掌握人工智能：全面的教程和资源宝库 (掌握人工智能的10个关键词)

人工智能 (AI) 正在改变当今世界，随着新技术的不断涌现，现在是学习 AI 的最佳时机。本文将提供一个全面的教程和资源宝库，帮助您掌握 AI 的基础知识，并为您的职业生涯打开更多机会。

掌握人工智能的 10 个关键词

在深入研究 AI 之前，让我们先了解一些关键术语：

1. 机器学习 (ML): 计算机无需明确编程即可通过数据学习的能力。
2. 深度学习 (DL): 具有多层神经网络的 ML 的子类别，使计算机能够识别复杂模式和做出决策。
3. 自然语言处理 (NLP): 计算机理解、解释和生成人类语言的能力。
4. 计算机视觉 (CV): 计算机从图像和视频中提取信息的领域。
5. 强化学习 (RL): 计算机通过尝试和错误的反馈循环学习最佳行为的能力。
6. 大数据: 如此庞大而复杂的数据集，无法使用传统数据处理技术进行处理。
7. 云计算: 通过互联网访问计算机资源和服务的模型。
8. 区块链: 分布式、不可篡改的账本，用于记录交易。
9. 物联网 (IoT): 物理设备通过互联网连接和交换数据的网络。
10. 边缘计算: 将计算任务从云端转移到更靠近数据源的设备。

入门指南

对于 AI 初学者，以下步骤将帮助您入门：

1. 了解基础知识: 通过在线课程、书籍或教程了解 AI 的基本概念和算法。
2. 选择一个编程语言: Python 和 R 是AI 开发中最常用的编程语言。
3. 掌握机器学习库: TensorFlow 和 PyTorch 是流行的机器学习库，可帮助简化开发过程。
4. 构建项目: 实践是学习 AI 的关键。从小型项目开始，如图像分类或文本分析。
5. 寻求指导: 参加研讨会、加入在线社区或寻求导师的指导，以获得其他支持。

高级资源

一旦您掌握了 AI 的基础知识，以下资源将帮助您深入了解该领域：

• Coursera AI 课程: Coursera 提供广泛的 AI 课程，从初学者到高级主题。
• MIT OpenCourseWare: MIT 提供免费的 AI 讲座和材料，由该领域的领先专家讲授。
• AI 研讨会: 参加研讨会是学习最新 AI 技术和趋势的好方法。
• 在线社区: Reddit 和 Stack Overflow 等在线社区提供了一个平台来与其他 AI 开发人员讨论和学习。
• 研究本文: 阅读顶尖会议和期刊上的研究本文，了解 AI 领域的最新进展。

职业发展


随着 AI 的兴起，该领域对熟练的专业人士的需求不断增长。以下职业道路向具有 AI 技能的人员开放：

• 机器学习工程师: 设计和实施机器学习解决方案。
• 数据科学家: 使用统计和分析从数据中提取见解。
• 计算机视觉研究员: 开发计算机视觉系统，用于对象检测、图像识别等。
• 自然语言处理工程师: 构建自然语言处理系统，用于文本翻译、聊天机器人等。
• AI 顾问: 帮助企业整合 AI 技术，以提高效率和竞争力。

结论


掌握 AI 是一项持续的旅程。通过遵循本文概述的步骤，您可以为您的职业生涯打开令人兴奋的新机会。利用提供的资源，培养您的技能，并拥抱 AI 所带来的巨大潜力。

记住，AI 是一项不断发展的领域，使用它创造积极影响至关重要。通过负责任地利用其力量，我们可以利用 AI 为所有人创造一个更美好、更智能的未来。

人工智能及其教育应用内容简介

本书聚焦于人工智能在教育领域的应用，深入探讨理论与实践层面。

首先，从理论维度出发，详细解析机器学习、人工神经网络、推理、问题求解策略及专家系统在个性化学习、逻辑思维与信息素养提升中的作用与影响。

这些理论工具如何帮助教育工作者理解学习者的需求，制定更个性化、高效的教学策略，本书给出了全面解答。

紧接着，本书转向实践应用层面，深入剖析人工智能技术在智能授导系统、机器人教学以及教育游戏中的具体应用。

智能授导系统借助人工智能技术，能够根据学生的学习进度和能力，提供适时、精准的教学资源与指导，实现个性化教学。

机器人教学则通过模拟真实世界情境，激发学生探索兴趣，提升实践能力。

教育游戏利用游戏化学习原理，将知识学习融入趣味性活动中，增强学生的学习动力与参与度。

本书旨在为从事人工智能技术教育的教师、教育技术专业本科生与研究生，以及相关专业工程技术人员提供深入的理论指导与实践案例，帮助他们更好地理解、应用人工智能技术，以提升教育质量和效果。

