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人工智能1
人工智能与大数据、云计算、区块链等新智能技术的结合将进一步促进整个营销传播链条不断智能化，推动智能营销传播的发展。从消费者数据的全场景化、细致化采集到内容信息的定制化生产和精准化投放，智能营销传播将构建新型消费者与品牌方的关系，实现消费者与品牌方的协同共建，实现共赢。智能营销传播是随着智能技术的不断发展而不断完善的新型营销传播方式。智能营销传播本质上是不断智能化的技术在营销与传播场景中的使用，它是以消费者的真实需求为中心，以大数据、人工智能、区块链等智能技术为基础，通过内容和创意与消费者建立情感化连接的个性化精准化营销传播。智能营销传播吸收已有的营销传播理论的精华，借助不断出现的智能技术建立起更为先进的营销传播手段和策略。在传统的营销传播中，广告主时常会说：“我知道我的广告费浪费了一半以上，但我不知道究竟浪费在哪里。”而基于智能技术的营销传播使得万物数据化，皆可被量化，无论是广告投放还是企业营销策略制定都将基于真实的消费者数据，实现投资的价值最大化。智能营销的出现重构了已有的媒介生态，重塑了消费者的物理生活和虚拟生活的行为和路径，为营销传播提供了新的探索可能。那么，智能营销目前带来哪些跨越式的营销变化呢？1、消费者信息数据收集的全场景化5G技术与物联网技术的结合，重构了人与物，物与物，物与信息、信息与信息的连接方式，实现了“万物皆媒”。两种技术的结合使得虚拟和现实的边际越来越模糊，为广告主提供了更多可基于消费者数据信息的新型广告投放场景。传感器技术是物联网的连接基础，传感器技术可以增加信息来源的途径，增强信息采集的维度。媒体平台以智能手机作为载体，而进入“5G+物联”的智能媒体时代。现今的新闻媒体可以通过传感器实时收集新闻数据并进行新闻报道，提高了新闻的时效性。但由于消费者在同一场景不同时刻和不同场景下的数据是动态变化的，真正了解消费者的需求也不能仅对单一的场景数据分析。在智能技术的辅助下，智能手机不再是唯一的传感器，二维码、可穿戴设备(限镜、手环等)、置于家具中的芯片等，都将是传感器的一部分。智能技术下的场景将不再是单一的情境或者语境，而是成为在多样化传感器基础上形成的“触点和场景”。消费者身边所有的智能化产品或服务都将成为一个触点。不仅消费者可以通过触点接收广告信息，广告主与品牌方也可以通过点实时了解消费者的喜好，接收消费者的反馈。这些触点涵盖消费者生活的方面面，可以真正实现对消费者信息数据收集的全场景化和跨场景化。2、营销传播的创意的智能化、定制化内容营销是现阶段营销传播的手段之一，而创意是内容营销的核心。内容营销是“包含创造、组织、分配、详述过程等，涉及有趣、贴切、有用的内容。目标是与特定的用户群，展开有关内容的对话。通过内容营销，消费者可以从品牌的支持者和拥护者转变为品牌的推广者。智能技术的应用虽然为广告主和品牌提供了更为广泛而丰富的媒体平台，但媒体形态的多样性也对广告主和品牌方的内容营销提出了更高要求（尤其是创意）。仅仅是创意在形式上的转换，已经不能满足不同媒体上不同受众的喜好。人工智能的入将通过智能化手段实现基于媒体平台的动态创意优化，满足消费者的个性化需求，提升内容营销的效率。人工智能将在5G物联网、大数据、云计算等智能技术辅佐下，实现创意生产的智能程序化。在传统的营销传播过程中，营销人员时常为了一个最好的创意而耗费大量人力物力。由于受到个人经验以及对消费者了解不完全的限制，所谓的“最好的创意”，并不能很好地与消费者产生互动，满足消费者的喜好。人工智能将解决该问题，为广告主和品牌方提供最佳的创意和最合适的营销方案。基于人工智能的程序化创意建立在对内容创意数据和消费者数据的机器学习和深度学习基础之上，是一种自主性学习。相比较先前按照设定算法的程序化创意，以人工智能技术为基础的程序化创意更具智能化。在了解消费者的痛点后，有针对性地进行内容创意的程序化生产，让营销从 “千人一面”演变为正真的“千人千面”。3、链路化的营销传播信任体系重构营销传播中，消费者的决策路径有着线性逻辑下的非线性特征。广告主与品牌方往往很难有效地衡量传播价值与销量数据的关联性。低价值流量、技术暗箱等，也让整个数字营销传播行业的信任备受危机考验。区块链的智能合约功能，可以让数字广告的真实展示次数被记录，且无法更改，实现整个营销传播过程的透明化。