工智能知识点整理

工智能专业需要学习什么工智能是研究和开发。 仿真工智能是技术科学和计算机科学的一个新分支，拓展和拓展了类智能的概念、方法、技术和应用系统。 工智能专业是结合了工智能技术、计算机科学、数据科学和行为产业的混合专业。 程语言、数据结构与算法、软件工程等。 程和数据结构是工智能设计、开发和实施的基本技能。

2机器学习与算法：

学习机器学习、监督学习、监督学习、半监督学习、强化学习等的基本理论和算法。 这是工智能域的一个关键知识点。

3创建自然语言技术。 4.。 5.数据处理与掘：

学习如何从大数据中获取有用的信息，包括数据清洗、数据处理、数据掘、大数据分析等。 6.工智能应用：

需要学习如何进行工智能应用，如智能金融、智能医疗、智能交通等。 解决现场实际问题，实施工智能技术。

工智能最新研究发展方向——一文诠释最前沿的OCR文字识别技术【干货普及知识点】工智能是研究和开发能够模拟、增强和扩展类智能的理论、方法、技术和应用系统的学科，旨在赋予智能机器听、看、说、思考、学习和行动的能力。 自1956年诞生以来，工智能经历了初步发展阶段、反思发展阶段、应用发展阶段、缓慢发展阶段、稳健发展阶段和蓬勃发展阶段六个发展阶段，并在探索创新中不断前进。 从机器定理的证明到专家系统的诞生，再到“智慧地球”概念的提出，工智能在不同阶段展现了其独特的创新和应用。
OCR，学字符识别，是一种利用学技术和计算机技术将印或手写文本转换为计算机可以理解的格式的技术。 该技术已经相当成熟，并已广泛应用于商业域。 许多公司使用OCR技术来创造商业价值。 无论是扫描名片、提取身份证信息、自动识别车牌还是充当解决问题的智能助手，OCR技术正在逐渐改变我们的生活，成为生活各个域不可或缺的一部分。
OCR技术主要分为两类：手写识别和印识别。 印识别相对简单，因为它通常遵循常规字体设计。 然而，手写识别的挑战在于，每个独特的书写风格使得机器学习很难识别不同的字体。 尽管如此，手写识别仍然是OCR域的一个重要研究课题，即使它尚未完全攻克。
OCR流程包括图像预处理、文档布分析、行分、列分和字符识别等步骤。 在预处理阶段，对图像进行角度校正和去噪，以提高检测的准确性。 文档布分析帮助系统理解文本布，行分将文本划分为独立的文本行，列分进一步将行分为单独的字符。 最后，字符识别模块对每个字符进行识别，并通过后处理步骤提高识别结果的准确性和可靠性。
复杂环境下的字符识别仍然是OCR域的挑战。 虽然OCR技术在简单的环境中表现出了较高的准确率，但OCR系统在更复杂的图文场景中面临着更大的挑战。 因此，当前的研究更倾向于研究如何在更复杂的场景下实现更准确的文本检测和识别，例如提出并应用CTPN（ConnectionistTextProposalNetwork）等方法。
CTPN是文本识别域有影响力的框架。 通过将文本识别分为识别小文本字段并合并为大文本字段，大大提高了文本识别的准确性。 CTPN在序列预测中利用RNN（循环神经网络）模型，通过双向LSTM（双向短期记忆网络）考虑文本行的连续性，提高预测的准确性。 此外，CTPN创新性地使用侧面细化策略来优化文本字段边缘的预测，从而解决边缘检测不准确的问题。
虽然OCR技术已经取得了足的进步，但在汉字识别方面仍然存在挑战。 汉字的复杂性和多样性使得汉字分成为一个难题，也是目前许多OCR公司的技术瓶颈。 为了解决这个问题，研究员提出了在OCR识别过程中进行修正并通过数据增强技术防止模型过拟合的方法。 基于CTPN论文的理论基础，学到了创新的思想。 虽然横向文本识别性能出色，但非横向文本的识别效果仍有待提高。