本文目录一览：
- 1、人工智能科技的发展
- 2、麦肯锡未来10大技术预测出炉
- 3、AutoML简介
人工智能科技的发展
人工智能科技的发展迅速且影响深远 人工智能（AI）科技自1956年达特茅斯会议正式确立概念以来，经历了多次起伏，但在算法、算力和数据量的共同推动下，现已发展成为一项具有广泛影响力的技术。发展历程 1956年的达特茅斯会议标志着人工智能作为一个研究领域的诞生。
年：日本早稻田大学制造首个拟人机器人WABOT-1，具备肢体动作与简单交互能力。1973年：英国詹姆斯·莱特·希尔爵士发布报告，批评AI未达预期目标，导致英国AI研究停滞。1980年：早稻田大学推出升级版WABOT-2，在拟人机器人领域持续突破。1981年：日本政府投资数亿美元发展AI，推动技术快速进步。
发展方向：在智慧城市领域，人工智能将推动城市管理的智能化和精细化。通过智能监控、智能交通、智能环保等设备和技术手段，人工智能可以实现对城市运行状态的实时监测和精准管理，提高城市管理的效率和水平。同时，人工智能还可以推动公共服务的智能化发展，如智能医疗、智能教育等，提高公共服务的便捷性和质量。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术作为当今科技领域的热门话题，其发展现状呈现出蓬勃发展的态势。AI技术在融合智能科技和自动化技术的基础上，通过模拟人类的思维和行动，实现了能听、说、看、写、计算、规划、设计、推理、思考、学习、分析、决策等人类行为能力，极大地丰富了人们的日常生活和工作。
麦肯锡未来10大技术预测出炉
未来几十年，将有一半以上的现代化工作可以实现自动化。借助AI技术，大量流程能够实现自动化和虚拟化。到2025年，预计将有超过500亿台设备连接到工业物联网（IIoT），机器人、自动化、3D打印等技术每年将产生约74ZB的数据。
核心预测与影响 麦肯锡的模型显示，到2030年，欧洲大约27%的工作时间和美国30%的工作时间可以通过新一代人工智能加速实现自动化。即使没有人工智能，大约20%的工作时间仍然可以实现自动化，这意味着AI的引入将显著加速这一进程。
麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）通过对现状及未来演变的分析，发现了18个将改变商业格局、重塑全球经济的关键领域，我们称之为“竞技场”（Arena）。到2040年，这18个关键领域将重塑全球经济，创造出29万亿至48万亿美元的收入，贡献1/3的全球GDP增长。
麦肯锡的报告预测，到2025年，更多企业将采纳3D打印技术，并将焦点转向产品的个性化。3D打印技术本身就能够实现复杂形状和结构的精确制造，而人工智能的加入则进一步提升了这种技术的个性化定制能力。
年4月24日，麦肯锡发布了其一年一度的Quantum Technology Monitor的2024年研究报告。该报告旨在提供对全球量子技术（QT）的发展现状、投资趋势以及生态系统的见解。量子技术影响行业预测：化工、生命科学、金融和移动这四个行业可能最早受到量子计算的影响。
AutoML简介
AutoML（自动化机器学习）可以被定义为一组工具，旨在使机器学习解决问题的过程自动化。这一技术涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择与参数优化等多个环节，从而极大地减少了人工干预，提高了机器学习应用的效率与效果。AutoML的定义与背景 机器学习是一种通过经验E来提高在某些任务T上的性能P的计算机程序。
AutoML是一种通过自动化工具实现机器学习流程简化的技术。以下是关于AutoML的简介：核心特点：AutoML的核心在于设计高级控制系统，能够自动化学习配置参数，从而无需人工干预即可完成机器学习流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与参数优化等环节。
AutoML是一种通过计算机程序自动化繁琐的机器学习过程的技术。以下是关于AutoML的简介：定义：AutoML，即自动化机器学习，是一种通过不断试错和优化来提升机器学习任务性能的技术。它通过度量来衡量性能的提升，旨在减少人工介入，提升模型精度。
AutoML（自动机器学习）是旨在使机器学习过程自动化的工具集合，简化了从数据清洗到模型评估的全流程。通过利用专家知识、数据预处理、特征工程、模型选择与参数优化等步骤，AutoML可以显著提高机器学习的效率和效果。
Google Cloud AutoML 简介：作为AutoML的提出和尝鲜者，Google Cloud AutoML是当前最早也是最成熟的AutoML系统。它覆盖了图像分类、文本分类以及机器翻译三大领域，另外也上线了测试版的视频相关服务，支持迁移学习和模型结构搜索、超参数搜索。
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