各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享亚马逊人工智能技术，以及亚马逊 人工智能的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
本文目录
亚马逊的DeepLens如何通过AI连接网络？
对亚马逊的DeepLens的介绍以及对AI的一点思索
虽然对提问的内容不是很理解，但还是尝试回答一下，说不定就说中了呢？对于一款产品，我们通常的理解可以分为三层：1.是什么？2.为什么？3.怎么用？
针对第一个问题，首先我们先来了解一下DeepLens是什么？根据亚马逊的官方解释，DeepLens是一款与AWS云服务集成的支持无线传输的视频摄像头和开发平台。它允许用户使用最新的人工智能（AI）工具和技术来开发基于深度学习模型的计算机视觉应用程序。
如果你是一位机器学习（MachineLearning）的初学者，你能够利用DeepLens现成的基于深度学习示例项目实践教程来深化学习。亚马逊提供的每个样本项目都至少包含一个预先训练的模型和一个教学上直接使用的推演功能。
而如果是一位经验丰富的从业者，你可以利用DeepLens开发平台来训练卷积神经网络（CNN）模型，并将包含该模型的计算机视觉应用项目部署到AWSDeepLens设备中。你可以在任何系统支持的深度学习框架中训练模型，包括
·Caff（一种常用的卷积神经网络框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上)；
·MXNet（一种亚马逊提供和推荐的高性能、灵活的深度学习库）
·TensorFlow（一种由谷歌提供的开源机器学习框架，同时也是GitHub上排名第一的神经网络算法库）。
DeepLens的硬件配置
AWSDeepLens通常搭载以下硬件配置：
支持MJPEG格式（MotionJPEG）并具备400万像素的摄像头8GB的板载内存16GB的存储容量32GBSD卡支持2.4GHz和5GHz标准双频网络的Wi-Fi微型HDMI显示端口一个音频输出和两个USB端口功耗：20W电源输入：5V和4AAWSDeepLens相机采用Intel?Atom处理器，每秒可处理1000亿次浮点运算（GFLOPS）。这可以为用户提供在设备上执行推演所需的计算能力。微型HDMI显示端口，音频输出和USB端口允许用户连接外围设备，可以利用其他计算机视觉应用程序获得额外创意发挥。
AWSDeepLens软件的基本工作流程
设备开启后，AWSDeepLens会开始捕捉视频内容。并由此生成两个输出流：（A）设备流-未经处理即传递的视频流。（B）项目流-模型处理视频帧的结果InferenceLambda函数接收未处理的视频帧。InferenceLambda函数将未处理的帧传递给项目的深度学习模型，并在其中进行处理。InferenceLambda函数从模型接收已处理的帧，并在项目中传递出已处理的帧。第二个问题，为什么要创造AWSDeepLens，以及分析亚马逊更为深层次的商业探索目的。
很显然，AWSDeepLens是一个开创性的产品，它让智能实验室里仅供计算机科学家研究的稀缺物品，变成了寻常工程师能够接触和探索人工智能的实验对象。对于IoT，Edge和AI爱好者而言，它的吸引力无疑是难以拒绝的。DeepLens将成为一个极具想象空间的成人游乐场，用于测试一些新兴技术，如物联网，边缘计算，机器学习和无服务器计算等前沿领域场景。
对于亚马逊推出这款产品的深层原因，我们试分析如下：
1.AWS（亚马逊）与Google在深度学习领域的分庭抗礼
