即使人工智能成为当前业务的基石，许多企业仍在为如何起步而苦苦挣扎。
那些关注亚马逊、微软和谷歌云等人工智能驱动公司正在做什么的人可能会担心，他们没有雄厚的财力或训练有素的员工来效仿这些领导者。
好消息是，由于硬件和软件的进步，几乎任何公司都可以开始人工智能项目。而且他们会是好公司——全球人工智能市场预计将从2021 年的935 亿美元增长到 2028年的6413 亿美元。
对于那些希望发展业务的公司来说，理想的第一步是追求三个最常见的应用程序——聊天机器人、图像分类和价格预测。
1) 所有关于聊天机器人的讨论：人工智能对话的兴起
聊天机器人是人工智能驱动的客户服务代理。问一个聊天机器人一个问题，它会检查多个系统给客户一个答案。
虽然聊天机器人以前难以获得消费者的青睐，但今天它们有助于改善客户服务和满意度，并为公司节省大量资金。Juniper Research预测，聊天机器人每年可为企业节省高达 80 亿美元。
中国主要金融服务提供商平安是使用聊天机器人的早期先驱。使用人工智能开发和训练具有更高理解力和准确性的对话式聊天机器人，它能够每天处理数百万个客户查询——不仅可以节省大量成本，而且同样重要的是，能够通过减少呼叫中心等待来改善客户服务次。
对话式人工智能应用的核心领域
当我们在家中或对着手机与虚拟助手交谈时，自动语音识别 (ASR) 正在发挥作用，因此他们可以将文本转换为类型。
自然语言处理 ( NLP ) 使 ASR 更进一步，用于构建应用程序以提供无缝的人机交互。
带有语音合成的文本到语音使聊天机器人能够回答客户的问题。
部署一个成功的聊天机器人需要速度、准确性、可定制的语音和语言——而且它需要可扩展，以便在需要时能够服务成百上千的客户请求。
听起来很简单，那么问题是什么?这不是一个一劳永逸的过程。开发准确、快速的软件需要不断的调整，如果数据科学团队全部手动完成，这会给他们带来沉重的负担。值得庆幸的是，有越来越多的软件工具可以减少开发强大的聊天机器人所需的时间——过去需要几个月才能完成的事情现在可以在几天内完成。
团队还可以在从头开始构建聊天机器人之前培养构建聊天机器人的技能，并使用预先训练的模型来提供先机。
2)通过图像分类查看全图
计算机视觉，也称为图像分类，是使用 AI 对图像进行分组和排序以提高准确性、提高安全性和加速新项目的过程。例如，计划行程或红绿灯计时——所有情况都需要基于不断变化的数据点的实时感知和解决方案。计算机视觉帮助物理世界与虚拟世界相遇。
部署图像分类需要经过训练的 AI 模型，该模型准备好在生产中运行推理工作负载以进行预测。
当系统运行推理时，分割、分类和检测这三个阶段会在几毫秒内结合在一起。
典型的图像分类系统将包括图像分割。
图像的部分被分类为类别。
任何检测到的异常都会被标记给操作员。
医学成像、自动驾驶汽车和交通控制系统是图像分类帮助行业提高安全性、安全性和精度的三个领域。为了实现这些目标，人工智能推理需要快速运行、获得准确的结果并定期进行再训练。
企业可以培养在托管实验室中构建图像分类系统的技能，探索如何创建端到端数据科学工作流，并在需要运行推理时将模型部署到生产中。
3)理解为什么价格预测是关键
在几乎每个行业中，由于与大流行、政治和极端天气有关的不可预见事件，原材料价格的预测变得越来越具有挑战性。
随着这些变量的不断变化，人工智能驱动的价格预测可以帮助企业克服挑战，为运营带来稳定性并帮助最大化盈利能力。
AI 价格预测模型评估多个数据点，这些数据点因应用程序而异：
拼车价格预测模型可能会考虑一天中的时间、天气和地理位置路线区域。
预测未来小麦价格的模型可能包括季节性需求、天气和政治活动的数据。
训练人工智能模型来预测价格涉及基础数据科学工作，包括准备数据以进行处理。在拼车示例中，构建价格预测模型将涉及评估数据集，包括数据集上车点、下车点、票价金额、乘客数量、乘车需求，甚至可能是天气。
同样，价格预测模型需要访问大型数据集，必须在信息变得陈旧和过时之前快速处理这些数据集。准确性和效率需要加速计算以确保预测准确。如果加速数据科学是您企业的一项新工作，实验室可以帮助团队快速提高技能。
启动您的第一个 AI 项目
那么公司可以从哪里开始其人工智能之旅呢?培养运行这些和其他关键 AI 工作负载的技能不需要成本高昂，也不需要重返学术界。
渴望扩展自己的人工智能能力的企业可以投资于现有团队的技能，或磨练他们的能力，在世界各地进行各种虚拟测试以及公司赞助或第三方“学习实验室”。
良好的动手实验室体验将让用户看到、理解和试驾可能对其特定行业最有利的各种人工智能应用程序。人工智能几乎可以对任何行业或组织产生巨大影响。对于为航空预订系统开发一种新的、省时的聊天机器人、加速仓库操作的图像分类应用程序或为食品零售业节省数十亿美元的价格预测模型，情况都是如此。
虽然人工智能在企业中的价值很高，但测试一些人工智能应用想法是免费的。因此，现在花点时间评估您想从哪里开始，并利用全球众多免费虚拟实验室之一开始您的旅程。
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