人工智能

用深神经网络架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一些关键因素驱动的，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型深度学习算法的快节奏创新。

从系统1深度学习到系统2深度学习的过渡

深上优于人工智能的当前状态称为系统1深度学习,它可以用一个例子最能说明一个人开车在一个已知的附近打电话或者与一名乘客,并能够自动开车经过,没有有意识地关注驾驶。

图像分割、分类和属性提取

目标检测，分割和分类是解决几个复杂的计算机视觉挑战的基石。对象检测有助于识别图像中的对象，形成矩形边界，并创建边界框来缩小对象。

视频见解

将人工智能应用到视频中会出现几种有趣的可能性，如生成视频字幕、视频突出部分、内容审核、品牌覆盖范围、监控和人员或对象跟踪。

采用神经机器翻译和基于转录的系统来挖掘会话洞察力

历史上，翻译系统主要使用基于计数的模型来实现统计机器翻译。它们最适合使用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

除了使用指纹或面部识别之外随着Covid-19的情况，这已经获得了更多的相关性。

从表单提取、文档属性和段落中获得内容智能

企业以数字或手写内容的形式将信息嵌入到各种类型的文档中。这些包括研究研究文件，了解你的客户表格，工资单和发票。提取关键信息点并系统地将其数字化是关键问题，也是跨行业的驱动模式。

解决延迟，点特定的上下文学习与基于边缘的智能

智能应答,汽车建议语法、句子填空题在输入电话,语音识别,语音助手,面部生物识别解锁一个电话或一个自主车辆导航系统,机器人技术,增强现实应用程序,他们使用本地,本地部署人工智能模型来提高用户操作的响应时间。

集成AI生命周期工具，推动企业范围的标准化

AI生命周期涉及各种阶段，从数据收集，数据分析，特征工程和算法选择到模拟构建，调整，测试，部署，管理，监控和反馈回路以进行持续改进。

通过模型交换实现模型共享和可用性

从划痕中创建AI模型需要大量的努力和投资来收集数据集，标记数据，选择算法，定义网络架构，建立超参数等，除了这种语言，框架和库以及客户端偏好等方面之外。与另一个问题空间不同。

遵守AI伦理作为构建AI系统的潜在原则

随着在关键决策系统中越来越多地采用人工智能系统，这些系统产生的结果变得至关重要。在最近的一些例子中，结果是错误的，并影响了重要的人类问题，其中一些例子是被发现对特定种族和性别有偏见的人工智能招聘算法。