随着2017年2月16日，Google正式对外发布GoogleTensorFlow1.0正式版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。AI端的竞争开始从实验室走向大众市场，TensorFlow成为普通开发人员在机器学习方面尝试涉足的首批项目之一。
随着TensorFlow的不断扩张，它不仅仅作为一个框架提供API供用户调用，也同时在围绕着算法服务推出各种配套的服务内容。而这，显然开始侵蚀到了亚马逊云服务（AWS）的领域范围，虽然AWS也有自家官方支持的MXNet，但是相对于谷歌正规军推出的TensorFlow，由零散团体做出来的MXNet还是稍显稚嫩。
因此，亚马逊亟需要划分一个新的赛道出来，突破当前的劣势地位。
2.深度学习的核心竞争不仅仅在于算法，还应有数据
对于深度学习（DeepLearning），人工智能的顶级权威吴恩达（AndrewNg）认为：
深度学习的核心是，我们需要有足够快的计算机以及足够多的数据来对大型神经网络进行实际的训练。--2013年演讲《深度学习，自主学习和无监督特征学习》我们现在已经开始拥有非常强大的神经网络，但还需要有权访问的大量数据。--2015在ExtractConf《Whatdatascientistsshouldknowaboutdeeplearning》更加通用的描述是：深度学习算法的特点在于提供用于训练的数据量越大，算法的性能越高，而且是一个随数据量动态变化的过程。
由此，也不难理解，亚马逊推出AWSDeepLens的更广泛的目的，在于通过商业化产品的推广和AWS云的连接，将更多有效的数据将收集起来，助推自身发展。
3.物联网和云的未然布局
边缘计算、雾计算、云计算，这些都需要有及其庞大的数据进行支撑，而在不远的未来构成物联网的数十亿设备将是不可忽视的资源。同时，对于这么多设备，物联网服务将存在无法集中化的问题。它不会围绕服务器进行扩展以满足需求，而是在边缘变得更加智能-至少做一部分必要的分析。这就是为什么AWSDeepLens的概念如此引人注目的原因。他一方面为终端产品面临独立而智能化的问题提供了解决方案，而同时又推动深度学习在终端的适应性方面进行了探索和验证。
关键的例子在于，对于自动驾驶的车辆而言，一辆随时需要连接云端的汽车是不可接受的，无论从实际操作层面还是心理层面都不会被用户接受。因此如何有效保证在离线状态下，自动驾驶车辆既拥有强大的计算能力，同时又不会消耗大量的资源（比如电力和CPU计算资源），将成为一个重要的研究方向。
至于第三个问题，怎么用？在这里，我们不会去探讨AWSDeepLens具体怎么调试，让这些复杂的技术问题就交给GitHub上面的Geek们去伤脑筋吧。我们来聊一下“未来”：
谷歌在2018年谷歌I/O的演讲中，主要有3个主题：
AI-人工智能Wellbeing-福利[划掉]FakeNews-假新闻[划掉]作为人工智能领域毫无争议的王者，我们将从谷歌最新的演讲中推断未来人工智能的发展方向：
特征增强
智能助理
虚拟现实
无人驾驶
展望未来，机器将越来越多地成为人类器官的特征延伸，帮助人类监控和预测原来无法知道的内容，修补残缺人体原本的缺陷。比如利用医疗AI进行视网膜筛查心脏病和糖尿病，通过分析医疗保健中的人类视网膜图像来诊断疾病以及预测未来24小时内患者再入院的可能性等。而同样通过AI的加持，能够让残障人士使用摩斯码设备进行交流从而获得更好的生活。
智能助理层面，AI将更加贴近人类的实际生活，包括主动推测意图，更智能地解决问题，以及更自然和聪明的语音助理，至少现在不用再傻傻的先喊一声“HeyGoogle！”（我希望苹果能早日实现这个功能：）。而更加魔幻的场景是，谷歌CEO皮查伊表示，Google助手可以帮助预约理发和订座，而对接的服务人员甚至不知道对方仅仅是一个语音助理。
“在互联网上，没人知道你是一条狗”，看来互联网上这句最著名的戏言即将变成现实...
