人工智能

利用深度神经网络体系结构提高泛化和准确性

采用基于深度学习的解决方案来解决企业级问题是由某些关键因素驱动的，例如图形处理单元计算（GPU）的可用性，大标记数据的可用性以及新的深度学习算法中的快节奏创新。

从系统1深度学习到系统2深度学习

基于深度学习的AI的当前状态被称为系统1深度学习，并且可以最好地用一个人在电话或乘客谈话时在已知附近驾驶汽车的一例，并且能够自动开车，无意识地专注于驾驶。

图像分割，分类和属性提取

对象检测，分段和分类是解决多种复杂计算机视觉挑战的构建块。对象检测有助于识别图像中的对象，形成矩形边界，并创建边界框以缩小对象。

视频的见解

从应用AI到视频，有几个有趣的可能性很有趣，例如生成视频字幕，视频亮点，内容审核，品牌覆盖范围，监视和人员或物体跟踪的视频。

通过神经机翻译和基于转录的系统来挖掘对话见解

历史上，翻译系统已经使用主要使用基于计数的模型来实现使用统计机器翻译。它们最适合带有标准名词和短语的短句，重要的是它们是轻量级模型。

语音生物识别技术

除了已被企业采用的指纹或面部识别技术外，基于说话人的身份验证技术是另一个重要趋势，它正被作为一种增强生物特征的方法而被采用。在新冠肺炎疫情下，这一点更加重要。

从表单提取，文档属性和段落中获得内容智能

企业拥有嵌入各种类型的文件和数字或手写内容的信息。这些包括研究研究文件，了解您的客户表格，PaysLips和发票。提取关键信息点并系统地将这些信息数字化为各种行业的关键问题和驾驶模式。

通过基于边缘智能的地址延迟，点特定的上下文学习

智能回复，语法的自动建议，句子完成时打字，语音识别，语音助手，面部生物识别，解锁手机或自主车辆导航系统，机器人，增强现实应用程序 - 所有这些都使用本地，本地部署的AI模型可以改善用户操作的响应时间。

集成的AI生命周期工具，用于驱动企业共标准化

人工智能生命周期包括数据收集、数据分析、特征工程和算法选择、模型构建、调优、测试、部署、管理、监控和反馈循环等各个阶段，以持续改进。

模型共享和可用性通过模型交换

从零开始创建一个AI模型需要大量的努力和投资，包括收集数据集、标记数据、选择算法、定义网络结构、建立超参数等。除了语言的选择之外，框架和库以及客户机首选项等都因问题空间的不同而不同。

坚持人工智能伦理作为构建人工智能系统的基本原则

随着AI系统在关键决策系统中增加的增加，这些系统呈现的结果变得至关重要。在最近的过去，已经存在结果是错误的并且影响了重要人类问题，其中一些例子是发现偏离特定种族和性别的AI招聘算法。