本书不仅是一份理论知识的宝库，也是实践应用的指南，对于推动教育领域的创新与发展具有重要价值。

如何成为一名AI人工智能算法工程师？

如何点燃AI人工智能算法工程师的璀璨之路？

探索AI世界的入口，始于一个清晰的目标和坚定的决心。

我将分享一年的学习心得，助你踏上这条充满挑战与机遇的道路。

起航点：数学背景与实践机遇

源于实习时的金融领域实践，我被信用评分模型的挑战吸引，开始了对Python的自学之旅。

数学背景为理解复杂算法奠定了基础，而实习中的实际应用则成为学习的催化剂。

学习路径：从零到进阶

初始三个月，通过数据清洗和Python基础学习，如Pandas和NumPy，免费的工具如Anaconda让你快速上手。

遇到困难时，耐心调试和处理错误，逐渐从基础到深入，掌握XGBoost和Auto ML等高级技术。

心态转变：挑战与自信并存

从挫败中成长，非计算机专业出身的我曾面临重重困难，但对AI的热爱驱使我坚持下来。

从最初的挫败到自信的提升，是每个AI学习者必经的阶段。

明确目标，享受学习过程

设定目标是关键，比如你可能希望掌握NLP，用深度学习如RNN或LSTM做智能问答。

实习期间，目标清晰，学习路径自然流畅。

比如，从金融转向智能家居（如Javis），你的目标将引领你深入AI领域，如机器学习、深度学习、强化学习等。

理论与实践的桥梁

理论知识是AI工程师的基石，面试时常会深入探讨模型和算法细节。

从不爱记笔记到机器学习时的笔记记录，每一步都至关重要。

学习路径可以这样理解：机器学习→深度学习，掌握监督学习（如分类）和无监督学习（聚类）。

实战与社区的力量

从数据预处理到模型预测，实战项目如Titanic和图像识别是入门阶梯。

进入深度学习，CNN（LeNet5和AlexNet）是起点。

开源社区如Kaggle（实战项目与机会）、GitHub（开源项目）、Stack Overflow（技术解决方案）都是宝贵的资源。

进阶之路：社区与学习资源

硬件与环境：搭建你的AI工作站

选择适合的笔记本，如ThinkPad X1 Carbon，配合Anaconda环境和Python 2/3，为高效编程创造良好环境。

推荐使用Spyder、Anaconda IDE、Jupyter Notebook和PyCharm等IDE。

职业发展：招聘与技能准备

关注大厂的网申时间，实习机会是积累宝贵经验的关键。

技术能力要提前准备，包括手写代码和参与Kaggle比赛提升实战能力。

项目经验与实习经历是简历上亮丽的一笔。

选择与AI或数据挖掘相关的实习，利用Kaggle平台参与比赛，了解常见的BAT面试问题。

紧跟市场动态，面试时展现你的学习热情和项目兴趣。

积极拓展人脉，有策略地选择面试机会。

反思与成长

在学习过程中，反思不足，面对困难时保持耐心和信心。

AI领域的璀璨之星如陈天奇等人的成功，提醒我们时不我待，热爱是你前行的动力。

总结，热爱是AI之路的指引，即使面对挑战，也要坚持下去。

每个热爱者的光芒，都将在AI的星辰大海中闪耀。

人工智能现在怎么样

首先，现在是互联网时代了，学个计算机相关的前景 比较好其次，大数据人工智能是社会发展的趋势，前景十分广阔第三，人工智能服务于各行各业，产生巨大的经济价值最后，科技的发展带动社会发展人工智能前景很广，你所了解的这个学校经过市场调研开设的专业，师资设备都没有问题，好好学习吧！1. 开源框架Open-Source Frameworks人工智能的进入门槛比以往任何时候都低，这要归功于开源软件。

2015年谷歌开放了其机器学习库TensorFlow，越来越多的公司，包括Coca-Cola、e Bay等开始使用TensorFlow。

2017年Facebook发布caffe2和 Py TorchPython的开源机器学习平台，而Theano是蒙特利尔学习算法研究所Mila的另一个开源库，随着这些工具的使用越来越广泛，Mila公司已经停止了对Theano的开发。

