fā)展，存儲的信息量越來越大，因此解決智能檢索的問題便具有實際意義。
智能信息檢索系統(tǒng)應具有如下的功能：
�。�1）能理解自然語言，允許用自然語言提出各種詢問；
�。�2）具有推理能力，能根據存儲的事實，演繹出所需的答案；
�。�3）系統(tǒng)具有一定常識性知識，以補充學科范圍的專業(yè)知識。系統(tǒng)根據這些常識，將能演繹出更一般的一些答案來。
【拓展】人工智能價值
例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。
通常，“機器學習”的數學基礎是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機最難學會的就是“頓悟”�；蛘咴賴栏褚恍﹣碚f，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質變”，很難從一種“質”直接到另一種“質”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創(chuàng)造。
這是智能化研究者夢寐以求的東西。
2013年，帝金數據普數中心數據研究員S.C WANG開發(fā)了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發(fā)現，新數據分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于全面的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。
當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候，作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發(fā)展史上，處處閃耀著數學大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數學是最單純、最直白地反映著（至少一類）創(chuàng)造力模式的學科。
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