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關于虹科智能感知虹科智能感知事業部專注于智能感知與機器視覺領域，已經和IDS，Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國際公司展開深度的技術合作。我們的解決方案包括3D激光雷達，工業相機，視覺處理平臺，圖像采集卡及視覺系統集成等。虹科的工程師積極參與國內外專業協會和聯盟的活動，我們非常重視技術培訓和積累，公司定期與國內外專家團隊進行交流和培訓。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提供了一些關于AI的基礎知識。幫助我們理解基本概念和未來的廣大應用前景。問：什么是AI？Wassim:人工智能，也就是AI，被廣泛地定義為一臺機器能夠以我們認為“智能”的方式解決問題或完成任務，比如解決數學問題。機器學習，也就是我所說的ML，是AI的一個分支，指的是機器在提供數據的情況下，能夠在沒有人類干預的情況下學習如何解決特定問題的解決方案。深度學習是ML的一個分支，指的是神經網絡，它是由受人腦工作方式啟發的人工神經元組成的。神經網絡的特點是，當網絡看到越來越多的數時，它能夠“學習”與所解決問題相關的特征。問：所有AI都是自主的嗎？Wassim:AI的最終目標是自主。機器可能無法立即完全自主，但通過培訓，目標是發展AI能力，使其能夠獨立于人為干預發揮作用并處理決策技能。例如，在檢驗應用程序中，目標是能夠對系統進行培訓，使其能夠開始學習錯誤并獨立識別缺陷產品。問：什么是傳統AI？Wassim:AI是一個非常廣泛的范疇，包括自然語言處理、語音識別和電子商務等應用。當你在網上購買產品時，平臺上經常會有“推薦”的產品或“你可能也喜歡”的建議。這就是AI，但是專家需要設計每個特性和能力，包括規則的所有變化和環境。如果客戶A購買產品XY，他們也可能喜歡產品Z。傳統的機器視覺應用需要類似程度的硬編碼工程來識別故障或問題。改進的GPU技術的引入，以及用于訓練的更大數據集可用性的提高，現在機器學習正在向包括深度學習能力的方向發展。問：什么是深度學習？Wassim:深度學習，也被定義為深度神經學習，是AI的一個分支，機器學習方法基于強大的神經網絡，這些神經網絡是受我們大腦中神經元運作方式的啟發。神經網絡的特點是，當網絡看到越來越多的數據時，它能夠“學習”與所解決問題相關的特征。問：深度學習是如何工作的？Wassim:一個神經網絡能夠提高自身的性能，當它看到越來越多的數據時可以“自學”，就像我們人類一樣（小孩學習如何騎自行車，每次嘗試都會變得越來越好）。由于神經網絡必須做出決策，它將分析所有可用的數據并做出預測。網絡做的決定越多，它就越學會通過驗證和確認來糾正自己。隨著時間的推移，機器就提高了它各方面的能力和預測技能。問：機器學習如今在哪使用？Wassim:現在有大量的研究是針對機器視覺功能的，比如目標分類、檢測和分割。通過將AI技術與傳統的視覺過程結合起來，制造商可以大大減少在人力資本和廢棄產品方面花費金錢的質量檢查錯誤。對于大型制造商來說，誤報是一個重要的問題，它會導致生產線停機和昂貴的二次人工檢查。使用簡單的兩個類（合格/不合格）進行分類是從AI開始訓練時最快最不復雜的應用程序。

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