Какие возможности компьютер дает человеку 10 примеров
Обновлено: 21.11.2024
Для работающего профессионала важно иметь прочную базу базовых навыков работы с компьютером. В зависимости от вашей отрасли и работодателя, навыки работы с компьютером, которые вам понадобятся, сильно различаются. Понимание различных типов базовых навыков работы с компьютером поможет вам лучше понять, какие навыки могут потребоваться в вашей области. В этой статье мы определяем различные типы базовых навыков работы с компьютером, как их улучшить и как включить их в свое резюме.
Что такое базовые навыки работы с компьютером?
Базовые навыки работы с компьютером означают вашу способность выполнять основные задачи на компьютере. Это может включать понимание определенного программного обеспечения, приложений, программ, инструментов и многого другого. Компьютерные навыки делятся на две категории: программное и аппаратное обеспечение. Аппаратное обеспечение относится к работе компьютера, тогда как программное обеспечение предполагает использование различных программ и приложений.
Тип навыков работы с компьютером, которые вы должны иметь, зависит от вашей отрасли. Как правило, в объявлениях о вакансиях работодатели указывают, какими навыками работы с компьютером они хотят, чтобы их сотрудники обладали.
Примеры базовых навыков работы с компьютером
Многие профессии требуют базовых навыков работы с компьютером, чтобы хорошо справляться с этой конкретной работой. Хотя базовые навыки работы с компьютером включают в себя умение печатать, понимание социальных сетей и общие навыки работы в Интернете, необходимо учитывать еще несколько факторов, например:
ПО для повышения производительности
Программное обеспечение для обработки текстов
Управление социальными сетями
При подаче заявления о приеме на работу важно указать не только свои соответствующие навыки работы с компьютером, но и уровень своих навыков. Например, вместо того, чтобы указывать, что вы умеете пользоваться программным обеспечением для обработки текстов, рассмотрите возможность указать в своем резюме, как вы использовали его на благо своей предыдущей компании.
Операционные системы
Операционные системы – это программы, которые помогают компьютеру выполнять самые основные функции. Это важный навык, который необходимо знать, поскольку для работы компьютеров требуется операционная система. Как правило, компьютеры поставляются с предустановленной операционной системой. По этой причине важно иметь общее представление о различных операционных системах, таких как Windows. Может быть полезно использовать свое резюме и сопроводительное письмо, чтобы перечислить, как определенные операционные системы позволили вам выполнять свою работу.
Программное обеспечение для презентаций
Программное обеспечение для презентаций — это программы, используемые для создания слайд-шоу из аудио, текста, фотографий и видео. Общие знания о программном обеспечении для презентаций важны для различных ролей.
В зависимости от вашей работы вам может понадобиться создать презентацию, чтобы продемонстрировать анализ данных или сделать презентацию. Для этого вам необходимо понимать различные типы программного обеспечения для презентаций и способы его использования для создания динамической презентации. Вы можете продемонстрировать свой уровень владения этим типом программного обеспечения в своем резюме, указав, как вы использовали его для выполнения одной из ваших задач.
Цифровой маркетинг
Цифровой маркетинг — это реклама продуктов или услуг компании с использованием цифровых средств. Компании используют цифровой маркетинг для продвижения своего бренда и, в конечном итоге, помогают ему расти. Разнообразие инструментов цифрового маркетинга позволяет компаниям использовать предпочитаемый ими метод таргетинга на свою идеальную аудиторию и клиентов. Вот некоторые из видов цифрового маркетинга:
Системы управления контентом
Поисковая оптимизация
Маркетинг в социальных сетях
Вы можете указать свой уровень навыков в резюме или сопроводительном письме, указав, как вы использовали свои навыки цифрового маркетинга на работе. Например, если вы использовали маркетинг в социальных сетях, вы можете описать, как вы использовали платформу социальных сетей, чтобы получить веб-страницу вашей компании 100 000 просмотров, 200 репостов, 300 комментариев и 1500 лайков. Это позволяет менеджерам по найму понять, что вы можете не только использовать методы цифрового маркетинга, но и использовать их в большем масштабе, чтобы принести пользу компании.
