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關(guān)于虹科智能感知虹科智能感知事業(yè)部專注于智能感知與機(jī)器視覺領(lǐng)域，已經(jīng)和IDS，Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國際公司展開深度的技術(shù)合作。我們的解決方案包括3D激光雷達(dá)，工業(yè)相機(jī)，視覺處理平臺(tái)，圖像采集卡及視覺系統(tǒng)集成等。虹科的工程師積極參與國內(nèi)外專業(yè)協(xié)會(huì)和聯(lián)盟的活動(dòng)，我們非常重視技術(shù)培訓(xùn)和積累，公司定期與國內(nèi)外專家團(tuán)隊(duì)進(jìn)行交流和培訓(xùn)。在本次視覺論壇中，我們合作伙伴的資深人工智能工程師Wassim El Ahmar提供了一些關(guān)于AI的基礎(chǔ)知識(shí)。幫助我們理解基本概念和未來的廣大應(yīng)用前景。問：什么是AI？Wassim:人工智能，也就是AI，被廣泛地定義為一臺(tái)機(jī)器能夠以我們認(rèn)為“智能”的方式解決問題或完成任務(wù)，比如解決數(shù)學(xué)問題。機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是我所說的ML，是AI的一個(gè)分支，指的是機(jī)器在提供數(shù)據(jù)的情況下，能夠在沒有人類干預(yù)的情況下學(xué)習(xí)如何解決特定問題的解決方案。深度學(xué)習(xí)是ML的一個(gè)分支，指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是由受人腦工作方式啟發(fā)的人工神經(jīng)元組成的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)看到越來越多的數(shù)時(shí)，它能夠“學(xué)習(xí)”與所解決問題相關(guān)的特征。問：所有AI都是自主的嗎？Wassim:AI的最終目標(biāo)是自主。機(jī)器可能無法立即完全自主，但通過培訓(xùn)，目標(biāo)是發(fā)展AI能力，使其能夠獨(dú)立于人為干預(yù)發(fā)揮作用并處理決策技能。例如，在檢驗(yàn)應(yīng)用程序中，目標(biāo)是能夠?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行培訓(xùn)，使其能夠開始學(xué)習(xí)錯(cuò)誤并獨(dú)立識(shí)別缺陷產(chǎn)品。問：什么是傳統(tǒng)AI？Wassim:AI是一個(gè)非常廣泛的范疇，包括自然語言處理、語音識(shí)別和電子商務(wù)等應(yīng)用。當(dāng)你在網(wǎng)上購買產(chǎn)品時(shí)，平臺(tái)上經(jīng)常會(huì)有“推薦”的產(chǎn)品或“你可能也喜歡”的建議。這就是AI，但是專家需要設(shè)計(jì)每個(gè)特性和能力，包括規(guī)則的所有變化和環(huán)境。如果客戶A購買產(chǎn)品XY，他們也可能喜歡產(chǎn)品Z。傳統(tǒng)的機(jī)器視覺應(yīng)用需要類似程度的硬編碼工程來識(shí)別故障或問題。改進(jìn)的GPU技術(shù)的引入，以及用于訓(xùn)練的更大數(shù)據(jù)集可用性的提高，現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)正在向包括深度學(xué)習(xí)能力的方向發(fā)展。問：什么是深度學(xué)習(xí)？Wassim:深度學(xué)習(xí)，也被定義為深度神經(jīng)學(xué)習(xí)，是AI的一個(gè)分支，機(jī)器學(xué)習(xí)方法基于強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受我們大腦中神經(jīng)元運(yùn)作方式的啟發(fā)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)看到越來越多的數(shù)據(jù)時(shí)，它能夠“學(xué)習(xí)”與所解決問題相關(guān)的特征。問：深度學(xué)習(xí)是如何工作的？Wassim:一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提高自身的性能，當(dāng)它看到越來越多的數(shù)據(jù)時(shí)可以“自學(xué)”，就像我們?nèi)祟愐粯樱ㄐ『W(xué)習(xí)如何騎自行車，每次嘗試都會(huì)變得越來越好）。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須做出決策，它將分析所有可用的數(shù)據(jù)并做出預(yù)測(cè)。網(wǎng)絡(luò)做的決定越多，它就越學(xué)會(huì)通過驗(yàn)證和確認(rèn)來糾正自己。隨著時(shí)間的推移，機(jī)器就提高了它各方面的能力和預(yù)測(cè)技能。問：機(jī)器學(xué)習(xí)如今在哪使用？Wassim:現(xiàn)在有大量的研究是針對(duì)機(jī)器視覺功能的，比如目標(biāo)分類、檢測(cè)和分割。通過將AI技術(shù)與傳統(tǒng)的視覺過程結(jié)合起來，制造商可以大大減少在人力資本和廢棄產(chǎn)品方面花費(fèi)金錢的質(zhì)量檢查錯(cuò)誤。對(duì)于大型制造商來說，誤報(bào)是一個(gè)重要的問題，它會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)線停機(jī)和昂貴的二次人工檢查。使用簡(jiǎn)單的兩個(gè)類（合格/不合格）進(jìn)行分類是從AI開始訓(xùn)練時(shí)最快最不復(fù)雜的應(yīng)用程序。

虹科產(chǎn)品：虹科-AI網(wǎng)關(guān)

關(guān)鍵特點(diǎn)：

與現(xiàn)有的檢測(cè)硬件、軟件和終端用戶流程配合
支持GigEVision、USB3 Vision、CameraLink或MIPI等多種接口協(xié)議
強(qiáng)大的NVIDIA GPU可以部署開源或自定義算法，包括預(yù)先訓(xùn)練好的TensorFlow深度學(xué)習(xí)模型和使用OpenCV等開源庫開發(fā)的Python plug-ins

虹科產(chǎn)品：AI軟件平臺(tái)

關(guān)鍵特點(diǎn)：

直觀的、基于web的eBUS AI Studio平臺(tái)允許任何用戶（從非程序員到高級(jí)開發(fā)人員）設(shè)計(jì)、培訓(xùn)、測(cè)試和部署自己的AI和計(jì)算機(jī)視覺插件

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