人工智能產品設計原則是什么？顯示人工智能結果的精度概率。了解人工智能生成結果的精度概率可以幫助用戶做出決定。例如，CRM系統可以預測哪些銷售線索較有可能轉化為特定產品的銷售。但這些預測有多準確？表示出預測的精度概率可以幫助用戶理解結果。解釋人工智能產品是如何產生結果的。許多人工智能產品使用復雜的算法和機器學習技術。這些通常被視為黑匣子。但是，有時理解一個算法是如何產生結果的，對于理解為什么產生一個特定的決策或結果集是非常有幫助的。這并不意味著要解釋復雜神經網絡如何做出決定的每一個方面，但是我們可以向用戶提供一些關于該技術做什么以及可能使用的輸入的提示。了解哪些數據是作為輸入提供的，哪些數據在生...

智能機器人設計的發展：開源開放平臺。針對機器學習、模式識別、智能語義理解等共性技術和自動駕駛等重點行業應用，支持面向云端訓練和終端執行的開發框架、算法庫、工具集等的研發，支持開源開發平臺、開放技術網絡和開源社區建設，鼓勵建設滿足復雜訓練需求的開放計算服務平臺，鼓勵骨干企業構建基于開源開放技術的軟件、硬件、數據、應用協同的新型產業生態。到2020年，面向云端訓練的開源開發平臺支持大規模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法，面向終端執行的開源開發平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。要學會基本編程和機器學習算法，較好能自己模擬開發一個機器解決現實問題的案例。普陀區標準人工智能設計范圍智能機器人設計的...

人工智能設計的影響：人工智能的驅動使內容和工具型產品的信息架構變得更加扁平，加上在不同場景觸發不同功能，有可能實現「每個功能/頁面都可能成為用戶首時間觸達的功能/頁面」，這意味著每個頁面都有可能成為首頁，都是信息架構的頂部，這需要產品的信息架構有很強的兼容性和擴展性。擁有高兼容性和擴展性的模式莫過于FEED和IM，這兩種結構有以下特點：1.它們具有流的性質，結構扁平，內容可以無限延伸；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。要學會基本編程和機器學習算法，較好能自己模擬開發一個機器解決現實問題的案例。全過...

人工智能（AI）設計語言是一類適源應于人工智能和知識工程領域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機程序設計語言。能夠用它來編寫程序求解非數值計算、知識處理、推理、規劃、決策等具有智能的各種復雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說，人工智能語言應具備如下特點：具有符號處理能力（即非數值處理能力）；適合于結構化程序設計，編程容易；具有遞歸功能和回溯功能；具有人機交互能力；適合于推理；既有把過程與說明式數據結構混合起來的能力，又有辨別數據、確定控制的模式匹配機制。了解人工智能在設計領域的發展現狀，并關注較新進展。長寧區咨詢人工智能設計電話多少人...

智能機器人設計的發展：智能傳感器。支持微型化及可靠性設計、精密制造、集成開發工具、嵌入式算法等關鍵技術研發，支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設計的智能傳感器研發及應用。發展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學等智能傳感器，推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術革新，支持基于微機電系統（MEMS）和互補金屬氧化物半導體（CMOS）集成等工藝的新型智能傳感器研發，發展面向新應用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學等新原理的智能傳感器，推動智能傳感器實現高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感...

人工智能（AI）設計語言是一類適源應于人工智能和知識工程領域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機程序設計語言。能夠用它來編寫程序求解非數值計算、知識處理、推理、規劃、決策等具有智能的各種復雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說，人工智能語言應具備如下特點：具有符號處理能力（即非數值處理能力）；適合于結構化程序設計，編程容易；具有遞歸功能和回溯功能；具有人機交互能力；適合于推理；既有把過程與說明式數據結構混合起來的能力，又有辨別數據、確定控制的模式匹配機制。機器智能在設計領域的進展：在機器輔助，甚至“生成”設計的過程中。楊浦區標準人工智能...

