导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能通证项目有哪些的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能创业项目有什么
人工智能创业项目有什么
创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是我精心整理的人工智能创业项目有什么，欢迎阅读与收藏。
人工智能创业项目有什么 篇1
1、网络安全+人工智能
这大概是很难被想到的领域，但就是有人把它做火了，虚拟黑客机器人（目前估值2个亿），把人工智能上的技术贯穿到网络安全上去，然后通过模拟黑客的方式找出企业网站漏洞，进而修补、最大化避免被攻击的危险。
在建站、安全领域，其实还有更多的人工智能创业机会，当你首先发现这道连接的商机，你就是下一个2亿估值的创业新秀。
2、人工智能家居细分领域
智能家居系统、智能音箱、家庭影院、空气净化、智能手表、智能净水器……可能都是不错的创业方向，但更好的创业商机与机会在哪？在还未被开垦的智能家居细分领域，或者说以上我们提到的这些细分领域中你能挖掘出现有的市场上没有的、更符合用户的功能与新的服务体验来。
3、在线教育+人工智能
互联网时代，已经将教育的时间与区域障碍消除，而人工智能时代，又给人们带去了更随时随地的便捷学习服务，教育的永恒性决定了它的创业机会更大、也更具有持续性。
人工智能创业项目有什么 篇2
人工智能这个概念最早提出是在1956年!可能大多数人都要大吃一惊，原来在62年前就已经有了这个理念。经过科技的不断发展，人工智能的技术已经在不断成熟中落地，而2017年又迎来了新一轮的提速发展。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对我国人工智能发展的总体要求、重点任务、落地措施提出了明确的规划。12月，工信部出台《人工智能产业发展三年行动计划》进一步明确了多项任务的具体指标，更是把发展行动计划集中细化到三年内。人工智能领域发展上升至国家层面，从政策到市场走向都会产生变革性的发展。根据陆家嘴新金融实验室收集的人工智能创业团队中，89%的公司成立在2014年以后(866家)，多数集中在北京、上海、杭州、深圳这些互联网发展领先的城市。
在互联内+概念的推动下，人工智能领域也已经形成“行业+AI”的体系，在理论完全成熟，技术不断革新的趋势下，人工智能AI正在应用于各个行业。那么2019年，人工智能领域都有哪些创业趋势，哪些人工智能的创业项目更容易落地呢?
我们能看到，腾讯、阿里、百度以及科大讯飞这样专业的人工智能领域大公司都在不断研发提升自己的技术实力，语音识别、人脸识别、文字识别、智能交互这些核心技术已经很成熟，可以说人工智能的核心技术的确掌握在这些互联网寡头公司的手上，一般创业者没技术没资本，很难触及。但是这些寡头公司的技术也需要落地，推动到各个细分领域。那就需要中小创业者将技术落地，通过这些巨头的开放平台获得接口，开发接地气的.产品。
人工智能创业，笔者认为技术是推动力，而针对不同企业和用户的需求利用这些技术提供合适的解决方案，能落地能应用才是最关键的核心。摸清不同行业的需求，深耕产品用户体验，拓展销售渠道，让产品能够直接对接到需求，才能够赚到钱。接下来我们就来盘点一下2018年人工领域都有哪些容易落地并赚钱的创业项目。
一、电销机器人
电销机器人这个行业其实兴起了也有好几年的时间，但真正开始爆发也是在2018年。因为此前的电销机器人因为语音识别，智能交互相关的技术并不成熟，很多功能不完善。特别是在对话中不能打断，话术不精准、对不同方言的识别不完善这些缺点制约了其发展。而在2018年则不同了，百度、阿里、科大讯飞这些人工智能行业的巨头已经可以提供较为完善的智能语音识别接口，中小创业公司借助技术上的革新，将电销机器人这个产品逐步落地，正在不断渗透到各个行业的电话营销中。
最容易被人工智能取代的职业是什么?总结来说具备以下几点：1.无需天赋，经由训练即可掌握的技能;2.大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔;3.工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。可以说电话营销行业首当其中。效率低、人员流动快、组建团队成本高、效果不稳定等问题一直困扰电销行业，但各行业的企业又离不开电销团队。电销机器人的出现则改变了这一现状：成本降低、效率提升、话术精准、支持打断、语音识别、数据筛选分析这些优点正在颠覆传统人工电销行业，渠道人工电话销售。
电销机器人很容易落地，那么容易赚钱吗?回答是肯定的。因为一来企业电销也是刚需，电销机器人产品也已很成熟。创业公司开发电销机器人产品，不愁没有需求。二来，电销机器人这个产品非常适合加盟代理的模式，缺少技术和资金实力的中小创业者选择成熟的产品进行加盟代理，拓展本地渠道，也一样可以赚到钱。
二、智能家居
智能家居这个行业的概念很广、涉及很多产品。比如智能扫地机器人、智能门锁、智能照明、智能窗帘、智能家居集成定制。目前像小米、BAT、联想等大公司看准了智能家居领域的市场，利用技术和资本优势拓展产品。而一些专业的智能家居品牌在更专业的领域和智能家居套装产品上也具有一定的优势。特别是智能扫地机器人、智能门锁、智能音箱这三个领域，目前产品众多，因为需求的广泛落地做的最好。今后的智能家居产业会更多的朝向专业方案定制方向发展，结合互联网+家装，让寻常人的家居生活渐渐步入智能时代。
智能化应用场景从单一向多元发展，智能家居解决方案逐渐完善的情况下，以“智慧家庭”为主线让很多企业家居相关的企业开始转型升级，力图在这个市场占有一席之地。这些企业产品销售渠道的拓展变的尤为重要，招商渠道多元化，更注重品牌形象的建设是智能家居企业的一大走向。做好招商，把自己的产品推出去，让更多的人去代理，拓展更广泛的市场，产生爆炸式的品牌效果才能在激烈的竞争中屹立不倒。人工智能风口下，创业正当时，智能家居千亿级别的市场，也是中小创业者选择创业代理加盟很好的选择。
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人工智能包括哪些内容
人工智能包括语言识别、自然语言处理、机器人、语言识别、模拟思维、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统等内容。
