5项人工智能实例，令人惊叹！
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为了让人工智能成为主流，科学家和研究人员付出了更多的努力。
正因如此，这项独创性技术不仅已经融入了人们的日常生活，而且持续影响着多个行业。人工智能是一种不可忽视的力量，从Siri和Alexa这样的语音驱动私人助理到自动驾驶汽车，它一直在不断发展。苹果、谷歌、脸书、微软等许多科技巨头很看好人工智能的长期发展潜力，一直在这方面下很大的赌注。
MarketsandMarkets调查公司发布的一项报告显示，预计到2025年，人工智能市场将成长为价值1900亿美元的产业。目前有越来越多的企业运用人工智能提高它们的投资回报率。本文将列举出当前投入使用的人工智能应用。
1、聊天机器人
支持人工智能的聊天机器人已成为销售和客户服务的关键部分。聊天机器人为企业与世界交流提供了新途径，它可以协助品牌为客户提供服务并改善整体支持体验。早期版本的聊天机器人配置输入有限，无法处理参数之外的查询，因此，它的交流体验大大降低了产品的吸引力，而且使客户失望。
然而，人工智能及其技术子集改变了聊天机器人的整体功能和智能性。人工智能驱动的机器学习算法和自然语言处理让聊天机器人掌握了学习和模仿人类对话的能力。如此先进的处理程序让聊天机器人得以在数字商务、银行业务、研究、销售、品牌建设等领域大显身手。
支持人工智能的聊天机器人可以完成耗时且重复的人工业务，从而提高了效率，降低了人力成本，消除了人为错误，如此一来，优质服务得到保证。
2、全新的娱乐体验
电影业拍摄了很多具有不同类型角色的人工智能电影——这些角色或大或小，或赋予了人性，或是个机器人，或邪恶或善良。多年来，人工智能已大踏步进入了媒体和娱乐行业。从电子游戏到电影以及其他娱乐方式，人工智能技术一直在提高效率和促进发展方面发挥着至关重要的作用。
人工智能给予了很多宝贵见解和解决方案，其中包括深度学习、机器学习和认知计算，它们广泛应用于媒体及其分支行业。人工智能在媒体和娱乐行业主要应用包括营销、广告、个性化用户体验和搜索优化。网飞公司的节目推荐就是一个很好的例子。
考试作弊犯罪典型案例
目 录
一、章无涯、吕世龙、张夏阳等组织考试作弊案
二、杜金波、马维圆组织考试作弊案
三、段超、李忠诚等组织考试作弊案
四、李志刚非法出售答案案
五、侯庆亮、虎凯代替考试案
六、王学军、翁其能等非法获取国家秘密、非法出售、提供试题、答案案
一、章无涯、吕世龙、张夏阳等组织考试作弊案
在研究生招生考试中组织作弊，构成组织考试作弊罪“情节严重”
（一）基本案情
被告人章无涯设计以无线电设备传输考试答案的方式,在2017年研究生招生考试管理类专业学位联考中组织作弊，并以承诺保过的方式发展生源。被告人吕世龙通过被告人张夏阳、被告人张宗群通过被告人李倩，与章无涯建立联系，吕世龙、张夏阳、张宗群为章无涯招募考生，并从中获取收益。章无涯与张夏阳、吕世龙约定每名考生向章无涯支付2万元，考前支付1万元，通过考试后再支付1万元，组织18名考生参加考试作弊，吕世龙向张夏阳支付培训费18万元；章无涯承诺张宗群的考生通过全科考试，并可以达到国家A线，相关考生10人，每人2.6万元，每人预付款1万元，张宗群共支付章无涯预付款10万元。
章无涯购买信号发射器、信号接收器等作弊器材，张宗群、吕世龙、张夏阳将信号接收器分发给考生，并以模拟考试等方式配合章无涯组织考生试验作弊器材；章无涯让李倩找人帮忙做答案，在考场附近酒店登记房间，安装并连接笔记本电脑、手机、信号发射器等作弊器材，并指导李倩和被告人章峰通过电脑发送答案。2016年12月24日上午，章无涯、吕世龙、张夏阳、张宗群、李倩、章峰组织33名考生在2017年全国硕士研究生招生考试管理类专业学位联考综合能力考试中作弊，章无涯、李倩、章峰在不同酒店为在三个考点参与作弊的考生发送答案。
（二）裁判结果
