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利用人工智能进行网页设计的10种方法 人工智能网页设计软件

利用人工智能进行网页设计的10种方法

作者:Harris

如今,网页设计不断发展,最好的网页设计师总是期待着他们工作中的下一件大事。人工智能(AI)正在成为中心舞台,并有可能彻底改变网页设计师的工作方式。通过人工智能,网站可以变得非常敏感,并能够理解和响应网页访问者的需求。出于这个原因,网页设计师必须了解如何最大限度地利用人工智能。以下有十种在网页设计中使用人工智能的方法。

1.探索参数

在组织决定在其网页设计中使用人工智能之前,请先做一些研究,然后发现人工智能作为设计师必须为组织提供什么。虽然有一些基本的功能是大家都熟悉的,但有些是更详细的,会让人们对人工智能可以做到的事情有所了解。请记住,人工智能当今的作用是确保用户具有全面的体验,并且可以实现个性化。人工智能非常适合在个人博客和企业网站上使用,但在这些平台上使用的参数也会有所不同。在网上,人工智能创建了一个虚拟机器人,旨在让生活变得更加轻松,同时增加价值。

2.找到一个网页设计平台

使用人工智能可以让各种技能水平的设计人员都可以创建网站。这是因为人工智能使组织能实施数字助理的工作。通过回答一系列问题,系统能够调整关键参数,从而轻松创建网页布局、内容和品牌。

WIXADI和Grid这两个平台从其他网站脱颖而出,成为优秀的基于人工智能的网站建设者。通过这两个平台可以免费使用人工智能创建一个基本网站,并为一个更复杂的网站支付象征性的费用。

3.了解算法

组织不需要写出这些算法,需要做的就是能够理解它们。这使得人工智能创建一个优秀的网站成为可能。算法与编码不同,可以节省组织的网站创建时间。当了解他们的工作方式时,就可以轻松地回答问题,并在创建首选网站时设置人工智能。

4.个性化的体验

网页设计师可以使用人工智能为访问网站的用户创建个性化体验。在过去,这种事情可能会断断续续,只有图像才能与其交互,人工智能意味着网站给人的感觉更加真实。此外,可以根据人工智能的偏好更改颜色或布局。其结果将是帮助网页设计师创造卓越的体验。

5.节省成本

使用人工智能的好处在于,它可以让所有类型的人创建网站,其结果可以令人惊叹。在以往,人们认为最好的网站是使用大量预算创建的。然而,随着人工智能的到来,人们越来越清楚的是,最好的网站可以由任何能够回答主要问题的人创建,以便开发人员的核心重点放在内容方面,而其创建者不必担心其外观和体验。

6.改善客户体验

人工智能在网页设计中可以用来与客户建立更好的联系。这是因为系统能够跟踪他们在网站上的动作和行为,从而清楚地表明他们的情绪和偏好。使用人工智能有助于最大限度地减少在网站上发现的错误,从而给予它更多的价值。另外,它可以在最短的时间内处理大量的数据。

7.采用语音对话

人工智能能够以有趣的方式使网站变得生动有趣,这可以使目标受众更加关注。例如,使用人工智能可以将语音纳入到网站中。在寻求帮助时,不需要通过网站上的标准回应来阅读,而是通过语声音解释应该做什么。总的来说,这将有助于确保无缝沟通,使得目标受众高度参与。

8.提升设计水平

网页设计者可以使用人工智能提升他们已经完成的设计水平,或者创建基于人工智能元素的新网站。这对设计师来说是一个自由发挥的过程,而不是让他们专注于编码。随着网页设计人员继续使用人工智能,他们也将能够提供更杰出的设计。

9.在网站上留住访客

人工智能可以用来帮助保留访问该网站的访客。这通常是通过网站上的机器人来完成的,这些机器人能够根据他们在网站上关注的内容和操作方式来确定目标受众的情绪。这使得可以创建与使用该网站的人进行情感交流。这样做的好处是大大减少沟通障碍,因为标受众可以传递消息并接收消息。

10.理想的创造力

在网页设计中,人们需要注意流行术语,人工智能就是一个流行语,它不断吸引人们的注意力。组织通过人工智能可以在网站上创建工具,从而为各种查询生成智能答案。组织应该采用人工智能来提升用户体验,同时要利用品牌,并赢得信任。

