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普陀區(qū)品牌人工智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2020-09-07

人工智能設(shè)計(jì)的影響:人工智能的驅(qū)動(dòng)使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平,加上在不同場(chǎng)景觸發(fā)不同功能,有可能實(shí)現(xiàn)「每個(gè)功能/頁(yè)面都可能成為用戶首時(shí)間觸達(dá)的功能/頁(yè)面」,這意味著每個(gè)頁(yè)面都有可能成為首頁(yè),都是信息架構(gòu)的頂部,這需要產(chǎn)品的信息架構(gòu)有很強(qiáng)的兼容性和擴(kuò)展性。擁有高兼容性和擴(kuò)展性的模式莫過(guò)于FEED和IM,這兩種結(jié)構(gòu)有以下特點(diǎn):1.它們具有流的性質(zhì),結(jié)構(gòu)扁平,內(nèi)容可以無(wú)限延伸;2.它們都用樣式相同的空容器,例如FEED的列表或者卡片,IM的氣泡;3.空容器可以承載各式各樣的媒體,包括文字、圖片、音頻和視頻。要學(xué)會(huì)基本編程和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,較好能自己模擬開(kāi)發(fā)一個(gè)機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的案例。普陀區(qū)品牌人工智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)

人工智能設(shè)計(jì):記憶:記憶相當(dāng)于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù),屬于人工智能三大要素之一,也屬于有意識(shí)行為的較底層。若想優(yōu)化行為,增強(qiáng)記憶是必不可少的。以現(xiàn)狀來(lái)說(shuō),合作共贏打通各種數(shù)據(jù)是較佳途徑之一,通過(guò)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)對(duì)用戶畫(huà)像進(jìn)行補(bǔ)充,從而加深對(duì)用戶的理解。另外一個(gè)較佳途徑是系統(tǒng)平臺(tái)以第三方記錄員的角色獲取用戶的行為和數(shù)據(jù),這種方法適用在只有簡(jiǎn)單行為的系統(tǒng)平臺(tái)上,例如Alexa語(yǔ)音系統(tǒng)。如果將Skills和Alexa比作人類(lèi),而我充當(dāng)Alexa的角色;每當(dāng)用戶和不同的Skill對(duì)話時(shí),我會(huì)都記錄保存他們的對(duì)話。在整合所有對(duì)話記錄(擁有所有記憶)后,即使我不知道用戶和Skill各自在想什么,但我能從對(duì)話記錄中判斷出用戶是一個(gè)什么樣的人,他/她想要什么。就像我可以從一個(gè)陌生人與別人的交流中判斷出他的為人和性格。虹口區(qū)咨詢(xún)?nèi)斯ぶ悄茉O(shè)計(jì)哪里來(lái)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有問(wèn)題,不管是行業(yè)問(wèn)題還是社會(huì)問(wèn)題,用設(shè)計(jì)結(jié)合AI的方式加以解決。

人工智能設(shè)計(jì)的影響:FEED和IM的區(qū)別是:是否主動(dòng)給予信息反饋。FEED通過(guò)采集用戶數(shù)據(jù),將用戶感興趣的信息主動(dòng)推薦給用戶,在人工智能時(shí)代下它更適合用在內(nèi)容型產(chǎn)品上。IM通過(guò)對(duì)話交流的形式給出問(wèn)題或指令,對(duì)方根據(jù)相關(guān)內(nèi)容給予反饋;在人工智能時(shí)代下它更適合用在簡(jiǎn)化流程以及工具型產(chǎn)品上。既然固定內(nèi)容的概念被打破,頁(yè)面可以無(wú)限延伸,為了保證結(jié)構(gòu)穩(wěn)定和方便管理,內(nèi)容和功能需要被模塊化。iOS和Android在幾年前已采用了首頁(yè)左滑進(jìn)入系統(tǒng)FEED的設(shè)計(jì),不同產(chǎn)品用卡片的形式承載。小米MIUI9的信息助手突破了產(chǎn)品間的壁壘,在負(fù)一屏中將不同應(yīng)用中的同類(lèi)別信息整理聚合,比如收藏、支出、快遞、行程、日程等,想查找使用這些信息時(shí),無(wú)需進(jìn)入不同應(yīng)用查找,在信息助手中就能快捷查看和使用。