2. 胶囊网络Capsule Networks众所周知，深度学习Deep Learning推动了今天的大多数人工智能应用，而胶囊网络capsule networks的出现可能会使其改头换面。

深度学习界领航人Geoffrey Hinton在其2011年发布的论文中提到胶囊这个概念，于2017年-2018年论文中提出胶囊网络概念。

针对当今深度学习中最流行的神经网络结构之一 卷积神经网络CNN，Hinton指出其存在诸多不足，CNN在面对精确的空间关系方面就会暴露其缺陷。

比如将人脸图像中嘴巴的位置放置在额头上面，CNN仍会将其辨识为人脸。

CNN的另一个主要问题是无法理解新的观点。

黑客可以通过制造一些细微变化来混淆CNN的判断。

经测试，胶囊网络可以对抗一些复杂的对抗性攻击，比如篡改图像以混淆算法，且优于CNN。

胶囊网络的研究虽然目前还处于起步阶段，但可能会对目前最先进的图像识别方法提出挑战。

3. 生成式对抗网络Generative Adversarial Networks2014年，谷歌研究员Ian Goodfellow提出生成式对抗网络GAN概念，利用AI VS AI概念，提出两个神经网络 生成器和鉴别器。

谷歌DeepMind实习生Andrew Brock与其他研究人员一起合作，对Gans进行了大规模数据集的培训，以创建BigGANs。

GANs面对的主要挑战就是计算能力，对于AI硬件来说必须是并行缩放。

研究人员用GANs进行面对面翻译，还有利用GANs将视频变成漫画形式，或者直接进行绘画创作等，但GANs也被一些不怀好意的人利用，包括制作假的政治录像和变形的色情制品。

4. 联合学习Federated Learnnig我们每天使用手机或平板会产生大量数据信息，使用我们的本地数据集来训练AI算法可以极大地提高它们的性能，但用户信息是非常私人和隐秘的。

谷歌研发的联合学习Federated Learning方法旨在使用这个丰富的数据集，但同时保护敏感数据。

谷歌正在其名为Gboard的Android键盘上测试联合学习。

联合学习方法与其他算法的不同在于考虑了两个特征 非独立恒等分布Non-IID和不均衡性Unbalanced。

联合学习已运用于搜索引擎Firefox、人工智能创业公司OWKIN等。

5. 强化学习Reinforcement Learning当谷歌DeepMind研发的AlphaGo在中国围棋游戏中击败世界冠军后，强化学习Reinforcement Learning获得了广泛关注。

基于强化学习，DeepMind接着又研发了AlphaGo Zero。

UC Berkeley 研究人员利用计算机视觉和强化学习来教授YouTube视频中的算法杂技技能。

尽管取得了进步，但强化学习与当今最流行的人工智能范式监督学习相比，还算不上成功，不过关于申请强化学习的研究越来越多，包括 Microsoft，Adobe，FANUC等。

年自动驾驶利润达800亿美元，物流率先应用1. 人工智能终端化人工智能技术快速迭代，正经历从云端到终端的过程，人工智能终端化能够更好更快地帮助我们处理信息，解决问题，我们舍弃了使用云端控制的方法，而是将AI算法加载于终端设备上如智能手机，汽车，甚至衣服上。

英伟达NVIDIA，高通Qualcomm还有苹果Apple等诸多公司加入了对终端侧人工智能领域的突破和探索，2017和2018年是众多科技公司在人工智能终端化进入快速发展期的两年，同时他们也在加紧对人工智能芯片的研发。

但AI依然面临着储存和开发上的困境，亟需更丰富的混合模型连接终端设备与中央服务器。

2. 人脸识别从手机解锁到航班登机，人脸识别的应用范围愈发广泛，各国对于人脸识别的需求逐渐升高，不少创业公司开始关注这一领域，利用该技术，可以通过脸部特点从而还原蒙面嫌疑犯完整的人脸。