虚拟现实，通过Google地图和相机的连接，手机中的地图内容将与现实场景结合起来，AR应用将能够嵌入引导图标，从而提供更加丰富的图文信息以及智能地指引。
最后，作为谷歌公司的兄弟公司Waymo，CEOJohnKrafcik透露，其无人驾驶的错误已减少100多倍而预判则得到了大幅提升。
很显然，随着AI的深层次介入，设备设施的智能化已不可避免，AI的加速发展势必会改变我们当前生活的方方面面。我想，AI不应该成为科学家们的独角戏，极客们的孤独狂欢，对普罗大众而言，参与进来，了解它，学习它，适应它，或许是未来人生的必修课。
人工智能在工业机器人方面有哪些应用？
人工智能顾名思义，就是利用机器去模仿一些人的思路和智力，去做人一直做的一些东西，也可以看成一种升级版本的自动化技术，自动化技术在工业上一直都在研究如何用机器取代人做事情，从这个角度而言，人工智能当然是前景乐观，毕竟人越来越懒，不愿意做生产了，人工智能工业机器人，实际就是控制算法稍微复杂点的机械手。
人工智能的7个趋势是什么，AI如何与操作机器学习协作？
随着人工智能（AI）变得越来越普遍，每个行业都竞相开发人工智能AI解决方案来推进它们的用例，围绕生产环境部署出现了实际的挑战。
在我之前的文章中：如何从实验转向构建生产机器学习应用程序，我描述了将机器学习(ML)实验用于生产部署的过程。在这篇后续文章中，我概述了有助于用户简化和扩展整个机器学习生命周期的七个人工智能行业趋势。我们将描述每个趋势，讨论为什么它对操作机器学习很重要，以及当企业决定利用趋势来加速或改进其操作ML实践时，应该考虑哪些因素。
图1显示了一个典型的机器学习(ML)生命周期。随着时间的推移，ML功能相对于业务需求得到进一步优化，这个循环会重复。
趋势一：数据市场
许多机器学习计划的第一个挑战是找到一个可接受的数据集。数据市场试图解决数据集的短缺，尤其是在医疗和物联网等关键领域，通过提供一个：个人可以分享他们的数据、公司可以使用数据进行人工智能AI和分析的平台。市场平台保证了安全性、私密性，并提供了一个经济模型来激励参与者。
数据市场可以提供其他难以获得的丰富的数据，而且市场可以提供数据源并沿袭那些以后管理数据和确保质量所需要的信息。
趋势二：综合数据服务
解决数据集短缺的另一个角度是合成数据集市场。机器学习技术的进步已经证明，机器学习本身可以产生真实的数据集来训练其他ML算法，特别是在深度学习空间中。人工合成数据因其潜力而广受赞誉，因为相对于能够访问大量数据集的大型组织，人工智能AI可以为规模较小的公司提供公平的竞争环境。合成数据可以是真实数据集的匿名版本，也可以是真实数据样本生成的扩展数据集，还可以是模拟环境，比如用于训练自动驾驶汽车的虚拟环境。
趋势三：标签服务
好的数据集是稀缺的，被标记的好的数据集更加稀缺。为了解决这个问题，出现了一个数据标签市场，它经常关注特定的数据类型(比如图像中的对象)。其中一些标签来自于跨地理区域协调并通过协调软件管理的人工贴标签者。公司正在这个领域进行创新，将人工和基于机器学习的标签结合起来，这是一个有潜力降低纯人工标签成本的趋势。这一领域的其他创新包括使企业能够与标识服务提供者直接交互的服务。
趋势四：自动化机器学习模型一旦找到合适的数据集并贴上标签，下一个挑战就是找到一个好的算法并训练一个模型。自动化机器学习(AutoML)技术使算法/模型选择和调优过程自动化，获取一个输入数据集，运行大量训练算法和超参数选项，以选择建议部署的最终模型。与AutoML相关(并且经常在内部提供)，是利用深度特性合成等技术实现的特征工程自动化功能合成。AutoML软件有时也可以对输入数据集执行偏差检测。一些自动解决方案是SaaS产品，而另一些是可下载的软件，可以在云环境或内部环境中以容器形式运行。
趋势五：预制容器对于那些可能正在开发自己模型的人来说，容器是生产部署的一种完善的设计模式，因为它们使任何训练或推理代码都能够在定义良好的可移植和可伸缩的环境中运行。Kubernetes等编制工具进一步支持基于容器的机器学习ML的伸缩性和灵活性。然而，组装容器可能是一项具有挑战性的任务，因为必须解决依赖关系，并对整个堆栈进行调优和配置。预先构建的容器市场解决了这个问题，为预先配置的容器提供了预先安装和配置的必要库，特别是对于复杂的环境，如GPUs。