同时，对消费者在媒介上的不同行为的进行链路引导，结合内容营销实现需求触发后的即时满足。透明化的传播数据与链路，让广告商可以实时监控不同受众与内容匹配后的点击率、响应率和响应结果等，并结合分受众信息，进行更为精准的广告投放。4、营销传播的精准性和匹配度消费者每天在不同场景中产生的数据是极为庞大的，其中包含视频、图片、地理位置、网络日志等结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。借助大数据技术，可以完成对数据进行整合和深度挖掘，筛选出有效信息。云计算将通过内容识别完成对关键性元数据的提取，并通过等级和置信度对相似的数据进行聚合，形成具有代表性的消费者标签。例如：人口标签是一级标签，其下属的性别、年龄、星座为二级标签，这些标签又会与不同场景标签进行匹配，实现更为精准化的营销传播。大数据和云计算将基于人工智能生成的内容创意在不同场景下，根据消费者的实时数据进行营销传播，场景信息与消费者信息的精准化匹配，将促成消费者的消费行为。并通过云计算实现营销传播策略的时优化，目前由于不同媒体平台的消费者数据信息是不互通的，数据呈现分区化和分层区，形成了一座座“数据孤岛”。这无疑也加重了广告主和品牌方数据处理的负担，而“大数据+云计算”与“5G+物联网”技术组合的协同效应，将进一步辅助广告主与品牌营销全面化、立体化地了解消费者的互联网行为，以及其背后对应的消费者偏好，使消费者画像不断精确，实现广告效果的可量化，实现广告策略的可优化，实现“品效合一”5、跨场景的营销传播覆盖在智能技术的不断推动下，营销传播将实现真正意义的跨场景传播。现阶段的数字营销传播已经实现了在线消费者于特定环境中与广告的匹配，而5G技术和物联网技术的结合，会让真正的让“万物互联”实现。并配合全链路传输，对受众的特征与状态更迅速地识别，完成对线上和线下受众数据的收集与分析。5G的高速数据传输与低延迟的物联网传感器，将基于场景中收集分析得来的数据完成适当的广告匹配。实现虚拟广告位和物理广告位的实时动态展示，完成定制化营销传播。当消费者步入相对应的场景之中，云计算技术将唤起被存储数据，完成数据匹配，消费者就会收到符合其需求的广告链接。这些链接不仅能提供详细的产品信息，还能提供精确的室内引导，为消费者带来全新的体验。6、沉浸式的互动体验传播智能技术将进一步推动沉浸式互动营销传播的发展。与基于图文和视频的营销传播相比，依托AR(增强现实)和VR(虚拟现实)的营销传播，会更侧重于为消费者营造出由产品服务带来的直观而亲密的感觉，使消费者产生身临其境之感，具有天生的优势。在智能技术的辅助下，未来的沉浸式互动营销传播将呈现VR、AR、MR(混合现实)、XR(扩展现实)的四足鼎立，为消费者带来更为丰富的临场感和极强的购物体验。从6大营销变化可以看出，智能营销实现了整个营销传播的赋能，为数字营销传播提供了更多想象力与动力。在人工智能技术的辅助下，智能营销将实现“人性化”、“程序化”、“智能化”，广告行业也将焕发新的活力。
人工智能测试人员。目前很多开发团队正在测试新技术，希望在早期就能够发现问题和错误，并且自动评估和纠正错误代码。但人工智能并不擅长这个领域，想要成熟还需要一段时间。因此，机器需要人类帮助它们来评估自己的决定。根据来自白宫的一份报告称，目前很多机器人，甚至是已经被大规模部署应用的机器人，都需要更广泛的质量检测和监控，这些任务都需要人类来完成。软件测试人员扮演着重要的角色，因为他们负责对测试工作流程进行建模。此外，软件测试主管需要持续对项目进度进行监控，并且在必要的时候接管。
一个行业从出现到发展再到成熟，注定会带动一大批的就业，但是不同的行业，能够带动的范围和程度也有所不同。人工智能的不断发展，可以分为两个阶段，也就是现在技术所实现的弱人工智能阶段，和未来可能会实现的强人工智能阶段。就当前所处的起步阶段来说，数据的采集、标注员就是最接地气的新职业。机器学习需要海量的数据的支撑，常见的包括语音数据、图片数据等等，所以就产生了一大批专门从事数据标注、采集的“数据搬运工”。他们或专职或兼职，从事着日常的语音与图片数据的标注与采集工作，有的利用工作之余，有的则是全职宝妈。他们将采集的数据汇总给专业的数据服务商，这时就出现的另外一个新的职业。
没有
