人工智能黄金十年
近年来，随着深度学习算法的逐步成熟，AI技能分支加倍增多，现在让我们细数AI技能，看看领占主导地位的19种AI技能都有哪些！
1、 自然措辞天生（Natural Language Generation）
自然措辞天生是AI的子学科，可将数据转换成文本，使打算机能够像人一样的拥有表达和写作的能力，它能够帮助客户快速的天生商业报告和市场概要。
2、 语音识别(Speech Recognition)
语音识别是一门交叉学科，可将措辞转换成笔墨。目前所涉及的领域包括：旗子暗记处理、模式识别、概率论、信息论、发声机理和听觉机理等。
目前，语音识别领域内的系统数量加倍繁多，通过语音应答交互系统和移动运用程序对人类措辞进行转录的系统已多达数十万。
3、 虚拟代理（Virtual Agents）
虚拟代理是一种能够与人类进行交互的打算机程序，最常见的例子便是谈天机器人。虚拟代理目前多用于客户做事以及智能家居等领域。
4、 机器学习平台（Machine Learning Platforms）
机器学习（ML）是打算机科学的一个分支学科，同样也是人工智能的分支。它能够为打算机添加学习的功能，提升打算机的学习能力。
通过供应算法、API（运用程序编程接口）、开拓和培训工具、大数据以及各种运用程序，机器学习实力逐渐增强，很多企业为之青睐。目前机器学习能够帮助用户完成商业预测和分类等任务。
Adext AI是天下上第一个也是唯一一个不雅观众管理工具，它将人工智能和机器学习运用于数字广告，以便将广告精准的投放给最符合产品定位的受众。
5、 人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）
如果你问AI时期，硬件会不会迎来春天？技能见告你：会的。这里就涉及到一个新技能——人工智能硬件优化，用于运行面向人工智能的打算任务，经由专门设计和架构的GPU(图形处理单元)和CPU(中心处理单元)。
即将推出的AI优化硅芯片将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6、 决策管理(Decision Management)
智能机器能够为人工智能系统引入规则和逻辑，研发职员可以将它们利用到初始设置或培训、机器的掩护以及调度等流程中。
决策管理已经深入到企业的各种运用程序当中，来帮忙和实行智能决策，实现收益最大化。
7、 深度学习平台（Deep Learning Platforms）
深度学习平台是机器学习的一种分外形式，它包含多层人工神经网络，能够仿照人类大脑进行数据处理和决策。目前深度学习平台紧张被运用于基于大数据集的模式识别和分类。
8、 生物识别技能(Biometrics)
所谓生物识别技能便是，通过打算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学事理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特色（如字迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
生物识别技能可以实现人与机器之间更加自然的交互，包括图像、语音以及各种肢体交互等，是市场研究领域内的主要帮手。
9、 机器处理自动化（Robotic Processes Automation）
机器处理自动化利用脚本及其他方法实现人类操作自动化，支持企业更高效的商业流程，比较适用于人力本钱高昂但效率低下的任务和流程。
范例的例子便是Adext AI，它是一个将人工智能融入数字广告的平台，可以帮助企业完成大量的机器性重复性高的事情，提升企业事情效率。
未来，机器处理自动化将成为一个企业的主要办理方案，它将帮助企业充分利用人才，让员工进入更具计策性和创造性的职位，能够更大限度的发挥精良员工的代价。
10、文本分析和自然措辞处理（Text Analytics and Natural Language Processing）
该项技能利用文本分析，通过统计和机器学习的方法，理解句子构造、意义和意图。文本分析和自然措辞处理技能目前多被运用于安全系统敲诈检测。同时，它还被大量的智能助手和运用程序用于提取非构造化数据。
11、数字孪生/AI建模(Digital Twin/AI Modeling)
数字孪生是一种软件构造，可以弥合物理系统和数字天下之间的差距。
例如，通用电气（GE）正在建立一支人工智能小组，来监控飞机引擎、机车和燃气轮机，并利用通用电气机器的云托管软件模型预测故障。他们的数字孪生紧张是软件代码行，其最精确的版本极其繁芜，看起来就像三维打算机设计图纸，满是交互式图表和数据节点。
12、网络防御（Cyber Defense）
网络预防是一种打算机网络预防机制，专注于预防和检测，并且能够在根本举动步伐和信息受到威胁、攻击的第一韶光给出相应。
人工智能和机器学习将网络预防带到了一个新的发展阶段，用以应对网络日益危险的环境。2017年，网络违规指数（Breach Level Index）检测到的违规记录超过20亿次，个中数据意外丢失占76%，盗窃类占69%。