人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則是什么?顯示人工智能結(jié)果的精度概率。了解人工智能生成結(jié)果的精度概率可以幫助用戶做出決定。例如,CRM系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)哪些銷(xiāo)售線索較有可能轉(zhuǎn)化為特定產(chǎn)品的銷(xiāo)售。但這些預(yù)測(cè)有多準(zhǔn)確?表示出預(yù)測(cè)的精度概率可以幫助用戶理解結(jié)果。解釋人工智能產(chǎn)品是如何產(chǎn)生結(jié)果的。許多人工智能產(chǎn)品使用復(fù)雜的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這些通常被視為黑匣子。但是,有時(shí)理解一個(gè)算法是如何產(chǎn)生結(jié)果的,對(duì)于理解為什么產(chǎn)生一個(gè)特定的決策或結(jié)果集是非常有幫助的。這并不意味著要解釋復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何做出決定的每一個(gè)方面,但是我們可以向用戶提供一些關(guān)于該技術(shù)做什么以及可能使用的輸入的提示。了解哪些數(shù)據(jù)是作為輸入提供的,哪些數(shù)據(jù)在生成較終結(jié)果時(shí)較為重要,可能會(huì)有所幫助。AI的特征是客觀確定的,而人卻同時(shí)具備主觀信息。

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。面向機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練應(yīng)用,發(fā)展高性能、高擴(kuò)展性、低功耗的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片,面向終端應(yīng)用發(fā)展適用于機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的低功耗、高性能的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片,發(fā)展與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片配套的編譯器、驅(qū)動(dòng)軟件、開(kāi)發(fā)環(huán)境等產(chǎn)業(yè)化支撐工具。到2020年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片技術(shù)取得突破進(jìn)展,推出性能達(dá)到128TFLOPS(16位浮點(diǎn))、能效比超過(guò)1TFLOPS/w的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片,推出能效比超過(guò)1TOPS/w(以16位浮點(diǎn)為基準(zhǔn))的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片,支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等一種或幾種主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;在智能終端、自動(dòng)駕駛、智能安防、智能家居等重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的規(guī)?;逃?。人工智能設(shè)計(jì)的發(fā)展:機(jī)器對(duì)外界的覺(jué)察與人不一樣,它們欠缺比較高層的目標(biāo)。楊浦區(qū)全過(guò)程人工智能設(shè)計(jì)價(jià)格多少

人工智能設(shè)計(jì)的發(fā)展:隨著機(jī)器智能在設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越大的作用。普陀區(qū)品牌人工智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)

人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則是什么?隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和人工智能產(chǎn)品越來(lái)越普遍和強(qiáng)大,機(jī)器和人類(lèi)之間的界限開(kāi)始模糊。人工智能產(chǎn)品可以執(zhí)行各種任務(wù),從合成數(shù)據(jù)、提供有用的見(jiàn)解到單獨(dú)行動(dòng)、學(xué)習(xí)新任務(wù)以及以驚人的精度預(yù)測(cè)結(jié)果。人工智能的進(jìn)步開(kāi)始改變?nèi)藗儗?duì)人工智能產(chǎn)品的反應(yīng),以及人們對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的期望。通過(guò)遵循一些基本的用戶體驗(yàn)原則,可使日益復(fù)雜的人工智能產(chǎn)品世界更加明晰。區(qū)分人工智能和非人工智能含量。人工智能產(chǎn)品可以用來(lái)合成大量的數(shù)據(jù),并呈現(xiàn)聚合和摘要信息,這些信息被證明是非常有用的。但是算法并不完美,設(shè)計(jì)產(chǎn)品,讓用戶知道他們查看的信息哪些是人工智能生成的,哪些是人工提供的信息,以便他們自己決定是否信任它。普陀區(qū)品牌人工智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)

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