Компьютерное программирование
Компьютерное программирование включает в себя создание, проектирование и сборку компьютерного программного обеспечения и приложений для выполнения самых разных задач. Для тестирования и разработки программного обеспечения вам потребуются базовые знания в области компьютерного программирования. Это включает в себя понимание программного и аппаратного обеспечения, а также. Вот некоторые основные навыки компьютерного программирования:
Ваше резюме и сопроводительное письмо — отличный способ сообщить менеджерам по найму о ваших навыках компьютерного программирования. Например, вместо того, чтобы писать, что вы знаете HTML, укажите, как именно вы использовали его для создания веб-страницы.
Графический дизайн
Графический дизайн – это процесс создания визуального контента с помощью типографики, иллюстраций и фотографий для передачи определенного сообщения. Под эгидой графического дизайна есть несколько компьютерных навыков, которые вы можете выделить в своем резюме, в том числе:
Программное обеспечение для создания видео
Вы можете подчеркнуть свой уровень навыков графического дизайна, подробно описав типы программного обеспечения, которое вы использовали для удовлетворения потребностей клиента. Чем больше подробностей о том, как вы использовали программное обеспечение для графического дизайна, вы предоставите, тем лучше менеджеры по найму смогут увидеть, насколько хорошо вы действительно разбираетесь в этих компьютерных навыках.
Инструменты для общения
Для компаний важно поддерживать постоянную связь и сотрудничество друг с другом. Наличие оптимизированной системы поможет упростить общение, повысить производительность и сделать компанию более эффективной в целом. Поэтому очень полезно иметь знания о различных средствах компьютерной коммуникации. Навыки компьютерного общения, которые вы можете указать в своем резюме, включают:
Приложения для управления электронной почтой
При написании резюме ознакомьтесь с объявлением о вакансии, чтобы узнать, какие инструменты коммуникации использует компания, в которую вы подаете заявку. Основываясь на этом, укажите в резюме свои соответствующие навыки и то, как вы использовали их в прошлом.
Управление базой данных
База данных – это электронная коллекция данных, доступ к которой осуществляется на компьютере. Базы данных хранят различную информацию, например счета заработной платы. Чтобы успешно управлять данными, вам потребуются различные навыки, например:
При написании резюме и сопроводительного письма подчеркните свой уровень навыков управления базами данных, подробно описав, как вы их используете и как вы структурируете определенные данные. Хотя многие специалисты могут обладать базовыми навыками работы с базами данных, важно выделить ваше приложение, сообщив менеджерам по найму о вашем конкретном опыте в этой области.
Бухгалтерское ПО
Если вы работаете бухгалтером, важно иметь сильные навыки работы с компьютером, связанные с этой отраслью. Это включает в себя понимание того, как работает различное бухгалтерское программное обеспечение. Вместо того, чтобы просто перечислить свои навыки работы с программным обеспечением для бухгалтерского учета, подробно опишите, что вы конкретно использовали и как вы использовали его, чтобы помочь вам преуспеть в своей работе.
Описание вашего уровня навыков
Работодатели хотят знать, насколько вам комфортно пользоваться каждым навыком, указанным в вашем резюме. Например, если вы перечислите свои знания в области программного обеспечения для презентаций, работодатели не будут знать, новичок вы или эксперт в этой области. При написании резюме и сопроводительного письма подробно опишите свои навыки работы с компьютером.
Вместо того, чтобы просто перечислять свои навыки, дайте подробное объяснение того, как вы использовали этот навык и как он помог вам выполнить задание или повысить производительность. Это показывает работодателям, насколько комфортно вы используете эти навыки и насколько хорошо вы понимаете, как их использовать.
Как улучшить базовые навыки работы с компьютером
Вот несколько способов улучшить свои базовые навыки работы с компьютером:
Посещайте занятия. Один из лучших способов улучшить свои базовые навыки работы с компьютером — пройти курсы в той области, которую вы хотите улучшить. Например, если вы хотите лучше понять цифровой маркетинг, подумайте о том, чтобы пройти онлайн-курс по этому предмету.
Понимать, как работают компьютеры. Прежде чем улучшать свои навыки, важно понять, как работают компьютеры в целом. Изучение основ работы с компьютером может дать вам фундаментальные знания, на которые можно опереться. Вы также можете записаться на курсы в этой области.
