本文目录一览：

• 1、如何将人工智能和机器学习应用到创新创业领域
• 2、机器学习，深度学习等人工智能技术在工业界的应用状况是怎样的
• 3、“AI+制造”，未来超乎你想象
• 4、有哪些机器学习应用技术?
• 5、《机器学习及其应用2019》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

如何将人工智能和机器学习应用到创新创业领域

充分利用机器学习算法和人工智能的特点。

可以利用机器学习算法对大量数据进行分析和预测，从而发现市场机会和趋势，预测销售量和需求量等。这有助于企业做出更明智的决策和规划，提高创新能力和市场竞争力，也可以利用人工智能和机器学习技术来实现自动化生产和智能物流，提高生圆坦瞎产效率和品质，降低成本信帆和错误率。

人橘空工智能和机器学习是创新创业领域的关键技术之一，可以帮助企业快速发现市场机会、提高生产效率、降低成本、提高服务质量等。

机器学习，深度学习等人工智能技术在工业界的应用状况是怎样的

机器学习在工业领域中的创新应用研究你可以这样理解，人工智能是一个婴儿机器学习在工业领域中的创新应用研究的大脑，而深度学习就是让这个婴儿的大脑又能力看世界、听世界、感受世界。直观的说，深度学习只是服务于人工智能一个工具（也许若干年后，一种全新的工具可以代替深度学习实现人工智能），把这个工具用在语音识别领域，就能让机器更会听；把机器学习在工业领域中的创新应用研究他用在机器学习在工业领域中的创新应用研究了计算机视觉领域，就能让机器更会看。

深度学习的本质就是各种神经网络，从最早最简单的感知机，再到多层神经网络，再到现在很火的CNN、RNN，其目的都是构建一个合适的神经网络结构，让机器有能力“自己思考”——芦则我们也称之为“智能”。

关于机器学习，它是比深度学习更为广泛的概念，发展的也比较早。在人工智能届有一种说法：认为机器学习是人工智能领域中最能够体现智能的一个分支。从册亏历史上看，机器学习似乎也是人工智能中发展最陪姿棚快的分支之一。机器学习发展早期，限于计算机计算能力、样本量等因素，很多算法无法实现。而近些年来，计算机的计算能力和存储能力都有机器学习在工业领域中的创新应用研究了很大的提高，数据发掘引领了大数据时代的到来，使得原来复杂度很高的算法能够实现，得到的结果也更为精细。理论上，只要计算机计算能力足够强、样本数据量足够大，就可以不断增加神经网络的层数以及改变神经网络的结构，这就是“深度学习”，在理论和技术上，并没有太多的创新。只是深度学习代表了机器学习的新方向，同时也推动了机器学习的发展。

“AI+制造”，未来超乎你想象

    从1956年到2018年，人工智能技术已经62岁，并且正在为逐渐衰落的传统制造业带来新的生机。阿里巴巴副总裁、iDST（数据科学与技术研究院）副院长华先胜曾表示，没有通用的AI技术，只有和行业结合才有未来。而AI+制造业拥有巨大的发展潜力，是未来智能制造、产业升级的主战场。

              “AI+制造”之内涵

    AI+制造属于智能制造的范畴。神空那么什么是智能制造呢？虽然到目前为止，国际和国内尚且没有关于智能制造的准确定义，但工信部的专家给出了一个比较全面的描述性定义：智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。2018年初，周济、李培根、周艳红等人在中国工程院院刊《Engineering》提出“走向新一代智能制造”的观点。文章指出智能制造是一个不断演进发展的大概念，可归纳为三个基本范式：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。该演进对应的是从原来传统制羡陆造的“人-物理”二元系统向新一代智能制造“人-信息-物理”三元系统进化的过程（如图1，2所示）。不言而喻，AI+制造就是新一代智能制造，它全面融合了数字化、网络化和智能化；它追求的是人机协同，而不是简单地代替人类劳动。中国工程院院士潘云鹤在2018年10月29-31日举办的中国·佛山人工智能与智能制造国际大会发表题为《人工智能2.0及其技术端倪》演讲时，同样表示: “很多人工智能科学家已经认识到，最佳的方法不是用计算机去模拟人的全部智能，而是把计算机最擅长的智能和人最擅长的智能联合在一起，形成一个人机融合的智能系统来为人类服务。”

图1 智能制造三个基本范式演进

图2 从“人-物理系统”到新一代“人-信息-物理系统”

            “AI+制造”发展现状

  为了发展智能制造，加快我国智能制造技术产业化，国家先后颁布了一系列“AI+制造”相关的政策：

（一）《智能制造2025计划》指出智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业信息化、网络化、智能化的主攻方向。

（二）2017年12月，工信部发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中，提及神话发展只能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，提升智能制造关键技术的创新能力，培育推广智能制造新模式。

（三）2018年3月发布的《关于做好2018年工业质量品牌建设工作的通知》中指出组织开展智能制造新模式应用，推进产学研协同发展，推动人工智能等新技术与制造技术深度融合，突破一批关键技术装备与核心工业软件。

