物联网与人工智能培训:物联网和人工智能之间的区别;物联网 (IoT)人工智能 (AI) 目前位居榜首,可能是十年来最热门的科技主题之一。这两个概念有着不同的工作基准,但很多时候当它们一起使用时,它们被认为是科技行业创新的缩影。

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物联网可以利用人工智能的力量,帮助开发有趣的用例,从而帮助科技巨头提高创新和研究方面的水平,并帮助他们在可预见的未来更长时间地维持其业务。让我们深入了解物联网和人工智能是什么、它们的差异和未来。物联网与人工智能培训:物联网和人工智能之间的区别

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物联网与人工智能:定义

什么是物联网 (IoT)?

顾名思义,物联网是连接到互联网的设备/电器。 2020 年,我们可以看到我们周围的互联网变得更广泛、更一致。特别是在 Covid-19 来袭之后,互联网已正式成为大多数人的生存必需品。

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物联网正是利用互联网的力量让事物变得智能。从特斯拉汽车到智能家居产品(空调、冰箱)再到连接到互联网的工业设备和机器,任何东西都属于物联网设备的范畴。这些单元持续连接到云服务器,该服务器可以执行以下任务:

  1. 远程更新软件
  2. 收集传感器数据、性能数据
  3. 远程控制设备(发送任务指令)

物联网最古老但著名的实验之一是 1982 年,当时卡内基梅隆大学的计算机科学研究生将可口可乐自动售货机连接到互联网。编码的程序用于返回饮料的温度并检查饮料的可用性。

后者的功能称为库存跟踪和管理,是目前业界物联网的主要应用。物联网的主要优点之一是许多设备可以连接到同一主机,这样这些设备就可以相互共享数据。简而言之,一台设备可以与另一台设备通信。

例如,如果有人在大门上使用智能锁,然后他们回到家。智能锁可以提醒大厅/房间的灯光和空调,它们会自动打开。虽然这是一个非常基本的示例,但可以扩展以开发设备之间更复杂的关系。

获得大量物联网支出的主要行业是离散制造、运输和物流、公用事业、B2C 和医疗保健。据《福布斯》报道,到 2020 年底预计支出为 2500 亿欧元

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什么是人工智能(AI)?

顾名思义,人工智能是机器表现出来的智能。与人工智能相关的一个非常常见的概念是,机器以类似人类的方式执行或做出决策。 AI一词可以追溯到 1956 年,当时该词被正式创造。早期人工智能的增长只是名义上的。计算能力的最新进步极大地推动了人工智能的发展。

人工智能通常有两个组成部分。一是基于规则的组件,只需编写逻辑和程序即可实现。随着机器学习和深度学习技术的引入,真正的智能部分开始显现。这是与具有固有智能的机器产生共鸣的部分。

当我们试图理解人类如何学习时,是因为一系列相似的事件最终促使人类学习。例如,当一个人想学习一门语言时,他/她会不断地反复练习。从相同的学习过程中汲取灵感,创建了主要的机器学习算法。

对于这些算法来说,一系列的事件实际上都是以数据的形式存在的。在过去几年中,人类的数据呈指数级增长。这些数据推动了推动当今人工智能行业发展的智能。数据质量越高,就越能从中提取出更好的趋势和模式。从而增强人工智能系统的学习和预测能力。

人工智能在金融、人力资源、医疗保健、BFSI、电子商务等各个行业都有应用。与其他行业相比,数据重工业在利用人工智能的力量方面绝对占据上风。许多公司正在大力投资人工智能,未来看起来非常有希望。目前预计到 2020 年底全球人工智能支出为501 亿美元,到 2024 年预计将翻一番。

物联网与人工智能:比较

云计算

AI大力利用云计算能力。云计算平台确实有助于以更轻松的方式促进人工智能项目。作为补充,物联网设备生成的数据可以轻松地通过云进行通信,并且可以对其应用各种人工智能分析流程。云计算提高了人工智能和物联网的效率,并提供了互操作性的工具。 

成本

物联网项目通常会产生与硬件、无线连接、主机服务器(如果适用)和相应软件开发相关的成本。而与人工智能项目相关的成本通常与数据收集、数据湖/数据仓库、模型部署和软件开发有关。与人工智能项目相比,物联网项目的成本通常较低。

成功率

与物联网相比,人工智能项目的成功率通常较低。IDC的一项调查显示,只有 30% 的公司报告人工智能成功率最高。其余的失败率在 10% 到 49% 之间。

人工智能项目失败的原因有多种,其中最大的原因之一是缺乏数据(质量和数量)。物联网项目可能会面临组件故障,但总体而言大多数都是成功的。

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可扩展性

由于现有的基于云的结构,物联网项目更容易扩展。尽管架构设计、速度等许多因素都会影响任何项目的可扩展性。但如果任何物联网项目在实施时都牢记可扩展性,那么扩展就会更容易。

然而,存在许多变数,这使得人工智能项目的规模化变得有些困难。但同样,如果设计更加灵活和模块化,则有助于更轻松地扩展。

物联网和人工智能:物联网分析

物联网分析是人工智能和物联网融合的领域。物联网系统生成的数据可以由基于人工智能的模型用于预测和推理分析。物联网分析是数据分析的主要应用之一。

物联网分析的一个非常基本的示例是根据机器的传感器数据开发模型来预测其寿命。这有助于更好地了解应该多久进行一次维修,以及机器维修频率的增加或减少如何影响该机器任何组件的整体寿命。因此,物联网分析是两个领域的能力集成在一起的领域。

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结论

物联网和人工智能都有着非常光明和广阔的未来。个人和集体也是如此。随着计算能力、互联网和数据可用性的增加,它将直接与相关技术的增长及其在行业中的实施相关。

这两种技术的功能存在各种差异和相似之处。但如果正确利用这两种技术的力量,这些技术将具有非常潜在的影响力。

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