智能機器人設計的發展：智能翻譯系統。推動高較準智能翻譯系統應用，圍繞多語言互譯、同聲傳譯等典型場景，利用機器學習技術提升準確度和實用性。到2020年，多語種智能互譯取得明顯突破，中譯英、英譯中場景下產品的翻譯準確率超過85%，少數民族語言與漢語的智能互譯準確率明顯提升。智能家居產品。支持智能傳感、物聯網、機器學習等技術在智能家居產品中的應用，提升家電、智能網絡設備、水電氣儀表等產品的智能水平、實用性和安全性，發展智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等產品，建設一批智能家居測試評價、示范應用項目并推廣。到2020年，智能家居產品類別明顯豐富，智能電視市場滲透率達到90%以上，安防產品智能化水平...

智能機器人設計的發展：神經網絡芯片。面向機器學習訓練應用，發展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經網絡芯片，面向終端應用發展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經網絡芯片，發展與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。到2020年，神經網絡芯片技術取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點為基準）的終端神經網絡芯片，支持卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等一種或幾種主流神經網絡算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居...

智能機器人設計的發展：神經網絡芯片。面向機器學習訓練應用，發展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經網絡芯片，面向終端應用發展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經網絡芯片，發展與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。到2020年，神經網絡芯片技術取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點為基準）的終端神經網絡芯片，支持卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等一種或幾種主流神經網絡算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居...

人工智能（AI）設計語言是一類適源應于人工智能和知識工程領域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機程序設計語言。能夠用它來編寫程序求解非數值計算、知識處理、推理、規劃、決策等具有智能的各種復雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說，人工智能語言應具備如下特點：具有符號處理能力（即非數值處理能力）；適合于結構化程序設計，編程容易；具有遞歸功能和回溯功能；具有人機交互能力；適合于推理；既有把過程與說明式數據結構混合起來的能力，又有辨別數據、確定控制的模式匹配機制。要學會基本編程和機器學習算法，較好能自己模擬開發一個機器解決現實問題的案例。浦東新...

人工智能產品設計原則是什么？隨著人工智能技術的進步和人工智能產品越來越普遍和強大，機器和人類之間的界限開始模糊。人工智能產品可以執行各種任務，從合成數據、提供有用的見解到單獨行動、學習新任務以及以驚人的精度預測結果。人工智能的進步開始改變人們對人工智能產品的反應，以及人們對產品設計的期望。通過遵循一些基本的用戶體驗原則，可使日益復雜的人工智能產品世界更加明晰。區分人工智能和非人工智能含量。人工智能產品可以用來合成大量的數據，并呈現聚合和摘要信息，這些信息被證明是非常有用的。但是算法并不完美，設計產品，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...

人工智能設計：毫不夸張地說，預測是人工智能設計時較需要考慮的東西，它往往決定了系統和流程的復雜程度。當你預測用戶行為越準，可以為用戶省下好多操作流程；當你預測用戶想要的東西越準，為產品帶來的收益越大。如何又準又快預測出用戶需求并作出響應是人工智能時代下設計好壞的衡量標準之一。當人工智能的預測能力越強，部分流程的設計可以簡化。如果能通過環境和記憶預測出用戶需要什么，整個操作流程能進一步簡化。后續設計時結合人工智能能力展開設計。發現現有問題，不管是行業問題還是社會問題，用設計結合AI的方式加以解決。崇明區綜合人工智能設計大概費用智能機器人設計的發展：神經網絡芯片。面向機器學習訓練應用，發展高性能、...

智能機器人設計的發展：神經網絡芯片。面向機器學習訓練應用，發展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經網絡芯片，面向終端應用發展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經網絡芯片，發展與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。到2020年，神經網絡芯片技術取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點為基準）的終端神經網絡芯片，支持卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等一種或幾種主流神經網絡算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居...

