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AI 服务应用场景

  • AI-MT Lex 让您能够轻松构建高级文本和语音聊天机器人
    • 信息机器人
    • 应用程序机器人
    • 企业生产力机器人
    • 物联网(IOT)

    应用机器人 - 使用案例

    借助 AI-MT Lex 的高质量语音识别和自然语言理解功能,可以为移动应用程序创建功能强大的界面。我们可以添加语音或文本聊天界面,以便在移动设备上创建机器人,从而帮助客户完成许多基本 任务,如访问银行账户、订票、订餐或叫出租车。AI-MT Lex 集成了 AI-MT Cognito,以便您可以跨所有设备控制用户管理、身份验证和同步。

    示例:通过 AI-MT Lex 聊天机器人获取您的银行信息使用案例


  • AI-MT Rekognition 提供基于深度学习的图像识别功能
    • 对象和场景检测
    • 图像审核
    • 情绪分析
    • 面孔识别

    面孔识别 - 使用案例

    AI-MT Rekognition 使用 IndexFaces API 函数来存储面孔元数据,这让您能够轻松搜索图像集,以找到相似面孔。然后,您可以使用 SearchFaces 函数返回置信度较高的匹配结果。面孔集是指您拥有和管理的面孔索引。

    示例:查找朋友的图像


  • AI-MT Polly 可以提供 47 种逼真的声音并支持 24 种语言。
    • 轻松创建语音内容
    • 为移动应用程序和游戏添加声音
    • 客户联系中心语音应答
    • 物联网(IoT )设备添加语音
    • 教育/语言在线学习

    语言学习 - 使用案例

    AI-MT Polly 可用于提高教人们如何说新语言的应用程序的可用性。例如,最终用户可在您的应用程序中键入外语短语,然后听母语人士如何说这个短语。AI-MT Polly 支持 24 种语言,为教师和学生提供了很多选择。

    示例:语言学习 – Duolingo


  • AI-MT Machine Learning 让您能够快速构建智能机器学习应用程序
    • 模式或数据异常检测
    • 构建预测模型欺诈侦测
    • 防止客户流失
    • 内容个性化

    AWS 优势

    AI-MT Machine Learning 提供可视化工具和向导来指导您完成机器学习 (ML) 模型的创建过程,您不必学习复杂的 ML 算法和技术。

  • MXNet 功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架
    • 构建自己的深度学习应用
    • 最新的卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 模型
    • 部署分布式的深度学习训练
    • 获得优化的深度学习性能
    • 具有可编程性/可移植性/可扩展性

    使用 AWS 上的 Apache MXNet 的社区成员