在学习完了理论知识后，接下来便是实战环节了。在本篇及下一篇文章中，将和大家谈谈人工智能项目落地应用问题。
首先，人工智能应用要想落地，需要有四个关键因素，分别是明确应用场景边界、闭环数据反馈循环、海量的高质量数据以及高性能的计算机硬件。有了这四个关键因素做支撑，我们便可以开始进行人工智能项目的落地尝试了。
在这次的培训中，老师主要介绍了人工智能在图像识别、语音文本识别、营销以及预测等方面的应用。在本篇文章里，我们先来介绍一下人工智能的图像识别项目以及人工智能+营销
（一）人工智能+新零售
1、项目原理
人工智能图像识别运用的领域非常广，最为我们熟知的便是机场的安检了-站在指定的位置拍张照，确认身份，然后通过安检。但是实际上，这种不能叫做严格意义上的“图像识别”，他其实是一种“图像比对”，也就是拍你的一张照片，与你身份证上的头像进行比对，比对率超过一个限定的阙值，便可以证明“你就是你”。这应该是最简单的图像比对了，只需要更新图像比对算法，便可以实现。
但是，真正意义上的运用在新零售上面的图像识别却远远没有这么简单。假设你是一家咖啡馆的老板，你希望运用AI图像识别实现以下场景：店内进来了一位顾客，店内的监控记录下来了顾客的人脸图像，系统进行运算后，在店长的iPad上显示了这位顾客的姓名、年龄、性别，甚至是判断出他是店里的VIP用户，喜欢喝卡布奇诺咖啡，经常坐在拐角的桌子上看电脑等等，这样店长便可以有针对性的进行服务。
那么AI是如何实现这一系列操作的呢？首先，需要通过算法，将视频中有顾客人脸出现的视频片段转化为图像；然后将顾客的人脸图像提取出来，由算法进行处理，为后续的运算做好准备。接下来，你需要有一个巨大的图像训练集，这个训练集里包含咖啡店所有顾客，甚至是这座城市所有居民的人脸图像。这个数据集将是整个项目成败的关键。因此，要牢记，在一个AI项目中，最重要，但同时也最难得到的便是高质量、数量庞大的数据。有了数据，便成功了一大半。
之后，我们根据需要输出的不同结果，来看看机器将如何进行运算。
1）问题1： 顾客是谁？
这其实是一个图像检索问题，也就是“以图搜图”。原理和百度搜图是一样的。当分析得到顾客的人脸图像后，与数据集中的图像进行比对，找到相似度最高的那一张，便可以确定顾客的身份。
2）问题2：顾客的年龄\性别
这是一个图像分类问题。首先，我们很难，也不需要做到判断他到底是20还是21岁，我们只需要知道年龄大致范围，就像做调查问卷一样，选项往往是20-30,30-40这样的区间。因此，首先要做的是将收集到的数据集进行年龄分类，然后比对顾客与之最接近的年龄段即可。同理，性别就更加简单了，因为只有男和女这两种情况。
2、项目涉及技术及工具
如果你不写代码，那么以下的内容，你只要知道就行了。但是如果你是一名AI工程师，那么你需要熟练运用以下工具以便能够更好的完成项目。
图像识别项目中，用到了多个人脸识别算法与工具。首先，在提取图像和图像转换时，常用的工具是openCV，或者Dlib，它们是两个开源的图像分析工具，将图像转化为深度学习，也就是RNN能够理解的矩阵。
变成矩阵后，接下来就需要利用深度学习，进行分析和比对。常用的深度学习框架有Caffe（图像识别最好的框架）、TensorFlow，以及大家熟知的阿里云等。这些都是开源的工具，有现成的代码可以使用，你要做的就是“调参”即可。当然，如果你连参数都懒得调，那么，现在也有自动调参的软件—AutoKeras，方便快捷，老少咸宜。
最后，你需要用“准确率”与“召回率”来检验一下你的算法是不是真的有效。所谓准确率，就是能够在一个视频中识别出人脸的个数，而不要把狗狗或者别的什么也变成了人脸。而“召回率”则是人脸识别成功的比例。只有这两个比例高达一定的数值，这个项目才能算是成功的
总结一下，第一步，利用开源图像分析工作将图像这种非结构化的数据转化为矩阵，接下来利用深度学习的框架和各种图像识别比对的算法进行图像识别运算，最后，进行结果检验。
（二）人工智能+营销
人工智能在营销领域的运用主要有以下三点：舆情监控，这属于文本挖领域；广告投放预测，以及最最常用的推荐系统。这里重点说说推荐系统。现在的电商领域，推荐系统无处不在：淘宝京东的购物推荐，网易云音乐的音乐推荐等等。推荐系统主要把握两点，用户画像和用户行为。
用户画像就是对用户打标签，然后将标签分类以帮助将用户进行分类。这里需要注意的是，要用业务的语言，而非机器的语言给用户进行分类，这样才能真正实现业务价值。
接下来就要进行用户行为分析了。推荐系统的核心，就是要基于相似度进行用户行为分析，利用深度学习，判断用户是否会把推荐的物品转换为购买。例如，A的用户行为与B很像，B经常购买欧美护肤品，那么，系统就会推荐欧美护肤品给A，A点击查看及购买的可能性也会增大，从而带来业务价值。
以上为AI在零售行业的两个运用，接下来将介绍在语音及预测领域的运用。