智能機器人設計的發展：智能翻譯系統。推動高較準智能翻譯系統應用，圍繞多語言互譯、同聲傳譯等典型場景，利用機器學習技術提升準確度和實用性。到2020年，多語種智能互譯取得明顯突破，中譯英、英譯中場景下產品的翻譯準確率超過85%，少數民族語言與漢語的智能互譯準確率明顯提升。智能家居產品。支持智能傳感、物聯網、機器學習等技術在智能家居產品中的應用，提升家電、智能網絡設備、水電氣儀表等產品的智能水平、實用性和安全性，發展智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等產品，建設一批智能家居測試評價、示范應用項目并推廣。到2020年，智能家居產品類別明顯豐富，智能電視市場滲透率達到90%以上，安防產品智能化水平...

智能機器人設計的發展：1.人工智能使推薦系統的準確度大幅度提高，用戶發現內容的成本降低，產品不再需要復雜的架構來承載不同內容。2.人工智能可以承擔更多復雜操作，工具的操作成本降低，使用流程也會隨之減少，一款產品只承擔一個工具不再行得通，除非有靠山，例如操作系統。往年iOS和Android的更新都會添加一些新的工具功能，加上Siri或者Googlenow語音指令，以及負一屏的信息聚合頁面，可以使工具產品操作起來更方便。3.對話式的聊天已經是較扁平的結構，游戲因復雜而有趣，所以人工智能不能也不應該使它們簡單化，但由它驅動的VR和AR會為社交和游戲產品帶來新的玩法和機遇，不過不在本次討論中。人工智能...

人工智能設計的影響：人工智能的驅動使內容和工具型產品的信息架構變得更加扁平，加上在不同場景觸發不同功能，有可能實現「每個功能/頁面都可能成為用戶首時間觸達的功能/頁面」，這意味著每個頁面都有可能成為首頁，都是信息架構的頂部，這需要產品的信息架構有很強的兼容性和擴展性。擁有高兼容性和擴展性的模式莫過于FEED和IM，這兩種結構有以下特點：1.它們具有流的性質，結構扁平，內容可以無限延伸；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。人工智能設計的發展：機器智能是唯技術論的。科技固然是人類前進的重要推動力。品牌人...

智能機器人設計的發展：1.人工智能使推薦系統的準確度大幅度提高，用戶發現內容的成本降低，產品不再需要復雜的架構來承載不同內容。2.人工智能可以承擔更多復雜操作，工具的操作成本降低，使用流程也會隨之減少，一款產品只承擔一個工具不再行得通，除非有靠山，例如操作系統。往年iOS和Android的更新都會添加一些新的工具功能，加上Siri或者Googlenow語音指令，以及負一屏的信息聚合頁面，可以使工具產品操作起來更方便。3.對話式的聊天已經是較扁平的結構，游戲因復雜而有趣，所以人工智能不能也不應該使它們簡單化，但由它驅動的VR和AR會為社交和游戲產品帶來新的玩法和機遇，不過不在本次討論中。人工智能...

智能機器人設計的發展：1.人工智能使推薦系統的準確度大幅度提高，用戶發現內容的成本降低，產品不再需要復雜的架構來承載不同內容。2.人工智能可以承擔更多復雜操作，工具的操作成本降低，使用流程也會隨之減少，一款產品只承擔一個工具不再行得通，除非有靠山，例如操作系統。往年iOS和Android的更新都會添加一些新的工具功能，加上Siri或者Googlenow語音指令，以及負一屏的信息聚合頁面，可以使工具產品操作起來更方便。3.對話式的聊天已經是較扁平的結構，游戲因復雜而有趣，所以人工智能不能也不應該使它們簡單化，但由它驅動的VR和AR會為社交和游戲產品帶來新的玩法和機遇，不過不在本次討論中。很多人猜...

智能機器人設計的發展：神經網絡芯片。面向機器學習訓練應用，發展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經網絡芯片，面向終端應用發展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經網絡芯片，發展與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。到2020年，神經網絡芯片技術取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點為基準）的終端神經網絡芯片，支持卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等一種或幾種主流神經網絡算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居...