Получить практический опыт. Чтобы улучшить свои навыки работы с компьютером, важно применять то, что вы знаете. Если вы проходите собеседование при приеме на работу, где вам потребуется использовать определенную систему управления электронной почтой, найдите время, чтобы узнать, как ее использовать заранее.
Основные навыки работы с компьютером на рабочем месте
Если ваша работа требует от вас работы с компьютерами, важно, чтобы вы могли эффективно их использовать. Вот несколько способов убедиться, что вы эффективно используете свои компьютерные навыки, независимо от вашей отрасли:
Наберитесь терпения. Когда вы совершенствуете свои навыки и используете их на рабочем месте, важно запастись терпением. Чем больше практики вы получите, тем больше мастерства в навыке вы продемонстрируете позже.
Попросите о помощи. Если вам нужно использовать навыки работы с компьютером, в которых у вас нет большого опыта, не бойтесь задавать вопросы. Подумайте о том, чтобы попросить коллегу, у которого больше опыта в этой области, помочь вам в ее понимании.
Сосредоточьтесь. Если вы изучаете новый компьютерный навык, важно сохранять концентрацию во время его использования. Чем более вы сосредоточены, тем больше времени и опыта вы получите, используя этот конкретный навык. Это поможет вам работать более продуктивно и эффективно.
Как подчеркнуть базовые навыки работы с компьютером
При подаче заявления о приеме на работу важно показать менеджерам по найму, что вы подходите для этой должности, подчеркнув свои соответствующие навыки. Это можно сделать в резюме, сопроводительном письме и во время собеседования.
Базовые навыки работы с компьютером для резюме
При написании резюме важно подчеркнуть свои навыки работы с компьютером, поскольку они относятся к должности, на которую вы претендуете.Ознакомьтесь с объявлением о вакансии и выберите наиболее подходящие навыки работы с компьютером для данной должности и включите их в свое резюме. Вы можете упомянуть их, подробно описав свой прошлый опыт работы, в разделе «Опыт» или включить их в отдельный раздел навыков в нижней части резюме.
Базовые навыки работы с компьютером для сопроводительного письма
Ваше сопроводительное письмо — это отличная возможность расширить навыки, упомянутые в вашем резюме. Например, вы можете подробно рассказать, как ваши конкретные навыки работы с компьютером помогли вам выполнять определенные рабочие обязанности и в целом сделали вас лучшим сотрудником. В конечном счете, вы хотите показать менеджеру по найму, насколько ваши навыки работы с компьютером помогли на предыдущих должностях.
Базовые навыки работы с компьютером для собеседования
Собеседование – это отличная возможность подробно рассказать о своих навыках. Например, если менеджер по найму спрашивает, насколько вам комфортно работать с Microsoft Excel, вы можете объяснить, когда вы использовали различные функции, такие как ВПР, или создавали макросы. Демонстрация вашего опыта владения некоторыми базовыми компьютерными навыками может дать работодателям четкое представление о ваших навыках.
Жюстин Кассел, сопредседатель Глобального совета по компьютерным технологиям будущего, недавно дала интервью Всемирному экономическому форуму, чтобы обсудить, чего смогут достичь компьютеры к 2030 году. до 3D-печати сердечной ткани, Кассел обсудил, как будущее взаимодействия человека и компьютера (HCI) повлияет на каждую отрасль.
«Сегодня компьютеры используются практически во всем, к чему мы прикасаемся в течение всего дня. У нас все еще есть представление о компьютерах как о прямоугольных объектах либо на столе, либо в наши дни в наших карманах; но компьютеры есть в наших машинах, они в наших термостатах, они в наших холодильниках. На самом деле компьютеры все чаще перестают быть объектами, они пронизывают ткань и практически любой другой материал», — сказал Кассел.
Каждый год такие люди, как Кассел, — ученые, академики и любители технологий со всего мира собираются, чтобы обсудить примеры взаимодействия человека и компьютера на самой престижной в мире конференции по взаимодействию человека и компьютера. Это конференция ACM по человеческому фактору в вычислительных системах, организованная Ассоциацией вычислительной техники, крупнейшим в мире образовательным и научным обществом по информатике.