趋势六：模型市场如果你不想建立或训练自己的模型，有模型市场。模型市场使客户能够购买预先构建的算法，有时还可以购买经过训练的模型。这些对于以下用例是有用的：（a）用例是足够通用的，因此不需要训练定制模型，也不需要将训练/推理代码装备到定制容器中；（b）像转移学习这样的机制可以用来扩展和定制基本模型；（c）用户没有足够的训练数据来建立自己的模型。在模型市场中，处理数据和训练一个好的模型这样重要的工作可以被卸载，使用户能够专注于操作化的其他方面。也就是说，模型市场的一个关键挑战是筛选内容，以找到适合您需求的资产。
趋势七：应用级人工智能服务最后，对于跨业务存在的常见用例，应用程序级别的人工智能AI服务可以消除对整个操作机器学习ML生命周期的需求。人们可以订阅执行人工智能任务的终端服务，而不是创建模型、训练和部署它们。应用级人工智能AI服务包括视觉、视频分析、自然语言处理(NLP)、表单处理、自然语言翻译、语音识别、聊天机器人等任务。
好处和注意事项上述所有趋势都使用户能够简化或加快一个或多个操作机器学习ML生命周期的各个阶段，通过卸载、重用预构建项，或者通过特定阶段的自动化。考虑到迭代机器学习ML流程是如何实现的(例如，训练通常包括数十到数百个实验)，自动化这些流程可以产生更可跟踪、可重现和可管理的工作流。外包这些任务甚至更容易，尤其是在强化了模型和算法的情况下(除了您自己的环境之外，已经在许多环境中测试过)可以用于基本任务。
也就是说，在您的环境中使用这些服务之前，有几个因素需要考虑：
1：考虑适用性并不是所有的趋势都适用于所有的用例。最普遍适用的趋势是AutoML，它的应用范围很广。类似地，模型市场有非常广泛的模型和算法可用。数据集市和合成数据集趋向于特定于用例的类，而预构建的容器可以特定于不同的硬件配置(如GPUs)，而这些硬件配置又适用于特定的用途。许多数据标签服务也有特定的用途(比如图像分类和表单阅读)，但一些咨询公司确实提供定制的标签服务。最后，端到端人工智能AI服务非常特定于用例。
2：人工智能信任随着更多的ML被部署，人类普遍对黑箱人工智能系统的恐惧表现为对信任的担忧和对监管力度的加大上。为了从人工智能AI中获益，企业不仅要考虑生产机器学习ML的机制，还要考虑管理任何客户社区的关注点。如果不加以解决，这些担忧可能会在客户流失、企业出糗、品牌价值损失或法律风险中具体化。
信任是一个复杂而广泛的主题，但其核心是需要理解和解释机器学习ML，并确信ML在预期的参数范围内正确运行，不受恶意入侵。特别是，生产ML所做的决策应该是可解释的——即必须提供可信服的解释。这在诸如GDPR的解释权条款等法规中变得越来越有必要。可解释性与公平性密切相关——需要确信人工智能AI不是无意或故意做出有偏见的决策。例如，亚马逊(Amazon)Rekognition等人工智能AI服务也因存在偏见而受到关注。
由于上面提到的几乎所有趋势都涉及到将机器学习ML生命周期的某些方面卸载或“外包”给第三方或自动化系统，因此需要在每个阶段进行额外的了解，以确保最终的生产生命周期能够交付信任的核心原则。这包括了解所部署的算法，用于训练它们的数据集是否没有偏见，等等。这些需求不会改变生命周期本身，但是需要付出额外的努力来确保正确的沿袭跟踪、配置跟踪和诊断报告。
考虑3：可诊断性和运营管理
无论机器学习ML生命周期的组件来自何处，您的企业都将负责管理和维护ML服务在其生命周期中的健康状态(除了人工智能趋势7中完全外包的服务之外)。如果是这样，数据科学家和工程师必须了解正在部署的模型、用于训练模型的数据集以及这些模型的预期安全操作参数。由于许多服务和市场都是新生的，所以目前还没有标准化。用户有责任理解他们所使用的服务，并确保服务能够与生命周期的其余部分一起得到充分的管理。
怎么设置人工智能说话
要设置人工智能说话，需要先选择合适的人工智能平台或工具，例如GoogleCloudAI、AmazonLex、IBMWatson等等。
然后，要编写一些代码或使用界面进行配置，以定义人工智能的响应行为和语音输出。这通常需要一定的编程或技术知识，但有些平台也提供了可视化工具和模板，使设置变得更加简便。具体操作需根据平台或工具的文档和指引进行。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。