随着国务院印发关于落实《政府工作报告》重点分工的意见，提出做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”，未来人工智能的垂直领域应用将越来越细分，我们对人工智能的“印象”也将越来越清晰。那么AI的应用场景都有哪些呢？跟北京艾科法智能的小编一起来看看吧。
　　
　　1、自然语言生成（Natural Language Generation）
　　
　　自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
　　
　　2、语音识别（Speech Recognition）
　　
　　Siri就是一个典型的例子。
　　
　　目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
　　
　　3、虚拟助理（Virtual Agents）
　　
　　虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。
　　
　　4、机器学习平台（Machine Learning Platforms）
　　
　　机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。
　　
　　通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。
　　
　　Adext是世界上第一个也是唯一的观众管理工具，它将人工智能和机器学习应用于数字广告，以期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）
　　
　　用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。
　　
　　即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，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）
　　
　　智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。
　　
　　决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。
　　
　　7、深度学习平台（Deep Learning Platforms）
　　
　　深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
　　
　　8、生物信息（Biometrics）
　　
　　这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。
　　
　　它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。
　　
　　更多人工智能，欢迎咨询北京艾科法智能。