用计算机视觉理解“人类意图和行为”
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-05-31
潜力经常通过机器人流程自动化机器人来实现
这些机器人通过计算机视觉的机器智能加以丰富，将“代表你行事，人类先生，做你想让我做的事情”，“但现在要像你一样行事，我必须能够像你一样与我的环境、桌面上的应用程序或其他东西进行交互，这意味着我需要一定数量的人工智能和认知计算，例如，计算机视觉必须能够理解发票编号、图像、如何将文件数字化等等。
计算机视觉和机器人的串联支持三个基本用例，可产生直接的企业价值
它对于自动化任何系列的任务、执行智能文档处理以及发现要自动化的新流程都是不可或缺的，这些应用程序中的每一个都显着提高了从后端流程到外部创收流程的所有企业自动化的吞吐量、规模和速度。
流程自动化
支持计算机视觉的机器学习基础很大程度上依赖于深度神经网络，其中许多是高度特定于领域的，这些机器学习模型经历了一个培训期，因此对于许多企业用户来说，它们在专门用于自动化的强大解决方案中提供开箱即用的功能，通常情况下，计算机视觉是一种让机器人能够查看和理解人类行为的手段，具有“看桌面、人面前的屏幕和应用程序”的倾向，“对于每个应用程序和每个窗口，通过您与每个窗口的交互，它了解窗口的作用。”
这种洞察力是收集特定流程中如何使用屏幕上的信息的基础
信息以支持销售团队处理潜在客户，通过计算机视觉提供有关屏幕项目、应用程序、API、登录信息等重要性的情报，机器人能够根据这些知识实施操作以实现流程自动化，“他们知道窗口上的数据、窗口上的控件、目标在哪里、信息从哪里提取，以及您如何在提交某些内容，你要填什么，你要拿出什么，你用基于任务的系统或一些本地系统做什么，无论是一些IT系统，等等，机器人可以记录此类活动，并在需要时地完成它们。
智能文档处理
实际上已成为横向应用，并经常用于保险、医疗保健、金融服务等行业，这种计算机视觉应用程序之所以被广泛采用，是因为它可以快速准确地处理文档，其中智能机器人获取数字化文档，无论是 PDF 还是其他任何内容，并理解其内容——而不仅仅是文本扫描，这种即时理解对于对文档进行分类、从中提取信息以及自动路由非常有用到下游系统。此外，这个用例是支持计算机视觉所需的认知计算模型范围的示例之一，其中许多模型可以通过云访问，领域拥有丰富的AI模型，可用于理解例如肺癌或肺部其他问题，或用于理解疾病的AI模型，与用于了解发票或工厂布局的AI模型非常不同，科利坚持道。
支持这些各种计算机视觉应用程序的机器学习模型的多样性可以通过谷歌云等平台轻松访问
云不仅专注于这些数据科学资源，而且还与具有竞争力的平台合作用于此类目的，我们有一些模型非常适合某些发票、抵押贷款空间以及其他一些模型，然后带来了很多很多其他的东西，因此客户获得的好处是他们用例中的人工智能模型，在特定领域轻松利用基于主题专业知识的模型的能力是计算机视觉使机器能够处理信息的另一种方式，如果不是比人类更好的话——尤其是在机器人的帮助下。
进程发现
无论特定系统或数字代理采用哪种计算机视觉技术，它们产生的主要价值是能够智能地观察它正在监视的内容，对于试图削减成本、提高效率并在使用更少资源的同时实现更多目标的企业用户来说，这项技术有价值的部署之一是发现新的自动化流程（本质上满足这三个目标），将此光学特性与动作虚拟代理相结合创建提供两全其美：坚定的观察和自动化的行动，寻找流程是自动化中困难的工作之一，如果您拥有的软件只是被动地坐在那里，并且能够理解冗长而有价值的流程中的所有流程，并且可以帮助您非常轻松地实现自动化。
执行此功能的数字代理与人类
如主管或经理之间的相似之处在于，例如，在提出使它们更快、更容易和更具可扩展性的方法之前，观察工作人员处理保险公司裁决的各个步骤的方式——然后为他们实施这些步骤 - 非常清楚。在部署具有专门用于此类功能的计算机视觉的机器人时，它们也始终如一地实现。事实上从根本上说，定期发现流程并将其自动化的能力需要“理解人类意图和行为”的能力，借助机器人，组织可以利用这种计算机视觉优势来复制该行为。
机器智能
日常操作中存在一些人类认为理所当然的复杂性，从这个意义上说，智能的概念相对宽泛，而且常常容易被忽视，例如人们可以如此快速地从视觉上评估事物，以确定医疗程序的特定付款代码，我可以看一张发票，两秒钟后我可以告诉你发票是关于这个资产的，它是在这个日期订购的，这是它要交付的地址，这是它的地址来自，这就是它要去的人，科利表示，作为一个人，我可以非常快速地处理任何发票，但对于一台很难的电脑。
