人工智能应用是指将人工智能技术应用到实际问题中，解决现实世界中的各种问题的应用程序或系统。这些应用程序或系统通常包括以下几个步骤：

数据采集：收集与所需问题相关的数据，并将其转换为机器可读的格式。

数据预处理：对数据进行清理、去噪、标准化等处理，以便于后续的分析和建模。

数据分析：使用人工智能技术对数据进行分析，提取特征，发现规律和模式。

模型建立：基于分析结果，选择合适的机器学习或深度学习算法，建立对应的模型。

模型训练：使用标注好的数据对模型进行训练，不断调整和优化模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。

模型应用：将训练好的模型应用到实际问题中，进行预测、分类、聚类等任务，产生实际的应用价值。

人工智能应用广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、智能音频、智能推荐、医疗健康、金融、交通、制造业等等。其中比较典型的应用包括机器翻译、图像识别、语音识别、智能客服、智能家居、智能驾驶等等。

创建于2023.3.7/14.24，修改于2023.3.7/14.24