該名為視頻智能(Video Intelligence)的API將可以讓開發(fā)者開發(fā)能夠自動識別視頻中的物體的應用程序。到目前為止，多數(shù)類似的在云端提供的圖像識別API都只專注于靜態(tài)圖像中的物體識別，而有了該新API的幫助，開發(fā)者將能夠開發(fā)出支持搜索和發(fā)現(xiàn)視頻中的信息的應用程序。舉例來說，那意味著你可以搜索視頻中的“小狗”或者“花朵”。除了提取元數(shù)據(jù)之外，該API還能幫助標記視頻中的場景變化。
那些視頻必須要存儲在谷歌的云存儲服務當中。谷歌已經(jīng)就此提供了演示，目前開發(fā)者可以申請獲得內(nèi)測版。
谷歌云AI與機器學習首席科學家李飛飛(Fei-Fei Li)在今天的主旨演講中指出，像素的世界已經(jīng)延伸到圖像以外。視頻對于機器學習研究人員來說一直以來都是個挑戰(zhàn)。但現(xiàn)在的該項新服務能夠使得從視頻中提取信息變得跟從圖像中提取信息一樣簡單。
此外，該公司的云機器學習引擎(Cloud Machine Learning Engine)現(xiàn)已向外界開放。通過該項工具，開發(fā)者可利用TensorFlow框架打造定制的機器學習模型。
2017年迎來“人工智能+”的春天。從2017 年開始的3-5 年將是大量人工智能專業(yè)人才畢業(yè)、開始進入產(chǎn)業(yè)界的高峰時期，將為各行各業(yè)引入人工智能技術帶來巨大機會。從產(chǎn)業(yè)來講未來幾年也是人工智能在金融、醫(yī)療、教育等大數(shù)據(jù)行業(yè)以及感知交互領域全面滲透的時期，我們將真正迎來人工智能產(chǎn)業(yè)應用百花齊放的時代。安防、金融、醫(yī)療、汽車、教育、信息安全、零售等行業(yè)電子化程度較高、數(shù)據(jù)較集中且數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，因此在這些行業(yè)將會率先涌現(xiàn)大量的人工智能場景應用。
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