北京市海淀区人民法院一审判决、北京市第一中级人民法院二审裁定认为：研究生招生考试社会关注度高、影响大、涉及面广，属于国家级重要考试。被告人章无涯、吕世龙、张夏阳等在研究生招生考试中，组织多名考生作弊，构成组织考试作弊罪，且属“情节严重”。被告人章无涯、吕世龙、张夏阳、张宗群在共同犯罪中起主要作用，系主犯；被告人李倩、章峰在共同犯罪中起辅助作用，系从犯。综合考虑各被告人组织考生的数量、参与犯罪的程度、以及坦白、认罪悔罪等情节，分别以组织考试作弊罪判处被告人章无涯有期徒刑四年，并处罚金人民币四万元；被告人吕世龙、张夏阳有期徒刑三年，并处罚金人民币三万元；被告人张宗群有期徒刑二年十个月，并处罚金人民币三万元；被告人李倩有期徒刑一年十个月，并处罚金人民币二万元；被告人章峰有期徒刑一年八个月，并处罚金人民币一万元。
二、杜金波、马维圆组织考试作弊案
在公务员录用考试中组织作弊，构成组织考试作弊罪“情节严重”
（一）基本案情
被告人杜金波、马维圆预谋后，组织参加云南省2017年度公务员录用考试的考生作弊。杜金波向考生提供接收器、耳机等作弊器材，共收取1.3万元定金，口头约定考试通过后每名考生支付6万元至8万元不等的费用。马维圆向考生提供了接收器、耳机等作弊器材，共收取0.9万元定金，书面约定考试通过后每名考生支付6万元的费用。2017年4月21日下午，杜金波、马维圆对考生进行作弊器材的测试和运用培训。次日8时许，杜金波、马维圆安装发射器，准备通过语音传输方式向考生提供答案，9时许，考生携带接收器、耳机参加考试被查获。
（二）裁判结果
云南省曲靖市麒麟区人民法院一审判决、曲靖市中级人民法院二审判决认为：被告人杜金波、马维圆出于牟利的目的，利用作弊器材组织多人在公务员录用考试中作弊，构成组织考试作弊罪，且属“情节严重”。在共同犯罪中，杜金波是犯意提起者、作弊器材提供者、行为指挥和实施者，起主要作用，是主犯；马维圆是行为参与者，起次要作用，是从犯。综合考虑被告人的累犯、认罪、退赃等情节，以组织考试作弊罪判处被告人杜金波有期徒刑三年六个月，并处罚金人民币二万元；被告人马维圆有期徒刑一年，并处罚金人民币一万元。
三、段超、李忠诚等组织考试作弊案
在法律规定的国家考试中组织三十人次以上作弊或者违法所得三十万元以上，构成组织考试作弊罪“情节严重”
（一）基本案情
2016年执业药师职业资格考试前，被告人段超与被告人李忠诚共谋组织作弊，并分工合作。考试前由段超负责购买考试作弊器材（包括TK设备、无线耳机、无线接收器等）、考试答案，联系部分考生，发放作弊器材。段超亲自或通过李忠诚和被告人文贵洪联系了40多名作弊考生，预收了部分定金。李忠诚负责联系考生、发放作弊器材、为作弊考生传递答案。李忠诚共联系了30多名作弊考生，其中有10多名考生是李忠诚和段超的共有考生，共收取考生费用约10万元。被告人马斌帮助李忠诚架设考试作弊器材、收取作弊费用。被告人文贵洪帮助段超联系了12名考生，收取考生费用40余万元，交给段超9万余元。被告人杜永强、杨航帮助段超联系了40多名学生为作弊考生读答案，并由杜永强建立QQ群用于作弊。被告人刘姝帮助段超给作弊考生发放作弊器材、测试收听效果，收取考生作弊费用1.8万元。被告人万俊提供账户给段超用于收取部分考生作弊费用，至案发共收到32万余元。
2016年10月15、16日，在执业药师职业资格考试时，段超将获得的答案发到杜永强建的QQ群，并安排李忠诚、马斌在考场附近架设作弊的TK设备，由李忠诚读答案通过作弊器材将答案传送给考场内的考生，马斌负责望风。此外，杜永强、杨航联系的学生通过手机一对一给在其他多个考场内的考生读答案。
（二）裁判结果
四川省资阳市雁江区人民法院一审判决、资阳市中级人民法院二审判决认为：被告人段超、李忠诚在法律规定的国家考试中组织作弊，被告人马斌、文贵洪、杜永强、杨航、万俊、刘姝为段超、李忠诚组织考试作弊提供帮助，其行为均已构成组织考试作弊罪，考虑本案的组织人次、违法所得数额等情节，应当认定为“情节严重”。在共同犯罪中，段超、李忠诚起主要作用，是主犯；马斌、文贵洪、杜永强、杨航、万俊、刘姝起次要作用，是从犯。综合考虑被告人坦白等情节，以组织考试作弊罪判处被告人段超有期徒刑三年六个月，并处罚金人民币二万元;被告人李忠诚有期徒刑三年三个月，并处罚金人民币二万元；其他各被告人有期徒刑三年至六个月不等，依法宣告缓刑，并处罚金人民币一万元至五千元不等。
四、李志刚非法出售答案案
非法出售法律规定的国家考试的答案，构成非法出售答案罪