人工智能產品設計原則是什么？隨著人工智能技術的進步和人工智能產品越來越普遍和強大，機器和人類之間的界限開始模糊。人工智能產品可以執行各種任務，從合成數據、提供有用的見解到單獨行動、學習新任務以及以驚人的精度預測結果。人工智能的進步開始改變人們對人工智能產品的反應，以及人們對產品設計的期望。通過遵循一些基本的用戶體驗原則，可使日益復雜的人工智能產品世界更加明晰。區分人工智能和非人工智能含量。人工智能產品可以用來合成大量的數據，并呈現聚合和摘要信息，這些信息被證明是非常有用的。但是算法并不完美，設計產品，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...

智能機器人設計的發展：智能傳感器。支持微型化及可靠性設計、精密制造、集成開發工具、嵌入式算法等關鍵技術研發，支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設計的智能傳感器研發及應用。發展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學等智能傳感器，推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術革新，支持基于微機電系統（MEMS）和互補金屬氧化物半導體（CMOS）集成等工藝的新型智能傳感器研發，發展面向新應用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學等新原理的智能傳感器，推動智能傳感器實現高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感...

人工智能設計的影響：人工智能的驅動使內容和工具型產品的信息架構變得更加扁平，加上在不同場景觸發不同功能，有可能實現「每個功能/頁面都可能成為用戶首時間觸達的功能/頁面」，這意味著每個頁面都有可能成為首頁，都是信息架構的頂部，這需要產品的信息架構有很強的兼容性和擴展性。擁有高兼容性和擴展性的模式莫過于FEED和IM，這兩種結構有以下特點：1.它們具有流的性質，結構扁平，內容可以無限延伸；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。發現現有問題，不管是行業問題還是社會問題，用設計結合AI的方式加以解決。浦東新區...

人工智能產品設計原則是什么？隨著人工智能技術的進步和人工智能產品越來越普遍和強大，機器和人類之間的界限開始模糊。人工智能產品可以執行各種任務，從合成數據、提供有用的見解到單獨行動、學習新任務以及以驚人的精度預測結果。人工智能的進步開始改變人們對人工智能產品的反應，以及人們對產品設計的期望。通過遵循一些基本的用戶體驗原則，可使日益復雜的人工智能產品世界更加明晰。區分人工智能和非人工智能含量。人工智能產品可以用來合成大量的數據，并呈現聚合和摘要信息，這些信息被證明是非常有用的。但是算法并不完美，設計產品，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...

人工智能設計：記憶：記憶相當于計算機的數據，屬于人工智能三大要素之一，也屬于有意識行為的較底層。若想優化行為，增強記憶是必不可少的。以現狀來說，合作共贏打通各種數據是較佳途徑之一，通過不同領域的數據對用戶畫像進行補充，從而加深對用戶的理解。另外一個較佳途徑是系統平臺以第三方記錄員的角色獲取用戶的行為和數據，這種方法適用在只有簡單行為的系統平臺上，例如Alexa語音系統。如果將Skills和Alexa比作人類，而我充當Alexa的角色；每當用戶和不同的Skill對話時，我會都記錄保存他們的對話。在整合所有對話記錄（擁有所有記憶）后，即使我不知道用戶和Skill各自在想什么，但我能從對話記錄中判斷...

人工智能產品經理設計：競爭力因素分析：產品經理需要了解行業內價格、品質、質量、分銷能力、上游資源、成本、產品差異、技術壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外，在人工智能時代的市場競爭中，公司的數據積累、算法積累、計算能力積累三方面無論是從短期還是長期來看，都會占據很高的權重，所以作為人工智能產品經理在這方面需要格外的重視管理和規劃。行業整合：了解行業集中度、地域因素、外資進入、收購兼并等。機構管制：作為人工智能產品經理必須了解行業的準入門檻、國家法規、價格、稅收、進出口等。各國舊有的法律法規和行業標準顯然在迭代速度上已經完全無法適應當前時代人工智能技術的迅猛發展了，國外相繼出現了人工智...

