China Dataset

围绕可能性的欣喜不能掩盖对实践工作的看法。专家们不会在魔法实验室中想出成功的人工智能项目。为了让人工智能发挥作用，人们必须继续运用自己的思维。专家们需要处理很多事情。

到目前为止，可能只实施了少数人工智能项目，但管道已经填满。各地的负责人都在启动项目来测试新的可能性。未来，机器学习等技术将越来越多地进入 IT 领域。这些项目的目的是识别数据中的联系或自动对大量数据进行分类。在实践中，开发此类数据驱动的应用程序总是存在困难。因为： 与传统的 IT 解决方案相比，它们的开发需要不同的项目结构和相关人员的不同专业知识。

与“正常”软件项目的关键区别：专家在现有数据的基础上进行开发。但仅仅拥有数据是不够的。参与该项目的人员还必须了解这些数据：结构、重要性、可用性、质量、来源、一致性或使用的法律框架条件都是一个问题。

评估和使用人工智能技术、使用数据分析工具和开发算法的知识：这 民主捐助者电子邮件列表 些技能在人工智能项目中发挥着至关重要的作用。还需要了解自己公司和行业的具体情况。专业部门的视角与人工智能专业知识同样重要。我们的“构建基于人工智能的系统”流程模型是对这些特殊功能的答案：阶段、角色和职责为开发提供了适当的结构。这个框架可以帮助专家将所有专业知识融入到人工智能项目中。

因为智能解决方案（无论哪种类型）都不是偶然出现的，也不是按一下按钮就能出现的。当合适的专家在合适的条件下为一个目标共同努力时，它们就会出现。在这一点上，开发基于人工智能的解决方案与经典软件开发没有什么不同。

结论
使用人工智能并不能免除您对自己行业和公司需求的了解。这就是为什么 IT 和专业部门在发现自己的人工智能潜力时必须从一开始就合作。构建基于人工智能的系统流程模型为此创建了正确的框架。

如果您对构建基于人工智能的系统主题感兴趣：我们已在免费报告中为您总结了信息。

论文二：人工智能大海捞针。即使没有针，没有大海捞针
3. 论文：人工智能的驱动因素不是数据量、存储空间或带宽。但是客户
4. 论文：AI 夏日时光，生活很轻松
5. 论文：“AI”中的“A”不是胡言乱语，而是“工作”
6. 论文：AI 以“D”开头，代表“数据”。
您想了解更多有关令人兴奋的 IT 主题的信息吗？那么请看一下我们之前发布的博客文章。