互联网不断发展,特别是将当前与二十年前的情况相比时。随着互联网连接速度的加快,设计变得更简单,独特的需求变得更加重要,因此网络设计中的人工智能将会继续蓬勃发展。

 End 

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人工智能与设计(4):人工智能对设计的影响

前面通过三篇文章《人工智能的发展和定义》、《面向用户的人工智能系统底层设计》和《人工智能时代下交互设计的改变》介绍了人工智能基础、系统底层设计以及上层应用的设计。本次更新的最后一篇文章关注的是人工智能与设计的关系,这应该是设计师们最想了解的部分;这篇文章是为后期调研人工智能对不同设计领域的影响做个铺垫,欢迎阅读。

人工智能对设计的影响

人工智能的普及是否使设计师失业引起了业界的一股躁动。要回答这问题,应该先弄清楚设计与人工智能的关系,我们可以从本质开始入手。

有人认为设计是为了追求美,和艺术没什么区别;但设计做久了,会有更深刻的理解:设计是为了解决问题。那么设计是什么?在网上看到了一句对设计的定义:设计是有目的的创作行为。这句话解释得非常棒。目的代表主体所追求的目标,创作是把自己的灵感、经验和感觉表达出来。设计是为了解决问题说明设计是为了解决问题的创作方案,设计为了追求美说明设计是为了解决设计对象美感和实用性的问题的创作方案,所以后者属于前者。

艺术是为了将自己的灵感、经验和感觉等主观感受表达出来。设计和艺术的本质在于是否拥有目的;目的是一种观念形态,反映了人对客观事物的实践关系。相比起艺术,设计更多是一种人对客观事物的实践方式,在考虑主观因素的同时也要顾及外界等客观因素。

从定义上来讲,人工智能是使机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,其本质是为了让机器帮助人类解决问题。也就是说,人工智能在一定程度上也是一种设计,其目的是为了帮助人类解决问题,创作出与人类思维模式类似甚至超越人类思维模式的解决方案。

问题的复杂程度会直接影响解题人的最终方案,因为人的知识、经验、精力是有限的,很少甚至没有人会长时间都在解决同一个问题。当解题人找不到最优方案时,他们给出的方案具有一定的主观性,甚至有可能错误的。但也有例外的时候,人有神奇的技能-灵感和直觉,它们可以短时间内帮助人类找到解决问题的捷径。

目前的人工智能属于弱人工智能,暂时无法拥有人类的主观能力:灵感、感觉和感受,也没有人类的跨领域推理、抽象类比能力,只能依赖数据和经验来创作或者解决问题。但计算机比人类拥有三个优势:

可以在极短时间内完成超复杂的运算;可以长时间不厌其烦做同一件事,而且不会累;记忆力好,积累的经验可以被随时调用;没有情感等主观因素,比人类更公正客观对待每个方案。

这四个优势可以使计算机在解决超复杂纯智商难题时不断探索新方案,不断积累经验,不断优化方案,通过穷举和对比,找出最佳的方案。人工智能在不同的领域积累的经验增加,它对事物间关系的洞察力也会逐步提高,它也会不断反哺提高自己解决问题的能力。当人工智能的运算能力、分析能力、洞察力超越人类时,人工智能在很多领域提供的解决方案会上优于人类。

设计除了解决问题外,还有对美的理解和创作。美感是对美的体会和感受,它是复杂的,它包含了历史、文化、环境、情感等客观和主观因素,所以不同时代、阶级、民族和地域,有着不同文化修养和个性特征的人对美的定义也不同。不同人之间有着不同程度的美感能力,有些是先天因素影响,取决于个人的感知能力;有些是在社会实践等后天因素训练出来的。

由于弱人工智能缺乏人类的主观感受和推理类比能力,以及缺乏对当代世界和社会的文化和环境的理解能力,所以弱人工智能对美感一无所知。人工智能不懂美感不代表人教不懂会机器生产美感,就像托福和雅思,即使英语不太好看不太懂文章在说什么,只要懂套路,考生也能考出一个还行的成绩。

