RPA和AI的关系包括()。
A.AI需要大量的训练时间,RPA不需要大量的训练时间
B.AI可以为RPA赋能
C.RPA可以为AI赋能
D.AI需要大量的训练数据,RPA不需要大量的训练数据
A.AI需要大量的训练时间,RPA不需要大量的训练时间
B.AI可以为RPA赋能
C.RPA可以为AI赋能
D.AI需要大量的训练数据,RPA不需要大量的训练数据
A.RPA倾向于重复地执行命令,AI更倾向于发出命令
B.RPA机器人能够将简单的工作自动化,并为AI提供大数据
C.AI能够根据RPA提供的数据进行模仿并改进流程
D.RPA以流程为中心,AI以数据为中心
B.AI芯片只能运行特定的AI算法,包括:图像识别等领域的CNN卷积网络,语音识别、自然语言处理领域的RNN算法
C.开发AI应用通常包括模型训练和推理两个部分,两者都需要极高的算力和低微的功耗
D.AI芯片是指针对AI算法的专用芯片(Application Specific Integrated Circuit,ASIC),针对AI算法,设计指令集,具有速度快,功耗低的特点
A.AI、大数据、云计算、区块链等新技术在投行业务中应用
B.银行流水核查、关联关系排查机器人的应用
C.运用大数据进行信贷审批管理
D.智能风险和预警系统在内控审核的应用
A.自适应调度
B.数字孪生
C.随愿引擎
D.AI
A.解决方案增强,把AI思维和技术引入现有产品和服务,实现更大价值、更强竞争力。应用AI优化内部管理,对准海量作业场景,大幅度提升内部运营效率和质量
B.打造全栈方案:打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案,提供充裕的、经济的算力资源,简单易用、高效率、全流程的AI平台
C.投资开放生态和人才培养:面向全球,持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作,打造人工智能开放生态,培养人工智能人才
D.投资基础研究,在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求)、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自动自治的机器学习基础能力