但人脸识别仍有待改进。

这一技术仍会对人脸真假存在误判。

人脸识别中所包含的数据远比我们想象要多，其中的安全问题也应引起我们关注。

3. 语言处理自然语言处理NLP是人工智能的一个子领域，对于翻译技术而言，NLP就像一个潘多拉魔盒——除了丰富的市场机会，还有巨大的挑战。

机器翻译就是其中一个等待开发的宝库，从后台自动化，客户支持，到新闻媒体，其应用广泛。

人机共生也是翻译领域未来的大方向，不少初创公司也期待从中分一杯羹，但要完成基于自然语言处理工作的翻译系统并不容易，单单中文里的各种方言和书面语就能把众多科技公司难住，据相关数据显示，除了热门的高资源语言，如中文，阿拉伯语，欧洲语言等，低资源语言和少数民族语言的开发和应用依然存在缺口。

4. 车辆自动化驾驶尽管自动化驾驶的汽车市场潜力巨大，但实现全自动的未来依然不明朗。

自动化驾驶成为了科技公司和初创公司互相竞争的新领域，他们为此注入的不仅有新的活力，还有大量的投资。

投资者对他们的决定十分乐观，数个自动驾驶汽车品牌所获得的投资总额已超百亿，预计2025年其市场利润能达800亿美元，物流等相关行业会成为首批应用全自动驾驶的行业，预计可缩减三分之一的成本。

5. AI聊天机器人尽管许多人把聊天机器人看成是AI的代名词，但两者依然存在差别。

如今的AI聊天机器人已经进化得十分完善，与真人对话时甚至还会应用嗯…这一类口头语和停顿，但人们担忧这些机器人的行为过于逼真，开始考虑在对话时对其聊天机器人的身份进行确认说明的需要。

国外的科技巨头FAMGAFacebook，Apple，Microsoft，Google与Amazon以及国内的BAT都把目光投向了这一领域。

03AI诊断前景巨大，制药巨头押注AI算法1. 医学成像与诊断美国食品与药物管理局FDA正加速推进AI即医疗设备趋势。

2018年4月，FDA批准了AI软件IDx-DR，它可以在不需要专家干预的情况下筛查糖尿病视网膜病变患者，准确率超过87.4%。

FDA还批准了Viz LVO可用于分析CT扫描结果以预测患者患中风危险和Oncology AI套件专注于发现肺部和肝脏病变，监管机构的快速审批为80多家AI成像和诊断公司开辟了新的商业道路。

自2014年以来，这些公司共融资149笔。

在消费者方面，智能手机的普及和图像识别技术的进步正在把手机变成强大的家庭诊断工具，名为的应用使用传统尿液检测试纸来监测各种尿路感染。

用户可以用智能手机给试纸拍照，计算机视觉算法会根据不同的光照条件和摄像头质量对结果进行校正。

除此之外，许多ML即服务平台正集成到FDA批准的家庭监控设备中，发现异常时即可向医生发出警报。

2. 下一代假肢早期的研究正在兴起，结合生物学、物理学和机器学习来解决假肢面临的最困难问题之一，即灵活性。

这是个十分复杂的问题，比如要让截肢者能够在假肢手臂上活动单个手指，需要解码其背后的大脑和肌肉信号，并将其转化为机器人控制指令，这些都需要多学科配合。

最近，研究人员开始使用机器学习来解码来自人体传感器的信号，并将其转换成移动假肢设备指令。

还有些论文探讨了新媒介解决方案，比如使用肌电信号残肢附近肌肉的电活动来激活摄像头，以及运行计算机视觉算法来估计他们面前物体的抓取方式和大小。

年度机器学习大会NeurIPS18已经发起AI假肢挑战赛，进一步突显了AI社区对该领域的兴趣，2018年的挑战是使用强化学习预测假肢的性能，有442名参与者试图教AI如何跑步，赞助商包括AWS、英伟达以及丰田等。

3. 临床试验患者招募临床试验的最大瓶颈之一是招募合适的患者，苹果或许能够解决这个问题。

尽管人们在努力将医疗记录数字化，但互操作性在机构和软件系统之间共享信息的能力仍是医疗保健领域最大的问题之一。

理想的AI解决方案是从患者的病历中提取相关信息，并与正在进行的试验进行比较，为进行匹配研究的AI软件提供建议。

然而，像苹果这样的科技巨头已经成功地为他们的医疗保健计划引入了合作伙伴，苹果正在改变医疗数据的流动方式，并为AI开辟了新的可能性，尤其是围绕临床研究人员招募和监测患者的方式。