《视读人工智能》：机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？本书着眼于人工智能这个有史以来最为棘手的科学问题之一，集中探讨了其背后的一些主要话题。人工智能不仅仅是一个虚构的概念。人类对智能机体结构半个世纪的研究表明：机器可以打败人类最伟大的棋手，类人机器人可以走路并且能和人类进行互动。尽管早就有宣言称智能机器指目可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。意识和环境是困扰研究的两大难题。我们到底应该怎样去制造智能机器呢？它应该像大脑一样运转？它是否需要躯体？从图灵影响深远的奠基性研究到机器人和新人工智能的飞跃，本书图文并茂的将人工智能在过去半个世纪的发展清晰的呈现在读者面前。《人工智能的未来》：诠释了智能的内涵，阐述了大脑工作的原理，并告诉我们如何才能制造出真正意义上的智能机器——这样的智能机器将不再仅仅是对人类大脑的简单模仿，它们的智能在许多方面会远远超过人脑。霍金斯认为，从人工智能到神经网络，早先复制人类智能的努力无一成功，究其原因，都是由于人们并未真正了解智能的内涵和人类大脑。所谓智能，就是人脑比较过去、预测未来的能力。大脑不是计算机，不会亦步亦趋、按部就班的根据输入产生输出。大脑是一个庞大的记忆系统，它储存着在某种程度上反映世界真实结构的经验，能够记忆事件的前后顺序及其相互关系，并依据记忆做出预测。形成智能、感觉、创造力以及知觉等基础的，就是大脑的记忆-预测系统……《人工智能哲学》：人工智能哲学是伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域著名学者的十五篇代表性论文，这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立作出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能发展的历程，该学科发展的趋势，以及人工智能中的重要课题。在这些划时代的著作中，包括有：现代计算机理论之父艾伦·图灵的“计算机与智能”；著名美国哲学家塞尔的“心灵，大脑与程序”；J·E·欣顿等人的“分布式表述”，以及本书编者、英国著名人工智能学者M·A·博登的“逃出中文屋”。《人工智能：一种现代的方法》：本书以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。全书分为八大部分：第一部分人工智能，第二部分问题求解，第三部分知识与推理，第四部分规划，第五部分不确定知识与推理，第六部分学习，第七部分通讯、感知与行动，第八部分结论。本书既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。因此本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，可以作为信息领域和相关领域的高等院校本科生和研究生的教材或教学辅导书目，也可以作为相关领域的科研与工程技术人员的参考书。
看能不能帮上你。
虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 26% 增长至2017 年的 68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 64% 。 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
各行各业都在用人工智能提升效率，替代人，减少误差人开始被赶到越来越低端的工作去这就是现实和趋势
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回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
没有
自己去看下汉斯的oa期刊——人工智能与机器人研究
看你把 artificial intelligence 定义在什么领域 俺幻想的 AI 跟霹雳游侠那车差不多 最少也得有自动学习功能 不然感觉就是 编好的程序 + 机器 永远按程序的步骤去执行
专科本科论文，具体是什么要求。需要多少字，开题报告有没有；资料有一些，可以发给你参考下。
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没有
你还是自己去汉斯出版社 的官网找下相关文献看看学习学习吧