同时，全球制造巨头为了抢占人工智能先机，在“AI+制造业”的卡位战也在激烈展开。

    海尔通过互联网工厂建立以用户为中心的智能生态圈。截至目前，海尔已建成八大互联工厂，能够为行业生产制造环节提供先进样本支持。同时，海尔牵头成立了行业第一家工业智能研究院，以及全球家电业首个智能制造创新联盟，向整个行业输出制造的标准和模式。

    西门子则押宝“数字化双胞胎模型”及Teamcenter协作平台。数字化技术Teamcenter作为跨专业、跨项目阶段和计划的集成化的PLM解决方案，通过产品全生命周期管理的数据管理平台和产品生命周期管理平台，将产品的数据进行管理或者转换成单一来源环境，在此环境下将数据进行数字化，制作一个数字化双胞胎，与生产工艺、制造流程双胞胎，以及制造的设备、工厂的数字化双胞胎，共同形成一套全方位的数字化解决方案。

    在智能制造领域，三星主要利用IoT（物联网）、VR（虚拟现实技术）、AR（增强现实技术）、大数据、AI（人工智能）等尖端技术及智能制造解决方案，通过综合管制中心，同时管控着三星遍布全球15个国家的30个工厂生产现况，从而实现一个中心管控全球的“4M+1E”方案(MAN、MACHINE、MATERIAL、METHOD和ENVIRONMENT)。通过这样的技术，可以监控工厂内设备工作、停止及关闭状态，并游派瞎由此检查每个设备的启动效率。

    这些案例向我们清晰地展示出：制造巨头们正在奋力把AI集成到各自关键要素，以期借助“AI+制造”的模式重塑自身在制造业的全球竞争优势，为未来智能制造战争储备弹药。

            “AI+制造”应用场景

    随着人工智能技术在生活领域的快速传播，越来越多来自不同领域的学者及科研人员开始尝试着将制造领域的专有知识注入到人工智能模型中，并将其与制造业中的典型软件、系统及平台相集成，形成了一系列融合创新技术、产品与模式。

    产品研发注智，美国工业设计软件巨头欧特克推出的产品创新软件平台Fusion360和Netfabb3D打印软件集成了人工智能和机器学习模块，能够理解设计师的需求并掌握造型、结构、材料和加工制造等数字化设计生产要素的性能参数，在系统的智能化指引下，设计师只需要设置期望的尺寸、重量及材料等约束条件即可以由系统自主设计出成百上千种可选方案，大大缩短了产品研发周期。

    生产制造注智，日本NEC公司推出的机器视觉检测系统可以逐一检测生产线上的产品，从视觉上判别金属、人工树脂、塑胶等多种材质产品的各类缺陷，从而快速侦测出不合格品并指导生产线进行分拣，在降低人工成本的同时提升了出厂产品的合格率。

    供应链运营注智，美国多联式运输公司C.H.Robinson针对卡车货运的运营需求开发了用于预测价格的机器学习模型，模型中既整合了不同路线货运定价的历史数据，又将天气、交通以及社会经济挑战等实时参数加入其中，为每一次货运交易估算出公平的交易价格，在确保运输任务规划合理的前提下实现了企业利润的最大化。

    市场营销注智，美国亚马逊商城基于机器学习模型对用户的购买习惯以及产品的属性进行深度学习，形成了全面的知识图谱，在此基础上向用户进行个性化推荐，也向销售商提供相关的生产与营销建议，这项技术的应用使亚马逊增加了10%到30%的附加利润。

    产品服务注智，日本的小松机械在生产工程机械的同时也推出了智能化工程（Smart Construction）服务项目。施工过程中，借助该项目可实现由一队无人机测绘三维地图，然后指导智能机器人控制大型工业车辆作业，从而帮助用户大幅提高施工效率和品质。

    售后运维注智，电梯厂商蒂森克虏伯公司与微软合作，为其旗下24000名技术工人配备了集成人工智能技术的增强现实眼镜，以便在安装、检修电梯设备的时候能够智能化辅助识别现场并获得技术支持。业务升级后，技术工人的工作效率得以大幅提升，以往需要2小时才能解决的问题通常20分钟就能完成。

    可以看到，当前人工智能技术向制造领域的渗透在广度及深度方面均在快速推进，对制造业整体发展的支撑效应初显。但是我们也可以看到，当前产业界对人工智能的融合应用探索大多数还处于探索阶段，对部分环节的应用模式还存在较大争议，多数企业仍处于观望状态，距全行业普及应用还有较大距离。

          “AI+制造”在捷普

  捷普集团作为一家科技创新驱动型企业，时刻走在科技前列。正如我们的首席执行官Mark Mondello所宣称的那样。我们致力于走在人工智能、增强现实等技术的前沿，并将以此为中心，借助堪比数字化的速度，为日益严苛的消费者市场提供创新产品与解决方案。在AI+制造领域，捷普正在尝试将人工智能技术与增强现实和其他智能技术相结合，为客户打造更加敏捷的制造流程。公司早在2016年汉诺威工业博览会上，便与微软合作推出了预测分析解决方案。我们借助微软的Azure机器学习平台建立一个预测模型来提高生产和质量控制流程的效率。其中最引人注目的当属自动光学检测系统，它可以帮助我们快速识别部件质量是否良好。近期我们又推出了脑波计划（Project Brainwave），旨在完善自身的自动光学检测流程，并利用系统所收集的数据来训练系统检测缺陷产品的能力，确保只将真正有缺陷的部件进行人工检测。相信，在捷普人的努力下，未来我们定可以一睹其风采！