能够处理输入序列的递归神经网络可以与机器学习技能结合起来，创建监督学习技能。这种技能可以用于检测网络可疑用户活动，检测出高达85%的网络攻击。
初创公司Darktrace将行为剖析与高等数学相结合，来自动检测组织内的非常行为。另一家网络安全初创企业Cylance利用人工智能算法来阻挡恶意软件、减轻零时差攻击（Zero-day attacks）造成的危害。两家公司都将人工智能技能运用到网络安全领域，致力于做事网络安全预防事情。
13、合规( Compliance)
合规是指个人或组织符合公认规章制度，或符合某项条约条款的哀求，同时具备干系行业认证。
人工智能运用于合规事情的案例习认为常。例如，自然措辞处理技能能够扫描监管文本将其模式与关键字相匹配，来识别与公司干系的变动。
具有预测剖析功能和场景构建器的成本压力测试方案能够帮助公司遵守监管成本哀求。并且，深度学习利用能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14、知识事情赞助(Knowledge Worker Aid)
很多人都在担心人工智能是否会完备取代人类事情，但我们可以换一个角度去思考问题，实践证明了人工智能的代价真的很大，它可以极大的帮助员工事情，特殊是事情在知识领域内的员工。
事实上，知识领域的智能化被列为第二大最具毁坏性的新兴技能趋势。知识性强的医疗和法律行业的事情职员将逐渐依赖于人工智能技能。
越来越多的公司开始致力于该领域事情，例如Kim Technologies，该公司的目标便是为那些没有IT编程履历的知识事情者供应工具，在人工智能的帮助下创建新的事情流程和文档流程。
15、内容创作(Content Creation)
内容创作是指人们在网络长进献材料的过程，包括视频、广告、博客帖子、白皮书、信息图表以及其他视觉或书面材料。
像《今日美国》(USA Today)、赫斯特(Hearst)和哥伦比亚广播公司(CBS)等品牌早就开始利用人工智能光降盆内容。
一个例子便是Wibbitz。Wibbitz是一个SaaS工具，它可以帮助发布者利用人工智能视频制作技能，在几分钟内从书面内容中创建视频。其余一个例子是Wordsmith，它是由Automated Insights创建的一个工具，该工具利用自然措辞技能基于盈利数据生产新闻宣布。
16、P2P网络( Peer-to-Peer Networks)
P2P网络，即对等打算机网络，是一种在对等者（Peer）之间分配任务和事情负载的分布式运用架构，是对等打算模型在运用层形成的一种网络形式。
Bet Capital LLC的首席实行官Ben Hartman表示：P2P网络也被用于货币加密，乃至能够通过网络和剖析大量数据来办理一些天下上最具寻衅性的问题。
Nano Vision是一家以加密货币来褒奖用户的初创公司，目的在于改变我们处理人类康健威胁的办法，例如超级细菌、传染病和癌症等。
领域内的另一个示例是Research，它是一个分散的搜索引擎，由社区供应动力，通过令牌褒奖会员，来得到一个更加透明的搜索引擎系统。
17、感情识别(Emotion Recognition)
感情识别是一种利用高等图像处理或音频数据处理“读取”人类脸上感情的技能。目前，感情识别技能已经能够捕捉“微表情”，识别肢体措辞暗示，以及剖析含有感情的语音语调。
司法职员可以将此项技能运用到审讯任务，检测嫌疑人情绪来获取想要得到的信息。
越来越多的创业公司都在利用此项技能，该项技能除了措辞剖析、音频输入还能描述一个人的性情特色，包括积极、愉快、生气等。
有名感情识别公司Affectiva发布了一款人工智能感情监控软件AffectivaAI，它的目标是搭载到时下已经涌现的半自动驾驶汽车中，监控驾驶员的精神状态，当驾驶员涌现嗜睡、过度焦虑或易怒状态时，自动驾驶系统会及时接管汽车，担保行车安全。
18、图像识别( Image Recognition)
图像识别是指在数字图像或者视频中识别出物体特色的过程，更多AI技能的堆叠也使该项技能功能越来越强大。
人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，将其与大量数据集进行比较，从而找出最干系的内容。
图像识别技能还可用于车牌检测、诊断疾病、剖析客户见地等。
SenseTime是该行业相对较出色的公司，该公司开拓了面部识别技能，可运用于银行卡验证、运用支付和图片剖析等领域。
19、智能营销(Marketing Automation)
当前，市场营销部门可谓是在人工智能中受益匪浅，业界极其看年夜大好人工智能，对人工智能技能的未来抱有很大信心。该领域内55%的营销职员认为人工智能的影响力比社交媒体大。
智能营销能够帮助企业提高市场参与度帮助员工提升事情效率。它能够对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，简化重复性高的任务，让决策者将更多的韶光投入到计策性任务上。