Будущее гиперконвергентной инфраструктуры стало популярной темой, поскольку на конференции ACM проводится больше мероприятий, на которых обсуждаются потенциальные проблемы с технологиями. Сейчас мы представляем себе примеры взаимодействия человека с компьютером, персонализированные в соответствии с нашими индивидуальными потребностями, но всего несколько лет назад мы представляли себе такие простые изобретения, как компьютерная мышь.
Ниже приведены 14 примеров взаимодействия человека с компьютером, появившихся за последние годы, в том числе несколько, которые мы надеемся увидеть в будущем.
Изучите возможности гиперконвергентной инфраструктуры для улучшения взаимодействия с пользователем с помощью MIT CSAIL.
Несмотря на то, что первые эксперименты с компьютерным зрением начались в 1950-х годах, а в 1970-х годах оно впервые было использовано в коммерческих целях для различения печатного и рукописного текста, сегодня количество приложений для компьютерного зрения растет в геометрической прогрессии. Ожидается, что к 2022 году рынок компьютерного зрения и оборудования достигнет 48,6 млрд долларов. Это такая часть повседневной жизни, что вы, вероятно, регулярно сталкиваетесь с компьютерным зрением, даже если вы не всегда понимаете, когда и где развернута технология. Вот что такое компьютерное зрение, как оно работает и семь удивительных примеров из практики сегодня.
7 удивительных примеров компьютерного и машинного зрения на практике
Что такое компьютерное зрение (CV)?
Компьютерное зрение – это форма искусственного интеллекта, при которой компьютеры могут "видеть" мир, анализировать визуальные данные, а затем принимать на их основе решения или получать представление об окружающей среде и ситуации. Одним из движущих факторов роста компьютерного зрения является объем данных, которые мы генерируем сегодня, которые затем используются для обучения и улучшения компьютерного зрения. В нашем мире есть бесчисленное множество изображений и видео только со встроенных камер наших мобильных устройств. Но хотя изображения могут включать в себя фотографии и видео, это также может означать данные от тепловых или инфракрасных датчиков и других источников. Наряду с огромным объемом визуальных данных (более 3 миллиардов изображений ежедневно публикуются в Интернете) вычислительная мощность, необходимая для анализа данных, теперь доступна и более доступна. По мере того, как область компьютерного зрения расширялась за счет нового оборудования и алгоритмов, росли и показатели точности идентификации объектов. Менее чем за десятилетие современные системы достигли 99-процентной точности по сравнению с 50-процентной точностью, что делает их более точными, чем люди, при быстром реагировании на визуальные входные данные.
Как работает компьютерное зрение?
Одним из важнейших компонентов для реализации всех возможностей искусственного интеллекта является наделение машин способностью видеть. Чтобы имитировать человеческое зрение, машинам необходимо получать, обрабатывать, анализировать и понимать изображения. Огромный рост в достижении этой вехи был достигнут благодаря итеративному процессу обучения, который стал возможен с помощью нейронных сетей. Он начинается с курируемого набора данных с информацией, которая помогает машине изучить конкретную тему. Если цель состоит в том, чтобы идентифицировать видео с кошками, как это было для Google в 2012 году, набор данных, используемый нейронными сетями, должен содержать изображения и видео с кошками, а также примеры без кошек. Каждое изображение должно быть помечено метаданными, указывающими правильный ответ. Когда нейронная сеть просматривает данные и сообщает, что она нашла изображение с кошкой; это обратная связь, полученная относительно того, была ли она правильной или нет, помогает улучшить ее. Нейронные сети используют распознавание образов, чтобы различать множество разных частей изображения. Вместо программиста, определяющего атрибуты кошки, такие как наличие хвоста и усов, машины учатся на миллионах загруженных изображений.
7 потрясающих примеров компьютерного зрения
Представьте себе все, что позволяет человеческое зрение, и вы сможете начать реализовывать практически безграничные возможности применения компьютерного зрения. Вот некоторые из наиболее впечатляющих примеров применения компьютерного зрения на сегодняшний день:
Компьютерное зрение необходимо для создания беспилотных автомобилей. Такие производители, как Tesla, BMW, Volvo и Audi, используют несколько камер, лидар, радар и ультразвуковые датчики для получения изображений из окружающей среды, чтобы их беспилотные автомобили могли обнаруживать объекты, разметку полосы движения, знаки и светофоры для безопасного вождения.
