在未來幾年，特別是在這次COVID-19危機期間，預計這些技術將在數月內蓬勃發展，以加強全球經濟。在此期間，小型或大型公司應從需求量大的授權軟件開發公司中撤出AI應用程序開發團隊的項目，以應對損失和危機。大多數基于IT的公司都在遠程或在家工作，因此需要數據跟蹤，安全性和龐大的數據管理應用程序。我們還列舉了一些人工智能的5大趨勢是什么，以幫助您理解。

　　1.深度學習

深度學習是一種人工智能形式，它通過對人腦的功能和結構進行建模來開發稱為人工神經網絡的算法。

　　深度學習-技術趨勢

長期以來，機器學習一直在需求中，但是，包括深度學習在內的工作在2015年至2017年之間增長了35倍。

人工智能技術的許多領域，例如計算機視覺，自動駕駛汽車，自動文本生成等，都是深度學習使用達到頂峰的領域。

2.人臉識別

盡管最近有很多負面新聞，但是面部識別技術由于其巨大的普及性而被視為人工智能的未來。它承諾在今年及以后會有巨大的增長。

　　面部識別-人工智能應用

面部識別是一種人工智能應用程序，可通過其數字圖像或面部特征圖案幫助識別一個人。

到今年，人臉識別技術的使用將有所增長，其可靠性更高，準確性更高。

如今，我們正在努力使所有個性化商品，無論是購物還是廣告等等。結果該技術必須在很大程度上用于生物特征識別。

此外，由于其非侵入式身份識別和簡單部署，它在途中將不會遇到任何障礙。

其他一些用途，例如通過安全檢查進行支付處理以及用于執法（用于早期發現犯罪預防）將達到頂峰。

面部識別技術也可以通過臨床試驗和醫學診斷程序在醫療保健領域發揮自己的價值。

　　3.隱私權和政策：

GDPR的引入在2018年成為該鎮的話題。而且，今年似乎將經歷更多的隱私和政策對話。這對于保護隱私和真誠地訪問數據隱私非常重要。

　　隱私保護-人工智能技術

通常，人們不了解其數字信息的使用方式。此類信息會多次丟失在精細記錄中，有時甚至不會通知其使用情況。

最好的例子是有關隱私政策的最新一期。隱私和政策在今年將具有更大的重要性。

如果圍繞AI的法律仍然是新的并且需要進一步理解，那么同意使用系統（尤其是圍繞AI應用程序）的問題將是巨大的。

全世界所有國家都將繼續致力于戰略和倡議，以指導人工智能（AI）法規的發展。

確保透明性，安全性和對AI復雜技術的認識的必要標準也將得到發展。

　　4.支持人工智能的芯片

人工智能大量依靠專門的處理器來完成CPU。即使是高級CPU也可能無法提高訓練AI模型的速度。

　　人工智能和機器學習

進行推理時，該模型需要額外的硬件來執行復雜的數學計算，以更快地完成諸如面部識別和對象檢測之類的任務。

在今年，像Intel這樣的芯片制造商將推出能夠使支持AI的應用程序執行更快的專業芯片。

這樣的芯片將針對與計算機視覺，語音識別和自然語言處理有關的特定用途和場景進行優化。

來自汽車和醫療行業的未來應用程序將利用這些芯片為最終用戶提供情報。

今年，知名公司超大規模基礎設施將在基于現場可編程門陣列（FPGA）和專用集成電路（ASIC）的定制芯片上投入更多資金。

為了運行基于AI和高性能計算（HPC）的現代工作負載，將對這些芯片進行優化。其中一些芯片還將幫助高級數據庫增強查詢處理和預測分析能力。

　　5.云

根據專家報告，最大的公共云提供商將在今年增加，另一方面，企業支出將增加。

云-人工智能的未來

根據報告預測，隨著服務目錄和全球范圍的擴大，六大著名的超大規模云領導者在今年變得更大。

同時，根據報告估計，在世界范圍內云計算市場在今年將突破2000億美元，增長超過20%。

以上即是關于人工智能的5大趨勢是什么的全部內容，想了解更多關于人工智能的信息，請繼續關注中培偉業。