自2015年以来，苹果推出了两个开源框架——ResearchKit和CareKit，以帮助临床试验招募患者，并远程监控他们的健康状况，消除了地理障碍，苹果还与Cerner和Epic等流行的EHR供应商合作，解决互操作性问题。

4. 先进医疗生物识别技术利用神经网络，研究人员开始研究和测量以前难以量化的非典型危险因素，使用神经网络分析视网膜图像和语音模式可能有助于识别心脏病的风险。

比如，谷歌的研究人员使用受过训练的视网膜图像神经网络来发现心血管疾病的危险因素，如年龄、性别和吸烟等，梅奥诊所通过分析声音中的声学特征，可以发现冠心病患者的不同语音特征。

不久的将来，医疗生物识别技术将被用于被动监控，比如谷歌的专利希望通过肤色或皮肤位移来分析心血管功能，这些传感器甚至可能被放置在病人浴室的感应环境中，通过识别手腕和脸颊的皮肤颜色变化，用来确定心脏健康指标，如动脉僵硬或血压。

亚马逊也申请了被动监测专利，将面部特征识别与心率分析结合起来。

AI发现模式的能力将继续为新的诊断方法和识别以前未知的危险因素铺平道路。

5. 药物发现随着AI生物技术初创企业的兴起，传统制药公司正寻求AI SaaS初创企业为漫长的药物研发周期提供创新解决方案。

2018年5月，辉瑞与XtalPi建立了战略合作伙伴关系，预测小分子药物的性质，开发基于计算的理性药物设计。

诺华Novartis、赛诺菲Sanofi、葛兰素史克GlaxoSmithKline、安进Amgen和默克Merck等顶级制药公司，最近几个月都宣布与AI初创企业建立合作关系，以发现肿瘤和心脏病等领域的新药。

虽然像递归制药Recursion Pharmaceuticals这样的生物技术AI公司正在投资AI和药物研发，传统制药公司正在与AI SaaS初创公司合作。

尽管这些初创公司中有许多仍处于融资的早期阶段，但它们已经拥有自己的制药客户。

在药物研发阶段，成功的衡量标准很少，但制药公司正把数百万美元押在AI算法上，以发现新的治疗方案，并改变旷日持久的药物研发过程。

04合成数据集用以解决AI的数据依赖1. 预测性维护从制造商到设备保险公司，AI-IIoT可以在在故障损害发生之前，提出防范措施。

现场和工厂设备会产生大量的数据，然而，未预料到的设备故障是制造业停机的主要原因之一。

预测设备或单个部件何时失效将使资产保险公司和制造商受益。

在预测性维护中，传感器和智能摄像机收集来自机器的连续数据，如温度、压力等。

实时数据的数量和变化形式使机器学习成为IIoT不可分割的组成部分。

随着时间的推移，算法可以在故障发生之前预测可能出现的隐患。

随着工业传感器成本的降低、机器学习算法的进步，以及对边缘计算的推动，预测性维护会更加广泛。

2. 后台自动化人工智能正在推动管理工作走向自动化，但数据的不同性质和格式使其成为一项具有挑战性的任务。

根据行业和应用程序的不同，自动化后台任务的挑战可能是独一无二的，例如，手写的临床笔记对自然语言处理算法来说就是一个独特的挑战。

机器人过程自动化RPA一直是热门话题，虽然并非所有的机器人过程自动化都基于机器学习，但许多都开始将图像识别和语言处理集成到它们的解决方案中。

3. 综合训练数据对于训练人工智能算法来说，访问大型的、标记的数据集是必要的，合成数据集可能会成为解决瓶颈问题的关键，人工智能算法依赖数据，当一些类型的现实世界数据不易被访问时，合成数据集的用武之地就体现出来，一个有趣的新兴趋势是使用AI本身来帮助生成更逼真的合成图像来训练AI，例如，英伟达使用生成对抗网络GAN来创建具有脑肿瘤的假MRI图像。

GAN被用于增强现实世界数据，这意味着AI可以通过混合现实世界和模拟数据进行训练，以获得更大更多样化的数据集。

此外，机器人技术是另一个可以从高质量合成数据中获益的领域。

4. 网络优化人工智能正在开始改变电信，电信网络优化是一套改进延迟、带宽、设计或架构的技术——能以有利方式增加数据流的技术，对于通信服务提供商来说，优化可以直接转化为更好的客户体验，除了带宽限制之外，电信面临的最大挑战之一是网络延迟，像手机上的AR / VR等应用，只有极低的延迟时间才能达到最佳的功能。

