如果你涉足物聯網技術領域，那么了解人工智能的重要性和好處是必不可少的。在本節中，我將討論與 AI 相關的所有方面，以便您可以清楚地了解這個主題。

如今，物聯網應用涉及視覺識別、預測未來事件和識別對象。

您可能想知道，“IoT 應用程序有什么不同？” 它們用于多種用途，例如家庭自動化、醫療保健和制造。它們也可以用于智慧城市。

人工智能算法允許系統獨立評估、學習和行動

人工智能算法允許系統獨立評估、學習和行動。它還可用于創建虛擬大腦或思維。

該技術的設計方式使其能夠從經驗中學習，并具有自行學習新事物的天生能力。這意味著如果您希望您的設備或系統學習某些技能，您需要由您自己或其他人（例如，員工）向其中輸入一些數據。

機器學習是人工智能的另一個分支

機器學習是人工智能的另一個分支。它允許程序分析龐大的數據集并在需要時自行做出決策。機器學習可用于多種目的，例如圖像分類、語音識別或推薦引擎。

機器學習使用數據來學習模式，以便使原本需要人工干預的過程自動化。例如，自動駕駛汽車 (AV) 可能會使用它來識別夜間的交通標志和道路狀況，以便根據周圍環境知道在特定道路上應該以多快的速度行駛，而不是僅僅依靠其提供的指令設計師或其他熟悉這些道路的人。

深度學習是機器學習的最好例子

深度學習是一種機器學習，它使用人工神經網絡 (ANN) 來執行模式識別和分類任務。它依賴于多層 ANN，其中每一層都有多個神經元并從過去的經驗中學習。

人腦是深度學習系統的一個例子，因為它可以以多種不同的方式感知和處理信息。這種能力使我們能夠理解語言、識別面孔、閱讀書籍并根據我們從以前的情況中獲得的經驗或知識做出決定。

人工智能需要大量數據

人工智能技術需要大量數據，制造商可以使用物聯網設備收集的數據。可用于訓練 AI 模型的數據越多，它的性能就越好。例如，如果您有一個 IoT 設備可以監控您家中的溫度并在檢測到超出正常參數的變化（例如下降兩度）時向您發送警報，那么您可以使用此來訓練預測模型信息和其他因素，例如天氣模式或歷史模式，以便您的設備預測是否很快會出現另一場寒流。

這種類型的分析有助于降低與維護設備（例如供暖系統或空調）相關的成本，因為這些系統是根據其位置專門針對高溫/低溫設計的；然而，如果它們在整個生命周期內沒有得到定期監測，隨著時間的推移，由于加熱/冷卻循環之間的循環（尤其是在冬季）造成的磨損，它們的運行效率會降低。

物聯網和人工智能可用于 在不說話或打字的情況下向家中或工作中的機器發出指令

從上面的例子可以看出，人工智能和物聯網不僅僅是兩種協同工作的技術。它們實際上在某些領域相互補充，使人們可以在家里或工作時向機器發出指令，而無需說話或打字。

除此之外，它們還有其他好處：

在 IoT 應用程序中使用 AI 使我們能夠創建可以從其環境中學習并進行相應調整的系統；這使它們比傳統方法更有效，傳統方法側重于預定義的規則（例如，“如果滿足這些條件，則執行此操作”）。例如，自動駕駛汽車可能比人類司機更能識別交通模式，因為它可以訪問有關道路狀況的各種數據，包括天氣預報。因此，如果今天晚些時候有大雨預報，汽車不僅會知道日落前還剩多少時間，還會知道天黑后在城里開車尋找停車位時是否還有足夠的光線！

我們已經結束了這個博客

我已經討論了有關將 AI 用于 IoT 應用程序的所有重要方面。

人工智能是計算機科學的一個分支，涉及智能代理的設計和開發，這些軟件可以感知其環境并采取行動以最大限度地提高實現某個目標的成功機會。50 多年來，它一直應用于工程、哲學、法律、生物學和經濟學。

第一個人工智能(AI) 系統于 1956 年由約翰·麥卡錫 (John McCarthy) 創建，他開發了一種名為“跳棋游戲”的機器學習測試，該測試將與自己對弈，直到它可以僅使用邏輯規則以公平的方式擊敗對手; 這是使用通過電話線連接在一起的兩臺計算機完成的——后來的系統改用專用硬件，但仍然受到那些原始設計的速度限制（它們一次只能處理一個游戲狀態）。

最終，人工智能是最有前途的技術之一，并將在使物聯網更智能地工作方面發揮重要作用。人工智能的使用可以幫助我們解決與數據收集、分析和決策相關的問題。