图片处理应用Prisma通过深度学习将一张图片的风格特征分析出来,毫无保留迁移至另外一张图片。

阿里鲁班系统通过深度学习来量产Banner,设计师将自身的经验知识总结出一些设计手法和风格,再将这些手法归纳出一套设计框架,让机器通过自我学习和调整框架,演绎出更多的设计风格,上亿的Banner通过素材进入该框架后批量拼装而成。

来自微软亚洲研究院的研究员与清华大学美术学院的艺术设计专家让AI接手了繁杂专业的图文排版设计工作,他们提出了一个可计算的自动排版框架原型。该原型通过对一系列关键问题的优化(例如,嵌入在照片中的文字的视觉权重、视觉空间的配重、心理学中的色彩和谐因子、信息在视觉认知和语义理解上的重要性等),把视觉呈现、文字语义、设计原则、认知理解等领域专家的先验知识自然地集成到同一个多媒体计算框架之内,并且开创了“视觉文本版面自动设计”这一新的研究方向。

以上案例说明人工智能即使不懂审美,也可以替代人类生产可被公式化(规范化)的设计。可被公式化的设计说明这些设计是已成熟的,有规律的(模型)、受限制的(参数)、可量产的。如果不想被人工智能的美感设计领先,设计师的美感设计应该是创新的(未成熟未被发现规律的),包含更多元素的(更多复杂参数如历史、文化、环境、情感等等)。

人工智能与设计师的关系

设计是一个用处非常广泛的动词,可以搭配不同名词成为各种专业术语,例如程序设计、架构设计、交互设计、UI设计、建筑设计、材料设计等等。但设计师更多是指处理好人与设计对象之间的关系,提高体验满意度的职业,例如室内设计师是为了提高人在室内的居住质量;服务设计师是为了提高人在服务流程中的满意度;交互设计师是为了解决人与计算机的交流问题;UI设计师是为了升华人与计算机的交流体验。

上文已提到,人工智能在解决超复杂纯智商难题上最终会超越人类,而且可以生产出可被公式化(规范化)的设计,例如符合规范可批量生产的平面设计、符合规范已成熟的网页和移动端交互设计。但对于人工智能,设计师不用过多担心被取代问题,因为设计师的工作是为了提高体验和满意度,体验和满意度都是主观的,这是人工智能很难去衡量的。既然人工智能也是一种设计方案,那么设计师可以利用人工智能这工具创造出什么价值?

1.在互联网和移动互联网时代,由于产品用户量大以及技术的限制,产品无法针对每位用户在不同场景下的需求进行设计,所以产品功能只能绝满足大部分用户都有的核心场景;还有每位用户的审美能力的差异,设计师只能考虑用更简洁的设计语言来满足大部分用户的基础审美。在人工智能的帮助下,产品有能力做到根据用户的使用场景和行为分析出用户的当前诉求,并提供相应服务。人工智能为个性化服务提供了基础,个性化服务意味着要考虑更多关于该名用户的特点,包括文化,经历,心理等因素,如何设计能更满足该名用户,这是一个全新的机会和挑战。

2.人工智能为艺术型设计师带来更多机会。进入个性化时代的产品基本满足用户需求,相同类型的产品结构和功能会越来越接近,能为产品带来活力和差异的除了自身的底层技术基础,更多是艺术型设计师的理念和风格,以及自身品牌。就像时尚品牌优衣库和Gucci,单件商品两者的品牌和设计产生所带来的利润差距巨大,人工智能产品也可以做到。

3.人工智能使产品的使用成本降低,信息架构扁平化,整体体验提高;但个性化设计意味着需要考虑更多元素。简单和个性化貌似矛盾,如何保持产品简单可用又能突出个性化,这也是一个全新的机会和挑战。

新的设计对象

计算机的普及和难以使用,催生出交互设计这个术语,交互设计专门解决计算机如何更好地与用户交流互动的问题。交互设计师在设计过程中总结出一个新术语:以用户为中心的设计,在设计时密切关注用户的体验和感受。用户体验设计这个术语逐渐扩散到各行各业,它所带来的价值让各个企业明白提高体验的重要性,并着手优化自家产品服务,到后面也衍生出服务设计等专业术语。

产品体验不好,用户还有其他替代选择,所以大家开始关注用户体验。但现在用户体验设计存在着一个局限性:它设计对象仍然是产品,它只关心用户在使用产品期间的体验,不关心产品对用户其他方面的影响。这是可以理解的,因为企业间之间存在着竞争,以及互通数据分析数据需要非常高的成本。所以产品体验好了最大收益自如是产品和企业,并非用户。

辛向阳教授提出了一个更领先的观点:EX-ExperienceDesign,以用户经历为中心的设计。简单点说,生活中每天发生的琐碎小事不会被记住,例如吃饱睡饱;但特殊的经历会被记住,例如在迪士尼公园的路上突然跑出来一群鸭子,你会记住那次惊喜。UX构建的是每一件小事,EX构建的是用户经历,基础是每件小事之间的联动。EX更多关注全局性,就像迪士尼乐园把控全局体验为游客带来惊喜。EX是个性化服务的基础,它会从多个维度包括用户画像和行为、场景和环境、上下文的理解(上一件事情发生了什么,后面安排的事情)等为用户创造价值。

当设计对象从产品转变到用户经历时,设计师不能只考虑自己的产品体验,还要从全局出发考虑产品与产品之间的联动,考虑不同场景和突发事件时自己的产品如何服务用户。产品从单体变成一块拼图,需要考虑上下左右的关系并兼容,这对设计师来说是一个全新的挑战。

如何设计人工智能产品

人工智能为个性化服务带来新的可能,要想设计一款更友善更像人类的产品,我们先看看人类是怎么交流的。人与人之间的交流分为双向交流和单向交流,双向交流包括了问和答,单向交流包括了指令、陈述和接收信息(单向交流指对方可以给予简单的反馈,甚至不需要提供反馈)。问和指令不太一样。问是因为自己不知道,希望对方能提供相关的完整答案(这里忽略明知故问和反问两种带有目的性的情感交流);指令更多是指上级对下级的指示,他知道对方能做什么,希望对方能帮助自己完成该事情,对方完成后的反馈可能非常简单,一句“OK”“搞定”“对不起,做不到”已经能表达清楚是否完成,其反馈不需要太多内容。陈述的意思是我将信息传达给你就完成了,你可以不给予我反馈,例如演讲、授课、讲述内容等等。接收信息包括了听觉、视觉、触觉,甚至是嗅觉和味觉。

随着信息的增加,当信息超过人类的记忆容量时,人类通过交流获取信息的效率变慢,他们开始将信息通过刻画的方式记录保存下来,到后面逐渐出现了书籍。随着技术的发展,人类获取信息的方式也在逐渐增加,收音机、电视、电脑、手机逐渐出现在我们的生活中,我们先来看看人与媒介交流信息时有什么不同,再来推断人工智能能做什么。(这里的人更多是指接收信息,并非发送信息例如写书、写文章的人)

从表格可以推断出,人工智能要做到与人正常交流需要在问、答、指令、接收信息四个方面有所深造。问更多是指人通过语音、文字等对话方式提出问题(语音是最快最直接的表达方式),计算机理解问题后给出正确完整的答案。答更多是指计算机需要通过如传感器、用户事件监听等隐形手段获取更多的用户数据。指令更多是指用户通过语音和界面发出指令,计算机接收并理解指令后完成一系列的操作。接收信息更多是指人给出问题和指令后,计算机如何提供正确的答案和反馈。

如果牵扯到辈分、利益等关系,人类之间的交流务必产生情感上的交流,在交流时最能表达情感和态度的是态度和语气,人和机器交流也毫不例外。人工智能需要学会与人类交流时,根据不同场景和对话内容采用合适的态度和语气。在交流中,机器更多承担的是下级以及朋友的角色,直白点就是要你干嘛你就干嘛(准确性);要你干嘛就赶紧做(即时性);说你不对就得改(自我学习和修正);不能顶嘴(礼貌);尽管我对你很苛刻,你也要对我像好朋友一样(性格一致,需要人物设定)。

结合交流方式和情感表达,设计一款面向用户的人工智能产品时需要注意以下几点:

人物设定:为了避免在交流中过于死板或者态度语气时常变化过大(态度语气时常变化过大叫精神分裂),设计师应该针对不同用户群体为人工智能赋予不同角色与性格。例如针对二次元宅男群体,赋予人工智能傲娇、元气、电波女等性格;针对成熟女性群体,赋予人工智能温柔的管家角色;尽量不要赋予人工智能老板、父母、老师等角色,因为指令他们干活时,会让人类感觉到突兀。准确性和即时性:需要听懂用户的问题和指令并立刻给出准确的答案或反馈。准确性和即时性是人工智能的最基础能力之一,多次回答错误显得人工智能很蠢,用户会逐渐对人工智能失去信心和信任。在技术不成熟的时候,可以引入天然呆、冒失女等具有智商不高但又很懂卖萌的角色性格弥补技术上的缺陷,这样可以通过打情感牌减少用户愤怒甚至失望的情绪。自我学习与修正:当人工智能不知道答案和操作时,除了给出抱歉的反馈外,更多需要的是通过自我学习能力来修正自己的数据库,避免多次惹恼用户。礼貌:及时回复、不重复说话、不反驳、不打断用户的说话和操作都属于礼貌问题,就像人类一样,有礼貌的人工智能才会受用户欢迎。

做设计时需要考虑更多数据的交互,关于人工智能底层数据设计请阅读第二章的《下一代人工智能助理》和《人工智能数据仓库》。在设计架构时需要考虑更多产品上下游之间的联动,以及通过接入通用型API和组件完善人工智能的数据库,关于移动端信息架构设计、通用API和组件请阅读第三章的《流的设计》和《新型API和组件》。对话是人工智能的基础,更多对话体验设计请阅读《GoogleActionsDesign》。人工智能为个性化设计提供了基础,设计师需要考虑更多场景下的个性化服务,也可以引入更多风格的个性化设计,彰显出用户的魅力。

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1、解密:用人工智能“攻占”俄罗斯的爆款滤镜Prisma

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2、设计与AI的现在:设计了1.7亿个banner的阿里鲁班

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26563244

3、MSRA获ACMTOMM2017最佳论文:让AI接手繁杂专业的图文排版设计工作

https://www.leiphone.com/news/201708/npFKzTJQuxKyCaNJ.html

4、辛向阳谈体验的EPI框架,FromUXto EX

https://v.qq.com/x/page/w0180apdy2a.html

5、Actions_on_Google_Design翻译by腾讯MXD

http://mxd.tencent.com/weixin/doc/Actions_on_Google_Design.pdf

以上是本轮更新的最后一篇文章。后续会调研人工智能时代下不同设计领域的新机遇和挑战,敬请期待。

相关阅读

人工智能与设计(1):人工智能的发展和定义

人工智能与设计(2):面向用户的人工智能系统底层设计

人工智能与设计(3):人工智能时代下交互设计的改变

 

作者:薛志荣(微信公众号:薛志荣),百度交互设计师,二年级生

本文由@薛志荣原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

十款最佳人工智能软件

市场上逐渐将人工智能软件用于程序,编程和其他目的的计算机化已变得普遍。基于AI的平台具有丰富的机器计算和学习能力,可实现业务流程的自动化。自动化可以节省大量时间和精力。这是十大最佳人工智能软件的列表。

 

自动化使组织能够更高效,更有利地执行工作。

此外,自动化可以帮助个人更新其技能和能力。您将要使用商业智能软件来促进公司的运营。

最佳人工智能软件1.DeepVision

DeepVision专为个人面部分析而设计,是针对安全性,安全性和商业智能的完美AI解决方案。该软件可有效监视指定区域,以根据年龄,性别和其他详细信息随时间推移识别人员。

它使用面部人口统计模型来了解目标区域内随时间变化的人口统计变化,或用于跟踪客户模式。此外,它还帮助广告商和品牌与目标受众建立联系,以进行产品展示和广告宣传。该模型的创建是通过面部匹配来跟踪个人,以量化访客的访问频率,并帮助零售商立即找到潜在的顾客。

主要特点

它可以使用支持AI的技术识别视频或图像中的个人面孔。该软件可以通过执行面部匹配来检测目标对象的位置。它具有面部识别和检测功能。该软件只需查看人的图像即可立即识别人的脸。凭借其面部人口统计功能,它可以估计人们的性别和年龄。2.Braina

它是少数支持多种语言的顶级AI软件之一。Braina也可以用作虚拟语音识别软件。借助于此,可以轻松快捷地将软件语音转换为文本。这个以生产力为中心的商业智能平台支持100多种语言。

主要特点

Braina中集成的工具和功能使用户可以快速完成工作。它与多语言虚拟助手集成在一起。该软件为用户提供了完美的成绩单。另外,它还可以读回非英语文本,以便于用户理解。其无可挑剔的语音命令使用户可以使用自己的语音搜索,播放/暂停/停止媒体。使用此软件,用户可以在不费力的情况下调整窗口大小,打开网站,文件夹和文件并执行其他任务。

 

3.GoogleCloudMachineLearningEngine

无论您是希望开展新业务还是计划对现有业务进行数字化转型,GoogleAI技术和云解决方案都将帮助您取得令人难以置信的成功。GoogleCloudMachineLearningEngine是用于训练,调整和分析模型的理想解决方案。它带有ComputeEngine,CloudSDK,CloudStorage和CloudSQL。

该软件还提供了安全耐用的对象存储的好处。其库和命令行工具允许用户利用GoogleCloud。此外,还有用于SQLServer,MySQL和PostgreSQL的关系数据库。

主要特点GoogleCloudMLEngine通过预测和监视这些预测使用户受益。用户可以管理其模型及其多个版本。该解决方案的各个组成部分包括g-cloud,它是用于管理版本和模型的命令行工具。RESTAPI,旨在帮助用户进行在线预测;和GoogleCloudPlatformConsole(用于部署和管理模型的UI界面)。4.Engati

使用Engati,用户可以轻松创建规模和复杂程度不同的聊天机器人。它带有150多个模板,因此个人可以快速开始使用聊天机器人。另外,该软件还包括高级“对话流”构建器,高端集成功能以及用于在网站或任何可用渠道上部署漫游器的功能。

该平台使聊天机器人的构建比以往更加轻松。有专门设计用于部署,构建,分析和训练机器人的部分。此外,使用该软件广播的聊天机器人用户信息,门户网站用户,实时聊天和广告系列将使您受益匪浅。

主要特点

使用此软件创建具有成本效益的聊天机器人,并轻松简化客户支持。当聊天代理不在线时,它提供了自动答复的好处。该软件具有自动营销和销售功能。使用此工具,您可以构建聊天机器人,该聊天机器人可以作为交互式,即时的方式让客户获取您的品牌详细信息。通过减轻筛选过程,它也可以减轻人事经理的工作。该软件能够实时对潜在员工进行背景调查。智能聊天机器人可帮助自动解决客户请求。

 

5.Azure机器学习工作室

Azure机器学习Studio是出色的交互式编程软件之一,最适合创建可用于预测分析的商业智能系统。它是用户用来将对象移动到界面的高级工具。

使用此软件,您将有机会探索在云上构建创新的,基于AI的应用程序的新技术。Azure还提供了创新工具,人工智能服务和可扩展基础架构的优势。此外,您还将获得构建智能解决方案所需的资源。

主要特点AzureMachineLearningStudio充当专业人员的交互式工作区。您可以借助从不同来源收集的数据来构建预测分析模型。它是一个交互式平台,可使用数据操作和统计功能来转换和分析数据。您可以轻松确定结果。将分析模块或数据集拖放到界面上,以链接和修改参数和功能,以设计能够在MLStudio中运行的合格且受过训练的模型。借助该软件,您可以通过编写R脚本来准备数据。6.TensorFlow

TensorFlow是广受欢迎的开源软件,对于寻求高级数值计算工具的专业人员而言,它是一个完美的解决方案。它具有灵活的架构,可跨多个平台(包括TPU,CPU和GPU)进行计算部署。另外,它可以部署在台式机,服务器,移动设备和其他设备上。

这是Google的AI工程师和研究人员团队的创意。TensorFlow能够进行深度学习和机器学习。而且,它对可在多个科学领域中使用的核心数学表达式提供了强大的支持。

它的一些核心组件包括自然语言处理,决策,聊天机器人,图像识别,数据摄取,多语言,视觉搜索,语音识别,虚拟助手,机器学习和工作流自动化。

 

主要特点与多维数组有关的数值计算的理想选择为有关机器学习和神经网络的概念提供出色的支持使用CPU和GPU计算的用户受益,而两者需要一个代码用于数据集和各种机器的高度可扩展的计算7.Cortana

像GoogleNow和Siri一样,Cortana是一个智能的个人助理,可以帮助用户启动应用程序,安排约会以及许多其他虚拟任务。它还能够调整设备设置,例如将Wi-Fi切换为关闭和打开模式。该工具还可以回答您的查询,设置提醒,开灯,在线订购比萨等。

主要特点它在Bing搜索引擎上运行。它与XboxOS,iOS,Windows和Android兼容。该平台支持多种语言,包括日语,英语,法语,葡萄牙语,意大利语,德语,西班牙语和中文。使用其语音输入功能,您可以管理和安排会议/重要任务,查找定义,事实等。该工具甚至可以通过语音命令打开系统上的应用程序。8.IBM沃森

这是一个基于AI的计算机系统,旨在回答用户的问题。IBMWatson与认知计算集成在一起-包括推理,机器学习,自然语言处理,人工智能等技术的融合。该工具以IBM首任首席执行官ThomasJ.Watson爵士的名字命名,可将人工智能集成到各种业务流程中。它有助于提高组织的生产率和效率,从而可以获得更好的结果。

通常,业务数据采用非结构化的形式,例如语音数据,段落等。借助IBMWatson,专业人员可以系统地整理和组织非结构化数据,以生成所需的信息。IBMWatson的处理速度约为80teraflops,是人类回答问题能力的两倍。

主要特点使用此工具,您将完全控制基本任务。它可以通过保护IP地址,维护数据所有权和保护数据洞察力来处理所有这一切。该软件经过培训,可以重新构想用户的工作流程,而不管他们的工作领域如何。它是运输,医疗保健,金融,教育(包括其他领域)的理想选择。它对几乎所有行业和企业都有深入的了解。该软件可以帮助您做出更快更好的决策。IBM甚至重视数据的最小单位。如果您的数据量很小,则可以分析并确定可能的结果。无需集成任何其他工具,它就可以使用大量数据。通过使用它,您可以轻松地从多个来源访问所需的数据。

 

9.InfosysNia

InfosysNia是一款高度评价的商业智能软件,可以从旧版系统,人员和流程中收集信息。它将数据聚合到一个知识库中,并自动执行IT流程和业务任务。该软件旨在减少人工工作,并找到需要想象力,创造力和激情的客户问题的解决方案。

用户可以利用该平台来获得深入的见解,增强的知识以及探索机会,以简化,优化和自动化复杂的组织流程。

主要特点它有助于增强流程和系统,以增强组织及其员工的能力。它包括一个高级的对话UI。该工具具有用于编程和重复任务的自动化功能。它是结合认知自动化,RPA和预测自动化的自动化平台之一。它可以捕获,处理和重用知识,以更好地开展业务。该平台还能够为用户提供数据分析。它也可以用作机器学习工具。10.Playment

它是一个数据标记平台,可以为机器人模型大规模生成训练数据。Playment增强了处理无人机,制图,自动驾驶和类似空间的业务。

该工具已由CYNGN,DriveAI和StarskyRobotics等多家知名研究机构和组织选择。

主要特点支付具有AI和人类智能的独特组合。它可用于映射输出质量。它是一种高质量的工具,能够以100%的准确性组织多个类别的图像。该平台与竞争对手分析和产品比较功能集成在一起。企业使用它来使用户意识到可以带来良好结果的事物以及可能被证明对他们的业务致命的事物。该工具附带一个图像注释套件,允许用户构建对计算机视觉技术有用的数据集。结论

这些是当前可用的顶级人工智能软件。该软件非常方便,可以从头开始构建和开发智能应用程序。这些工具具有AI和机器学习的强大组合,个人可以用来改善和简化他们的业务流程。

简而言之,可以说人工智能(AI)已变成商业软件的主要元素。如今,机器学习和AI学习能力经常安装在软件应用程序中,以为客户提供无与伦比的预测和自动化功能等功能。

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