（一）基本案情
被告人李志刚联系考生推销作弊手段，并通过网络购买2016年医师资格考试答案。李志刚与考生彭某签订协议，约定帮助彭某利用作弊的方式通过考试后，由彭某支付其4万元报酬，并先行收取0.4万元。2016年9月24日10时许，李志刚获取通过网络购买的考试答案后，利用无线电设备向参加医师资格考试的考生彭某发送考试答案，并通过手机微信向有购买意向的20名考生发送考试答案，被当场抓获。经比对，李志刚提供给考生用于作弊的考试答案正确率分别为75%和71.9%。
（二）裁判结果
安徽省滁州市琅琊区人民法院判决认为：被告人李志刚为实施考试作弊行为，向他人非法出售执业医师资格考试的答案，属于非法出售法律规定的国家考试的答案，构成非法出售答案罪。综合考虑案件情况和坦白、退赃等情节，以非法出售答案罪判处被告人李志刚有期徒刑九个月，并处罚金人民币一万元。该判决已发生法律效力。
五、侯庆亮、虎凯代替考试案
代替他人和让他人代替自己参加研究生招生考试，均构成代替考试罪
（一）基本案情
2015年10月间，被告人虎凯通过他人联系被告人侯庆亮，让其代替自己参加2016年全国硕士研究生招生考试。2015年12月26日上午，侯庆亮代替虎凯参加上述考试中的管理类联考综合能力科目时，被监考人员当场发现。虎凯主动向公安机关投案，并如实供述犯罪事实。
（二）裁判结果
北京市海淀区人民法院判决认为：被告人虎凯让被告人侯庆亮代替自己参加研究生招生考试，二被告人的行为均已构成代替考试罪。侯庆亮具有如实供述自己罪行的从轻情节，虎凯具有自首的从轻情节，予以从轻处罚。综合考虑案件具体情况，以代替考试罪分别判处被告人侯庆亮拘役一个月，罚金人民币一万元；被告人虎凯拘役一个月，罚金人民币八千元。该判决已发生法律效力。
六、王学军、翁其能等非法获取国家秘密、非法出售、提供试题、答案案
非法获取属于国家秘密的试题、答案，而后向他人非法出售、提供试题、答案，应当数罪并罚
（一）基本案情
被告人王学军系某大学教授，自2004年起参加一级建造师执业资格考试的命题工作。2017年7月，翁其能提出、授意王学军利用参加命题便利，获取非其出题的市政专业的试题、答案，由其在培训机构中讲课使用，并约定四六分成。同月8日至16日，王学军利用参加命题的便利，在命题现场通过浏览打字员电脑中市政等专业的考卷的方式，对关键词、知识点等进行记忆，于休息时间通过回忆，结合自己的专业知识和出题经验，将所获取的市政等专业的考卷内容整理在随身携带的笔记本电脑上，后在教材上对照电脑中整理的内容进行勾划、标注。翁其能在王学军住处，在自带教材上进行对照勾划、标注和补充。事后王学军从翁其能处获取120万元。
翁其能非法获取信息后，先后联系被告人许智勇、杨伟全、刘伟，商定采用以封闭式小班培训的手段，通过麦克风传话不见面的授课方式，对市政等专业的考生学员进行培训，并收取每名学员数万元以上高额费用。被告人翁学荣参与培训活动，并替翁其能收取报酬。2017年9月，参加培训的被告人王辉意识到该培训班上讲课的内容可能系考题、答案，以照片形式，通过微信发给被告人洪奕轩。洪奕轩将该资料发给被告人洪浩并收取0.6万元，洪浩以1万元出售给被告人刘向阳，刘向阳为分摊购买费用，向被告人江莉等人提供、出售，获利1450元。在上述流程中，上下线均要求保密、不得外泄。江莉等人将该加工过的资料以1200元的价格出售给他人，宣称“考前绝密”“不过退款”。经有关部门认定，上述内容与考试真题高度重合。
（二）裁判结果
江苏省南通市如东县人民法院判决认为：被告人王学军作为命题组成员，受被告人翁其能的授意，非法获取属于国家秘密的试题、答案，并提供给翁其能在对外培训中使用获利。被告人王学军、翁其能构成非法获取国家秘密罪和非法出售、提供试题、答案罪，数罪并罚，对王学军决定执行有期徒刑五年六个月，并处罚金人民币一百五十万元，对翁其能决定执行有期徒刑五年三个月，并处罚金人民币一百二十万元。被告人翁学荣、许智勇等八人构成非法出售、提供试题、答案罪，综合考虑案件情况，分别判处有期徒刑三年三个月到八个月不等，并处罚金，对被告人刘伟、王辉、洪奕轩、洪浩、刘向阳、江莉依法宣告缓刑。同时，对被告人王学军、翁其能、许智勇、杨伟全依法宣告职业禁止，对被告人刘伟、刘向阳、江莉依法宣告禁止令。该判决已发生法律效力。