这些机器人通过计算机视觉的机器智能加以丰富，将“代表你行事，人类先生，做你想让我做的事情”，“但现在要像你一样行事，我必须能够像你一样与我的环境、桌面上的应用程序或其他东西进行交互，这意味着我需要一定数量的人工智能和认知计算，例如，计算机视觉必须能够理解发票编号、图像、如何将文件数字化等等。
计算机视觉和机器人的串联支持三个基本用例，可产生直接的企业价值
它对于自动化任何系列的任务、执行智能文档处理以及发现要自动化的新流程都是不可或缺的，这些应用程序中的每一个都显着提高了从后端流程到外部创收流程的所有企业自动化的吞吐量、规模和速度。
流程自动化
支持计算机视觉的机器学习基础很大程度上依赖于深度神经网络，其中许多是高度特定于领域的，这些机器学习模型经历了一个培训期，因此对于许多企业用户来说，它们在专门用于自动化的强大解决方案中提供开箱即用的功能，通常情况下，计算机视觉是一种让机器人能够查看和理解人类行为的手段，具有“看桌面、人面前的屏幕和应用程序”的倾向，“对于每个应用程序和每个窗口，通过您与每个窗口的交互，它了解窗口的作用。”
这种洞察力是收集特定流程中如何使用屏幕上的信息的基础
信息以支持销售团队处理潜在客户，通过计算机视觉提供有关屏幕项目、应用程序、API、登录信息等重要性的情报，机器人能够根据这些知识实施操作以实现流程自动化，“他们知道窗口上的数据、窗口上的控件、目标在哪里、信息从哪里提取，以及您如何在提交某些内容，你要填什么，你要拿出什么，你用基于任务的系统或一些本地系统做什么，无论是一些IT系统，等等，机器人可以记录此类活动，并在需要时地完成它们。
智能文档处理
实际上已成为横向应用，并经常用于保险、医疗保健、金融服务等行业，这种计算机视觉应用程序之所以被广泛采用，是因为它可以快速准确地处理文档，其中智能机器人获取数字化文档，无论是 PDF 还是其他任何内容，并理解其内容——而不仅仅是文本扫描，这种即时理解对于对文档进行分类、从中提取信息以及自动路由非常有用到下游系统。此外，这个用例是支持计算机视觉所需的认知计算模型范围的示例之一，其中许多模型可以通过云访问，领域拥有丰富的AI模型，可用于理解例如肺癌或肺部其他问题，或用于理解疾病的AI模型，与用于了解发票或工厂布局的AI模型非常不同，科利坚持道。
支持这些各种计算机视觉应用程序的机器学习模型的多样性可以通过谷歌云等平台轻松访问
云不仅专注于这些数据科学资源，而且还与具有竞争力的平台合作用于此类目的，我们有一些模型非常适合某些发票、抵押贷款空间以及其他一些模型，然后带来了很多很多其他的东西，因此客户获得的好处是他们用例中的人工智能模型，在特定领域轻松利用基于主题专业知识的模型的能力是计算机视觉使机器能够处理信息的另一种方式，如果不是比人类更好的话——尤其是在机器人的帮助下。
进程发现
无论特定系统或数字代理采用哪种计算机视觉技术，它们产生的主要价值是能够智能地观察它正在监视的内容，对于试图削减成本、提高效率并在使用更少资源的同时实现更多目标的企业用户来说，这项技术有价值的部署之一是发现新的自动化流程（本质上满足这三个目标），将此光学特性与动作虚拟代理相结合创建提供两全其美：坚定的观察和自动化的行动，寻找流程是自动化中困难的工作之一，如果您拥有的软件只是被动地坐在那里，并且能够理解冗长而有价值的流程中的所有流程，并且可以帮助您非常轻松地实现自动化。
执行此功能的数字代理与人类
如主管或经理之间的相似之处在于，例如，在提出使它们更快、更容易和更具可扩展性的方法之前，观察工作人员处理保险公司裁决的各个步骤的方式——然后为他们实施这些步骤 - 非常清楚。在部署具有专门用于此类功能的计算机视觉的机器人时，它们也始终如一地实现。事实上从根本上说，定期发现流程并将其自动化的能力需要“理解人类意图和行为”的能力，借助机器人，组织可以利用这种计算机视觉优势来复制该行为。
机器智能
日常操作中存在一些人类认为理所当然的复杂性，从这个意义上说，智能的概念相对宽泛，而且常常容易被忽视，例如人们可以如此快速地从视觉上评估事物，以确定医疗程序的特定付款代码，我可以看一张发票，两秒钟后我可以告诉你发票是关于这个资产的，它是在这个日期订购的，这是它要交付的地址，这是它的地址来自，这就是它要去的人，科利表示，作为一个人，我可以非常快速地处理任何发票，但对于一台很难的电脑。
然而，计算机视觉使这样的任务变得不那么严格，将其移植到 RPA 可以根据这些知识创建可重复的、可持续的行动，这对于自动化重要的业务流程是必不可少的。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