Все, что вам нужно сделать, чтобы читать знаки на иностранном языке, – это навести камеру телефона на слова и позволить приложению Google Translate почти мгновенно сказать вам, что они означают на выбранном вами языке. Используя оптическое распознавание символов для просмотра изображения и дополненную реальность для наложения точного перевода, это удобный инструмент, использующий компьютерное зрение.
Китай определенно находится на переднем крае использования технологии распознавания лиц , и они используют ее для работы полиции, платежных порталов, контрольно-пропускных пунктов в аэропорту и даже для выдачи туалетной бумаги и предотвращения кражи бумаги в парке Тяньтань в Пекине. среди многих других приложений.
Поскольку 90 % всех медицинских данных основаны на изображениях, компьютерное зрение можно использовать в самых разных областях медицины. От использования новых медицинских диагностических методов для анализа рентгеновских снимков, маммографии и других видов сканирования до наблюдения за пациентами для раннего выявления проблем и оказания помощи при хирургическом вмешательстве. Ожидайте, что наши медицинские учреждения, специалисты и пациенты получат пользу от компьютерного зрения сегодня и даже больше в будущем, поскольку она внедрена в здравоохранении .
Отслеживание мячей и шайб в спортивных телетрансляциях уже давно стало обычным явлением, но компьютерное зрение также помогает анализировать игру и стратегию, показатели и рейтинги игроков, а также отслеживать видимость спонсорства бренда в спортивных трансляциях.
На выставке CES 2019 компания John Deere представила полуавтономный зерноуборочный комбайн, который использует искусственный интеллект и компьютерное зрение для анализа качества зерна по мере его уборки и поиска оптимального маршрута через посев. У компьютерного зрения также есть большой потенциал для выявления сорняков, чтобы гербициды можно было распылять непосредственно на них, а не на посевы. Ожидается, что это сократит количество необходимых гербицидов на 90 %.
Компьютерное зрение помогает производителям работать более безопасно, разумно и эффективно различными способами. Профилактическое обслуживание — это лишь один пример, когда оборудование контролируется с помощью компьютерного зрения, чтобы вмешаться до того, как поломка приведет к дорогостоящему простою. Упаковка и качество продукции контролируются, а дефектные продукты также сокращаются с помощью компьютерного зрения.
Существует огромное количество реальных приложений для компьютерного зрения, и эта технология все еще молода. По мере того, как люди и машины продолжают сотрудничать, рабочая сила людей будет высвобождена, чтобы сосредоточиться на более важных задачах, поскольку машины будут автоматизировать процессы, основанные на распознавании изображений.
Машины не взяли верх. По крайней мере, еще нет. Однако они проникают в нашу жизнь, влияя на то, как мы живем, работаем и развлекаемся. От персональных помощников с голосовым управлением, таких как Siri и Alexa, до более фундаментальных и фундаментальных технологий, таких как поведенческие алгоритмы, наводящие на размышления поиски и автономные беспилотные транспортные средства, обладающие мощными прогностическими возможностями, есть несколько примеров и приложений искусственного интеллекта, которые используются сегодня.
Однако технология все еще находится в зачаточном состоянии. То, что многие компании называют ИИ сегодня, не обязательно так. Как инженер-программист, я могу заявить, что в любом программном обеспечении есть ИИ.из-за алгоритма, который реагирует на заранее определенный многогранный ввод или поведение пользователя. Это не обязательно ИИ.
Настоящая система с искусственным интеллектом — это система, которая может обучаться самостоятельно. Мы говорим о нейронных сетях, таких как DeepMind от Google, которые могут устанавливать связи и достигать значений, не полагаясь на заранее определенные поведенческие алгоритмы. Истинный ИИ может улучшить прошлые итерации, стать умнее и осведомленнее, что позволит ему расширить свои возможности и свои знания.
Этот тип ИИ, который мы видим в замечательных телевизионных историях, таких как мощный и трогательный сериал HBO, Мир Дикого Запада, или Алекс Гарланд, Ex Machina, еще далеко. Мы говорим не об этом. По крайней мере, пока. Сегодня мы говорим о псевдоИИ. технологии, которые определяют большую часть нашего голосового и неголосового взаимодействия с машинами — этап машинного обучения в эпоху цифровых технологий.