什么是人工智能 (AI)
哪些因素在阻碍企业释放AI潜力？尽管AI具有广阔的前景，但许多公司仍然无法充分发挥机器学习和其他AI功能的潜力。其原因在于，然而，讽刺的是，这一问题在很大程度上是人自己造成的，正是低效的工作流阻碍了公司充分发挥AI的价值。
例如，数据科学家有时无法获得构建机器学习模型所需的资源和数据，无法与同事有效开展协作，需要管理许多不同的开源工具。而应用开发人员有时需要对数据科学家开发的模型进行完全重新编码，然后才能将这些模型嵌入到其应用中。
此外，随着开源AI工具不断涌现，IT团队要花费更多的时间来持续更新工作环境，以此为数据科学团队提供支持。在很多情况下，由于数据科学团队工作方式不够标准化，这个问题还会变得更加复杂。
最终，高管层可能无法看到AI投资的价值，自然也就不会提供充足的支持和资源来构建AI成功所需要的协作和集成式生态系统。
人工智能入门——机器学习小案例(二)
1、机器学习数据预处理简介：案例使用数据集irisIris鸢尾花数据集是一个经典的数据集，在统计学习和机器学习领域经常被作为示例。鸢尾花数据集简单且具有代表性
使用python进行基本的数据操作iris数据加载fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()print(iris.data)数据展示#输出属性名称print(iris.feature_names)#输出的结果print(iris.target)#结果的含义print(iris.target_names)确认数据维度与类型#确认数据类型是否一致print(type(iris.data))print(type(iris.target))#确认属性数据与结果数据维度是否一致print(iris.data.shape)print(iris.target.shape)使用scikit-learn进行数据处理的四个关键点1、区分开属性数据与结果数据2、属性数据与结果数据都是量化的3、运算过程中，属性数据与结果数据的类型都是NumPy数组4、属性数据与结果数据的维度是对应的实现模型训练分类问题介绍：根据数据集目标的特征或属性，划分到已有的类别中，常用的分类算法：K近邻(KNN)、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯
K近邻分类模型(KNN)介绍给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练集中找到于该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居)，这K个实力的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中，KNN算法也是最简单的机器学习算法之一使用scikit-learn进行模型训练与预测的四步骤1、调用需要使用的模型类2、模型初始化(船舰一个模型实例)3、模型训练4、模型预测实际操作①引入数据并进行模型调用#通过sklearn自带数据包加载iris数据fromsklearnimportdatasets#模型调用fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifieriris=datasets.load_iris()#样本数据与结果分别赋值给x、yx=iris.datay=iris.target②创建实例并训练模型
#创建实例knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)#模型训练knn.fit(x,y)③预测一个随机模型进行检查
knn.predict([[1,2,3,4]])结果：④更换k值为5进行训练模型并预测
x_test=[[1,2,3,4],[2,4,1,2]]knn_5=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)knn_5.fit(x,y)knn_5.predict(x_test)结果：