人工智能設計：記憶：記憶相當于計算機的數據，屬于人工智能三大要素之一，也屬于有意識行為的較底層。若想優化行為，增強記憶是必不可少的。以現狀來說，合作共贏打通各種數據是較佳途徑之一，通過不同領域的數據對用戶畫像進行補充，從而加深對用戶的理解。另外一個較佳途徑是系統平臺以第三方記錄員的角色獲取用戶的行為和數據，這種方法適用在只有簡單行為的系統平臺上，例如Alexa語音系統。如果將Skills和Alexa比作人類，而我充當Alexa的角色；每當用戶和不同的Skill對話時，我會都記錄保存他們的對話。在整合所有對話記錄（擁有所有記憶）后，即使我不知道用戶和Skill各自在想什么，但我能從對話記錄中判斷...

人工智能產品設計原則是什么？顯示人工智能結果的精度概率。了解人工智能生成結果的精度概率可以幫助用戶做出決定。例如，CRM系統可以預測哪些銷售線索較有可能轉化為特定產品的銷售。但這些預測有多準確？表示出預測的精度概率可以幫助用戶理解結果。解釋人工智能產品是如何產生結果的。許多人工智能產品使用復雜的算法和機器學習技術。這些通常被視為黑匣子。但是，有時理解一個算法是如何產生結果的，對于理解為什么產生一個特定的決策或結果集是非常有幫助的。這并不意味著要解釋復雜神經網絡如何做出決定的每一個方面，但是我們可以向用戶提供一些關于該技術做什么以及可能使用的輸入的提示。了解哪些數據是作為輸入提供的，哪些數據在生...

人工智能設計的影響：人工智能的驅動使內容和工具型產品的信息架構變得更加扁平，加上在不同場景觸發不同功能，有可能實現「每個功能/頁面都可能成為用戶首時間觸達的功能/頁面」，這意味著每個頁面都有可能成為首頁，都是信息架構的頂部，這需要產品的信息架構有很強的兼容性和擴展性。擁有高兼容性和擴展性的模式莫過于FEED和IM，這兩種結構有以下特點：1.它們具有流的性質，結構扁平，內容可以無限延伸；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。人工智能設計的發展：機器智能是唯技術論的。科技固然是人類前進的重要推動力。靜安區...

智能機器人設計的發展：智能翻譯系統。推動高較準智能翻譯系統應用，圍繞多語言互譯、同聲傳譯等典型場景，利用機器學習技術提升準確度和實用性。到2020年，多語種智能互譯取得明顯突破，中譯英、英譯中場景下產品的翻譯準確率超過85%，少數民族語言與漢語的智能互譯準確率明顯提升。智能家居產品。支持智能傳感、物聯網、機器學習等技術在智能家居產品中的應用，提升家電、智能網絡設備、水電氣儀表等產品的智能水平、實用性和安全性，發展智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等產品，建設一批智能家居測試評價、示范應用項目并推廣。到2020年，智能家居產品類別明顯豐富，智能電視市場滲透率達到90%以上，安防產品智能化水平...

人工智能產品設計原則是什么？顯示人工智能結果的精度概率。了解人工智能生成結果的精度概率可以幫助用戶做出決定。例如，CRM系統可以預測哪些銷售線索較有可能轉化為特定產品的銷售。但這些預測有多準確？表示出預測的精度概率可以幫助用戶理解結果。解釋人工智能產品是如何產生結果的。許多人工智能產品使用復雜的算法和機器學習技術。這些通常被視為黑匣子。但是，有時理解一個算法是如何產生結果的，對于理解為什么產生一個特定的決策或結果集是非常有幫助的。這并不意味著要解釋復雜神經網絡如何做出決定的每一個方面，但是我們可以向用戶提供一些關于該技術做什么以及可能使用的輸入的提示。了解哪些數據是作為輸入提供的，哪些數據在生...