电信运营商也在准备将基于AI的解决方案集成到下一代无线技术中，即5G，三星收购了基于AI的网络和服务分析初创公司Zhilabs，为5G时代做准备，高通认为人工智能边缘计算是其5G计划的重要组成部分边缘计算可减少带宽限制并与云进行频繁通信，这是5G的主要关注领域。

5. 网络威胁狩猎对网络攻击做出反应已经不够了，使用机器学习主动搜寻威胁正在网络安全中获得动力。

顾名思义，威胁搜寻是主动寻找恶意活动的做法，而不仅仅是在发生警报或违规后做出反应，狩猎开始于对网络中潜在弱点的假设，以及手动和自动化工具，以在连续的迭代过程中测试假设。

网络安全中庞大的数据量使机器学习成为流程中不可分割的一部分，威胁狩猎很可能会获得更多的动力，然而它也面临着自身的一系列挑战，比如应对不断变化的动态环境和减少误报。

05训练算法、指纹追踪、人工智能防范假货1. 电子商务搜索对搜索词的上下文理解正在走出实验阶段，但要广泛采用搜索词还有很长的路要走，当使用电子商务搜索来显示相关结果时，使用适当的元数据来描述产品是一个起点。

但是仅仅描述和索引是不够的，许多用户用自然语言搜索产品比如没有纽扣的洋红色衬衫，或者不知道如何描述他们在寻找的商品，这使得电子商务搜索的自然语言成为一个挑战。

2. 汽车索赔处理保险公司和初创公司开始使用人工智能来计算车主的风险得分，分析事故现场的图像，并监控驾驶员的行为，Ant Financial在其事故处理系统中使用深度学习算法进行图像处理，过去，车主或司机会把他们的车送到理算师那里，理算师负责检查车辆的损坏情况，并记录下详细情况，然后将这些信息发送给汽车保险公司。

如今，图像处理技术的进步使得人们可以拍下这辆车的照片并将其上传，神经网络对图像进行分析，实现损伤评估的自动化，另一种方法是对驾驶员进行风险分析，从而影响汽车保险的实际定价模型。

3. 防伪假货越来越难被发现，网购使得购买假货比以往任何时候都容易。

为了反击，品牌和典当商开始尝试人工智能，在网络世界和现实世界两条战线上与假货作战。

不过，网上假冒伪劣产品的范围和规模庞大复杂，造假者使用与原始品牌列表非常相似的关键词和图片，在假冒网站上销售假货，在合法市场上销售假货，在社交媒体网站上推广假货，随着超级假货或aaa假货的兴起，用肉眼分辨它们几乎变得不可能。

现在，建立一个假冒伪劣商品的数据库，提取其特征，并训练人工智能算法来分辨真伪，虽是一个繁琐的过程，但对于奢侈品牌和其他高风险零售商来说非常有必要，下一步的解决方案还可能是在实体商品上识别或添加独特的指纹，并通过供应链对其进行跟踪。

4. 零售走进一家商店，挑选你想要的东西，然后走出去，这几乎感觉就像在行窃，人工智能可以杜绝真正的盗窃行为，并让免结账手续零售变得更加普遍。

盗窃一直是美国零售商的一大痛点，然而，当你掌握进出商店的人，并自动向他们收费时，有人入店行窃的可能性就会降到最低。

其余一些需要考虑的事情是如何利用建筑空间，特别是在拥挤的超市，确保摄像机被最佳地放置来追踪人和物品。

在短期内，问题将归结为部署成本和由潜在技术故障造成的库存损失成本，以及零售商能够承担这些成本和风险的程度。

5. 农作物监测无人机可以为农民绘制农田地图，利用热成像技术监测湿度，识别虫害作物并喷洒杀虫剂。

初创公司正专注于为第三方无人机捕获的数据添加分析。

还有人使用计算机视觉使地面上的农业设备变得更智能，按照需要喷洒个别作物，就会减少对非选择性除草剂的需求，而非选择性除草剂会杀死附近的一切，精确喷洒意味着减少除草剂和杀虫剂的使用量。

在实地调查之外，利用计算机视觉分析卫星图像提供了对农业实践的宏观理解，地理空间数据可以提供关于全球作物分布模式和气候变化对农业影响的信息。