              “AI+制造”之未来

    总之，“AI+制造”势必会重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。未来，“AI+制造”必将给制造业带来革命性的变化并成为制造业未来发展的核心驱动力。

    路漫漫而其修远兮，我们将携手上下而求索！

    因为：“AI+制造”，未来超乎你想象！

参考文献：

[1]. 走向新一代智能制造，《Engineering》，2018,1

[2].《“AI+制造”最终目的是加快制造业转型升级》，《经济参考报》

[3]. 《AI+制造业，才是智能制造、产业升级的主战场》，

[4].《多国大咖共论AI＋制造业前景》，《科技日报》

[5].《盘点世界巨头们的AI+制造业之路！》，

有哪些机器学习应用技术?

机器学习的目的是使计算机能够从数据中学习和改进机器学习在工业领域中的创新应用研究，而不依赖于程序中的命令。悉档丛这种学习最终可以帮助计算机建立模型，比如那些用来预测天气的模型。在这里，让机器学习在工业领域中的创新应用研究我们看看机器学习的一些常见用途:

1、机器学习应用技术——金融应用程序

随着金融科技初创企业挑战现有企业，金融业正在迅速发展。许多现有的公司严重依赖传统的、低效的方法来提供关于标准化金融产品的建议和业务。人工智能的进步，以及自动化咨询的引入，正在改变这个领域。机器学习模型蠢慎也取代了传统的预测分析来衡量市场趋势。与传统的投资模型相比，这些模型可以提供更高的准确性，预测市场波动的速度。

现在，机器学习也在帮助金融公司防止财务欺诈。这些模型特别擅长于根据历史数据发现异常情况，并且可以很容易地识别甚至预测欺诈活动。银行正在使用这些模型来提醒客户他们账户中任何不寻常的活动。除了防止欺诈，机器学习睁樱可以在风险管理中发挥更大的作用。这些模型可以提高贷款机构信用评级和风险管理的准确性。

2、机器学习应用技术——医学应用

机器学习和大数据可以利用大量潜在的医疗数据，基于机器学习模型的新应用可以帮助识别疾病并提供正确的诊断。机器学习还可以帮助人类进行基因测序、临床试验、药物发现和开发，以及预测流行病的爆发。

例如，阿里云的ET医学大脑，一位来自世界各地的算法科学家，最近将在该平台的精准医疗竞赛中运用他们的智慧来开发个性化糖尿病治疗的预测模型。

基于人工智能的系统还可以帮助医院改进操作流程和数据管理。令人关切的是，卫生保健专业人员在阅读剂量说明或诊断数据时也会出错。具有图像识别和光学字符识别的智能人工智能系统可以对数据进行双重检查，以确保减少此类错误。

3、机器学习应用技术——工业应用

机器学习算法支持跨制造生命周期的许多应用，包括产品设计、生产计划、生产优化、分配、现场服务和回收。现在，一些行业正在实施基于人工智能和物联网的解决方案，以便在其孤立分散的SCADA(监控和数据采集)解决方案上实现更大的协同效应。

此外，机器人和自动化机器的使用对制造业来说并不新鲜。基于物联网的先进系统促进了工厂设备机械的预防性维护和维修，基于人工智能的供应链操作技术优化也在不断发展。

4、机器学习应用技术——AIOps平台

机器学习在工业领域中的创新应用研究我们大多数人都目睹过IT操作的流程设置，其中IT从业者常常负担过重，每天处理数以千计的事件。这些分析系统未能充分利用IT运营数据的真正潜力，这就是为什么正在转向开发具有更高运营能力的智能系统。AIOps中的高级人工智能算法将事件数据的分析和关联自动化。此外，AIOps可以通过使用实时删除、黑名单和关联事件提要的算法来减少此类事件发生的频率。

以上就是《机器学习应用技术有哪些?这才是人工智能发展的关键技术》的全部内容，机器学习的目的是使计算机能够从数据中学习和改进，而不依赖于程序中的命令。这种学习最终可以帮助计算机建立模型，如果你想知道更多的人工智能相关知识，也可以点击本站的其他文章进行学习。

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简介：《机器学习及其应用2019》是塌历对第十五届和第十六届中国“孝衫枣机器学习及其应用”研讨会的一个总结，邀请了与会的11位专家就其研究领域撰文，以综述的形式探讨了机器学习不同分支及相关领域的研究成果。内容涉及深度学习、主动学习、子空间学习、随机优化、因果图模型、聚类、分类等，介绍了新型深度学习范式，以及机器学习在机器翻译、大数据巧拆分析等方面的应用。

《机器学习及其应用2019》可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员阅读参考。