Несмотря на то, что такие компании, как Apple, Facebook и Tesla, выпускают новаторские обновления и революционные изменения в том, как мы взаимодействуем с технологиями машинного обучения, многие из нас до сих пор понятия не имеют о том, как ИИ работает. используется сегодня как крупными, так и малыми предприятиями. Насколько сильно эта технология повлияет на нашу будущую жизнь и как еще она проникнет в повседневную жизнь? Когда А.И. действительно расцветает, насколько это улучшит текущие итерации этой так называемой технологии?
А.И. и квантовые вычисления
Правда в том, что независимо от того, истинный ли А.И. где-то там или на самом деле представляет угрозу нашему существованию, его эволюцию и рост невозможно остановить. Люди всегда зацикливались на улучшении жизни во всех ее проявлениях, и использование технологий стало средством для достижения этой цели. И хотя за последние 100 лет произошли самые драматические технологические потрясения в жизни, чем за всю историю человечества, следующие 100 лет проложат путь к скачку вперед на несколько поколений вперед.
Это будет в руках искусственного интеллекта. А.И. также станет умнее, быстрее, более плавным и похожим на человека благодаря неизбежному развитию квантовых вычислений. Квантовые компьютеры не только решат все самые сложные проблемы и загадки жизни, касающиеся окружающей среды, старения, болезней, войн, бедности, голода, происхождения Вселенной и исследования дальнего космоса, и это лишь некоторые из них. весь наш ИИ системы, действующие как мозг этих сверхчеловеческих машин.
Однако квантовые компьютеры сопряжены с присущими им рисками. Что произойдет после того, как первый квантовый компьютер выйдет в сеть, сделав остальные компьютеры мира устаревшими? Как существующая архитектура будет защищена от угрозы, которую представляют эти квантовые компьютеры? Учитывая, что в мире нет мощной квантово-устойчивой криптографии (QRC), как такая страна, как США или Россия, защитит свои активы от стран-изгоев или злоумышленников, которые одержимы использованием квантовых компьютеров для взлома самой секретной и прибыльной информации в мире?
В беседе с Найджелом Смартом, основателем Dyadic Security и вице-президентом Международной ассоциации криптологических исследований, профессором криптологии Бристольского университета и обладателем гранта ERC Advanced Grant, он сказал мне, что квантовые компьютеры все еще могут быть около 5 лет. Однако когда будет построен первый квантовый компьютер, Смарт говорит мне следующее:
". Вся цифровая безопасность в мире по существу нарушена. Интернет не будет безопасным, поскольку мы полагаемся на алгоритмы, которые взломаны квантовыми компьютерами для защиты наших соединений с веб-сайтами, загрузки электронных писем и все остальное. Даже обновления для телефонов и загрузка приложений из магазинов приложений будут ненадежными и ненадежными. Банковские транзакции с использованием чипа и PIN-кода могут [также] быть небезопасными (в зависимости от того, как именно система реализована в каждой стране)».
Очевидно, что квантовый компьютер, управляемый определенной стороной, невозможно остановить без надежного QRC. Хотя все это еще кажется далеким, будущее этой технологии представляет Уловку-22, способную решить мировые проблемы и, вероятно, привести в действие все системы искусственного интеллекта. системы на Земле, но и невероятно опасны в чужих руках.
Применения искусственного интеллекта, используемые сегодня
Помимо нашей загадки квантовых вычислений, сегодняшние так называемые ИИ системы — это просто передовое программное обеспечение для машинного обучения с обширными поведенческими алгоритмами, которые адаптируются к нашим симпатиям и антипатиям. Хотя эти машины чрезвычайно полезны, они не становятся умнее в экзистенциальном смысле, но они улучшают свои навыки и полезность на основе большого набора данных. Это одни из самых популярных примеров искусственного интеллекта, которые используются сегодня.
Все знакомы с личным помощником Apple, Siri.Она — дружелюбный компьютер с голосовым управлением, с которым мы общаемся каждый день. Она помогает нам находить информацию, дает нам указания, добавляет события в наши календари, помогает нам отправлять сообщения и так далее. Siri — это псевдоинтеллектуальный цифровой персональный помощник. Она использует технологию машинного обучения, чтобы стать умнее и лучше предсказывать и понимать наши вопросы и запросы на естественном языке.