人工智能是计算机学科的一个分支，其主要是计算机技术与机械设备相融合的一种新型技术，拥有可以对人的意识、思维的信息过程的模拟能力。达内教育开设Python人工智能与数据分析实战课，因材施教课程设计 满足不同人员学习需求，OMO线上线下同步教学，因材施教分级教学。Python是进入人工智能行业首选的编程语言，适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等。项目开发、各种库、各种相关联的框架都是以 Python作为主要语言开发出来的。
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人工智能的应用领域有哪些？
应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能
人工智能有哪些产品
1、Youtube自动字幕
2009年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个国家的影片。
2、人工智能仿生眼
英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。于是，第二视觉公司开发了人工智能眼球，此产品，可以帮助失明的人重新恢复视力，拥有一双明亮的双眼。
3、新闻写作机器人
美联社，研发的Wordsmith平台自动撰写系统，可以帮助企业节省人力，让新闻记者可以抽身出来，做更有意义的工作，比如：新闻策划和新闻源拓展等等。
4、Skype实时翻译工具
微软公司，将语音识别技术和静态机器翻译技术很好地结合在了一起，研发出了Skype实时翻译工具，可以帮助人们解决语言不通的问题。如今，Skype实时翻译工具，已经支持法语、日语等50多个国家的语言互翻。
5、IBMWatson
IBM发布了WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。WatsonAnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（FreemiumVersion），可在电脑及移动设备上使用。
WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。
6、谷歌人工智能项目DeepMind
谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术。以DeepMind技术为基础的计算机系统，能以惊人的速度学习，快速掌握游戏玩法，精通游戏获胜方法。此前，团队称之为深度Q-network学习网络，仅需观察游戏画面以及游戏得分的变化情况，即可分析获得“通关技巧”以及获得高分的玩法及算法，能够达到专业级人类玩家的水平。
目前这个系统在相同算法，网络架构以及参数的设定下已经经过49个游戏的测试，目前已经能够熟练22种游戏（包括上述的SpaceInvaders），达到专家级的游戏水平。这套系统进一步证明人工智能可以通过深度学习，从而掌握游戏技巧，并获得和人类一样的操控力，甚至在某些方面超过人类。
人工智能创业项目有哪些
人工智能创业项目有哪些
创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是我精心整理的人工智能创业项目有那些，欢迎阅读与收藏。
智能家居
项目简介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。
自动驾驶系统
帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
指纹识别
指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。
指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
人脸识别
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
在人工智能与人脸识别技术结合上，百度可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是百度人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。
智能信息检索技术
数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。
智能信息检索系统应具有如下的功能：
（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；
（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。
【拓展】人工智能价值
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的`实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。
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有哪些人工智能领域可以考取的证书
AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。
但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看《机器学习简介》。下面一个问题是：AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。
在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。
学习方法
学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。
学习方针可以总结为 “兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。
学习路线
这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。
这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。
如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。
无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能通证项目有哪些的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。