Стремление Alexa стать центром умного дома было несколько стремительным. Когда Amazon впервые представила Alexa, она покорила большую часть мира. Тем не менее, его полезность и сверхъестественная способность расшифровывать речь из любого места в комнате сделали его революционным продуктом, который может помочь нам искать информацию в Интернете, делать покупки, назначать встречи, устанавливать будильники и миллион других вещей, а также помогать нам работать. умных домов и служить проводником для тех, кто может иметь ограниченную подвижность.
Если у вас нет Tesla, вы понятия не имеете, что теряете. Вполне возможно, что это один из лучших автомобилей, когда-либо созданных. Не только за то, что он получил так много похвал, но и за его прогностические возможности, функции автономного вождения и явную технологическую «крутизну». Любой, кто увлекается технологиями и автомобилями, должен иметь Tesla, и эти автомобили становятся все умнее и умнее благодаря беспроводным обновлениям.
Компания Cogito, созданная генеральным директором Джошуа Фистом и доктором Сэнди Пентланд , возможно, является одним из самых ярких примеров поведенческой адаптации для улучшения эмоционального интеллекта представителей службы поддержки, существующих на современном рынке. Компания представляет собой сплав машинного обучения и науки о поведении, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами для специалистов по телефону. Это относится к миллионам и миллионам голосовых вызовов, которые происходят ежедневно.
Компания Boxever, соучредителем которой является генеральный директор Дэйв О'Фланаган, активно использует машинное обучение для повышения качества обслуживания клиентов в индустрии туризма и создания микромоментов, которые доставляют клиентам удовольствие на протяжении всей поездки. способ. Благодаря машинному обучению и использованию ИИ. что компания доминирует на игровом поле, помогая своим клиентам находить новые способы вовлечь их в свои путешествия.
John Paul, высокоуважаемая консьерж-компания для путешествий класса люкс, возглавляемая ее проницательным основателем Дэвидом Амселлемом, – еще один яркий пример мощного искусственного интеллекта. в алгоритмах прогнозирования взаимодействия с существующими клиентами, способными понимать и знать их желания и потребности на остром уровне. Компания обеспечивает услуги консьержа для миллионов клиентов через крупнейшие мировые компании, такие как VISA, Orange и Air France, и недавно была приобретена Accor Hotels.
Транзакционный искусственный интеллект Amazon. это то, что существует уже довольно давно, что позволяет ему зарабатывать астрономические суммы денег в Интернете. С каждым годом ее алгоритмы совершенствуются все больше и больше, и компания стала очень умной в прогнозировании того, что мы заинтересованы в покупке, на основе нашего поведения в Интернете. Хотя Amazon планирует поставлять нам продукты еще до того, как мы поймем, что они нам нужны, этого еще не произошло. Но это, безусловно, уже на горизонте.
Netflix предлагает высокоточную технологию прогнозирования, основанную на реакции пользователей на фильмы. Он анализирует миллиарды записей, чтобы предложить фильмы, которые могут вам понравиться, на основе ваших предыдущих реакций и выбора фильмов. Эта технология становится все умнее и умнее с каждым годом по мере роста набора данных. Однако единственным недостатком этой технологии является то, что большинство фильмов с небольшими названиями остаются незамеченными, в то время как фильмы с громкими именами растут и раздуваются на платформе.
Искусственный интеллект Пандоры вполне возможно, что это одна из самых революционных технологий, существующих сегодня. Они называют это своей музыкальной ДНК. Основываясь на 400 музыкальных характеристиках, каждая песня сначала анализируется вручную командой профессиональных музыкантов на основе этих критериев, и система имеет невероятный послужной список для рекомендаций песен, которые в противном случае остались бы незамеченными, но которые люди любят по своей природе.
Почти все знакомы с Nest, обучающим термостатом, который был приобретен Google в январе 2014 года за 3,2 млрд долларов. Обучающийся термостат Nest, который, кстати, теперь может управляться Alexa голосом, использует поведенческие алгоритмы для предиктивного изучения ваших потребностей в отоплении и охлаждении, таким образом предвидя и регулируя температуру в вашем доме или офисе на основе ваших личных потребностей. , а теперь также включает набор других продуктов, таких как камеры Nest.
Читайте также: