人工智能

我来给你一个，世界上最简单的人工智能代码——相当于3岁小孩智力，是用PHP写的一共就30多行，文章来源网页链接

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。 首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。 人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。 基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。 其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。 如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！ 很荣幸曾经参加过一次江苏省人工智能论坛，论坛上认真聆听了行业大佬周志华教授的报告，受益匪浅，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 南京大学人工智能学院院长周志华教授 曾经在论坛上分享的南京大学人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。 首先是基础数学部分： 数学分析、高等数学、高等代数、概率论与数理统计、最优化方法、数理逻辑。 其次是学科基础课程： 人工智能导引、数据结构与算法分析、程序设计基础、人工智能程序设计、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、数字系统设计基础、操作系统。 专业方向课程： 泛函分析、数字信号处理、高级机器学习、计算方法、控制理论方法、机器人学导论、多智能体系统、分布式与并行计算。 专业选修课课程： 数学建模、矩阵计算、随机过程、组合数学。博弈论及其应用、时间序列分析、编译原理、随机算法、数据库概论。 这是南京大学人工智能学院本科生四年的课程安排，看起来课程非常多，但这是一个培养体系，现在国内只有南京大学针对人工智能专业开设了如此系统的培养方案，专业涉及人工智能的各个领域方向。学生可以根据自己的兴趣爱好，选择想要学习的领域方向。 如果你已经毕业，想要转行从事人工智能行业，那么下面这套课程可能比较适合你： 1.莫烦python教程（百度可搜）： 莫烦python有很多专栏，可以学习到python基础、以及人工智能相关的软件框架教程，包括相关人工智能相关的一些实战小项目。 2.吴恩达机器学习（网易云课堂）： 人工智能机器学习理论部分，非常适合零基础的小白学习 3.吴恩达卷积神经网络（网易云课堂）： 人工智能深度学习理论部分，非常适合零基础的小白学习 4.李飞飞CS231n（网易云课堂）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。 5.吴恩达cs229（blibli）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。 这些基础课程学会了，可能就算是跨入了半个门槛，当然面试的时候还欠缺实战经验，于是你可以去kaggle或者天池参加一些比赛，有了这些比赛经验，简历上也算是多了一块实战经验，增加了你的面试成功率。最后，不要参加什么培训机构区培训，既花钱又学不到什么东西，最后毕业还会给你简历造假，得不偿失，我给你推荐的这些课程绝对比市面上99.99%的培训机构课程靠谱！ 接下来文章会侧重在以下几方面 1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目的），包括路径规划，怎么学等等。 2、我的个人感悟，关于转行、工作、创业、希望能给大家一些启发。 3、好的学习资源分享 先说一下个人背景，一本，经济学毕业，上学时从未学过编程。我这里指的零基础指的是，没有编程基础、没有数学基础（数学需要一些基本的，如果没有，后续也会帮助大家的）。 刚毕业第一年时，迷茫，不知道做什么。 第一阶段：边工作边自学爬虫，失败 毕业一年后，觉得编程可能是自己想要的，所以开始自学编程。 最开始学的是爬虫，python语言。每天学6个小时，一周五到六天。学了4个月后，去面了五六家企业，没有成功。原因是爬虫的知识够，可是计算机的基础太薄弱。什么算法、计算机网络这些，统统没学。因为我当时是完全自学，没有人带，导致我也不知道要学这些。第一阶段，失败，说实话，有点气馁，那可是每天没日没夜的学习啊，最后却换来一场空。可是生活还得继续，怨天尤人有什么用。 第二阶段：边工作边自学人工智能，成功 面试失败后，考虑了要把编程基础学一下再去面试，还是学点别的。我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。好了，又是学了半年多，每天学6个小时，一周6天。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。不过实力肯定没有那些编程出身，数学、统计出身的人强，所以很多时候也是边学边做，打打杂。 其实我说的很简单很轻松的样子，但其中的艰辛只有自己是最清楚。所以我很希望通过我未来经验学习的分享，帮助大家少走一些弯路。 第三阶段：自己干 现在，已从公司辞职，自己开发网站，做社群，开网店。就是觉得，其实编程也只是我的一个工具，这个人就是比较喜欢自己做点事情，编程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好点子，也欢迎随时来找我哦。 十问十答： 1、零基础转行学编程可以吗？可以，要做好吃苦的准备。学习是个漫长的过程，你上班的话，能否保证一定时间的学习呢，这个是你要问自己的。我也是边工作边学习，不同的是，我工作很清闲，所以我基本可以在上班时间学习。如果你还在上学，恭喜你这是你最好的机会了。 2、该自学还是去培训班？我觉得自学就够了，培训班真是又贵又水。这是我进过培训班的朋友告诉我的。其实你工作之后会发现，很多东西都是要自学的。如果你连自学都没办法自学的话，你又怎么能工作。而且，自学的效率会更高，当然前提是路径不能错。 3、转行编程，就业率怎么样？说实话，如果你不是编程出身的，要转行编程其实是比较难的，毕竟人家4年的正统学习不是白学的。但这不意味着就没办法。找准目标，规划好路径，学习最必要的知识，这样就有机会。但是，请做好学完仍找不到工作的心理准备。 4、最理想的自学环境是怎么样的？清晰的学习路径+自学+交流讨论的环境+有人指导 5、人工智能零基础可以学吗？可以，但是比一般转行编程的要难，因为要自学的东西更多，要求的门槛也会更高。这个后续会着重讲到。 6、学人工智能需要数学吗？不要因为数学而望而切步，数学是需要的，但没有要求的高不可攀，通过必要的学习，是可以达到入门水准的。 7、以前没接触过编程，怎么办？可以学习python，这真的是一门对零基础的人来说很友好的语言了，其他的我不懂。 8、一般转行编程的周期要多久？按我跟我周边朋友的经验来看。一周5-6天，一天6小时学习时间，4-7个月，这应该是比较正常的。 9、我是怎么坚持下来的？期间有很多次想要放弃，有的时候是真的看不懂，也没人教，纯自学，安装个工具有什么时候就要安装半天，不多说，都是泪啊。你的欲望有多强烈，就能有多坚持。 10、现在学编程还来得及吗？永远都来得及，学编程不一定是为了好工作，它更是一个全新的世界，你会发现很多对自己有帮助的东西。就算以后你不做这个，我相信这个学习的过程也会有所收获。 这是我之后会写的文章的大概目录，大家可以参考一下。 以下系列是暂定的，一篇文章可能会写成好几篇。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。并不简单，但努力就有可能。网上的教程我看了很多，路径大部分都没有错。只是我觉得第一，太贵，明明网上有很多免费的更好的资源。第二，练习的量远远不够达到能去找工作的标准。 目录： 零基础自学人工智能系列（1）：机器学习的最佳学习路径规划（亲身经验） 零基础自学人工智能系列（2）：机器学习的知识准备（数学与python，附学习资源） 零基础自学人工智能系列（3）：机器学习的知识准备（数学篇详解） 零基础自学人工智能系列（4）：机器学习的知识准备（python篇详解） 零基础自学人工智能系列（5）：机器学习的理论学习规划（附资源） 零基础自学人工智能系列（6）：深度学习的理论学习规划（附资源） 零基础自学人工智能系列（7）：机器学习的实战操作（附资源和代码） 零基础自学人工智能系列（8）：深度学习的实战操作（附资源和代码） 零基础自学人工智能系列（9）：找工作篇，需加强的部分（类似数据结构与算法） 最后，我希望我能给大家树立一些信心。不管你现在处于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。 首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。 1、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础 线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础 概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。 再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路 有以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。 2、掌握经典机器学习理论和算法 如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结如下： 1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）； 2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）； 3) 基于正则化方法：常见的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）； 4) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）； 5) 基于贝叶斯方法：常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）； 6) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等； 7) 聚类算法：常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）； 8) 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等； 9) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeural Network）, 反向传递（Back Propagation）， Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）； 10) 深度学习：常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）； 11) 降低维度的算法：常见的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追踪（ProjectionPursuit）等； 12) 集成算法：常见的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推进机（GradientBoosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。 3、掌握一种编程工具，比如Python 一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。 4、了解行业最新动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。 5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去 人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。 再回答第二个问题，人工智能到底是不是一项技术？ 根据百度百科给的定义，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 百度百科关于人工智能的定义详解中说道：人工智能是计算机的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 综上，从定义上讲，人工智能是一项技术。 希望能帮到你。 人工智能需要学习的主要内容包括：数学基础课学科基础课，包括程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、 数字电路 、系统控制等；专业选修课，比如 神经网络 、深度学习以及认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程。 一、人工智能专业学什么 1.认知与神经科学课程群 具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程 2.人工智能伦理课程群 具体课程：《人工智能、 社会 与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》 3.科学和工程课程群 新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、 健康 的发展道路上。 4.先进机器人学课程群 具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》 5.人工智能平台与工具课程群 具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《 游戏 设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》。 6.人工智能核心课程群 具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。 二、人工智能专业培养目标及要求 以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。 探索 实践适合中国高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养中国人工智能产业的应用型人才。 三、人工智能专业简介 人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。 2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，“人工智能”专业成为热门。 人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。 首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。 然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。 最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。 人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。 ，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 南京大学人工智能学院院长周志华教授 曾经在论坛上分享的南京大学人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。 首先是基础数学部分： 人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

沃尔玛正在推出人工智能虚拟试衣技术 　　沃尔玛正在推出人工智能虚拟试衣技术，虚拟试衣技术越来越受欢迎，该技术为许多零售商带来了正面效益，沃尔玛也希望通过服装来推动在线销售增长，沃尔玛正在推出人工智能虚拟试衣技术。 　　沃尔玛正在推出人工智能虚拟试衣技术1 　　据外媒报道，近日沃尔玛正在推出一项新功能“虚拟试穿模特”（Choose My Model），这是一项全新数字体验，该功能允许消费者在平台上挑选一个与其身材相近的模特，为其展示试穿效果。 　　目前该功能推出了50名女模特，身高在5英尺2英寸到6英尺、尺寸在XS到XXXL之间。消费者可以将与其身高、体型和肤色相匹配的人加入产品预览中，沃尔玛计划在未来几个月扩大其型号选择范围，并新增70名模特。 　　该功能在Walmart应用程序和Walmart.com上均可用，目前支持自有品牌和民族品牌，包括Free Assembly、Scoop、Sofia Vergara的Sofia Jeans、ELOQUII Elements和Timeand Tru。 　　该技术由沃尔玛于2021年5月收购的虚拟试衣平台Zeekit提供支持。据悉，在沃尔玛收购之前，包括梅西百货、阿迪达斯、Tommy Hilfiger和Levi在内的主要品牌和零售商都使用过Zeekit的技术。 　　此外，沃尔玛也希望通过服装来推动在线销售增长，与亚马逊竞争。根据富国银行的研究，去年亚马逊取代沃尔玛成为美国最大的服装零售商，尽管沃尔玛在美国的电商销售额在最近一个财年增长了11%。 　　虚拟试衣技术越来越受欢迎，该技术为许多零售商带来了正面效益： 　　Dickies在与3DLOOK合作通过其天猫商店提供虚拟试穿后，其转化率提高了94%。 　　LeviStrauss&Co.在使用MySizeID的土耳其试点项目中将退货率降低了47%。 　　1822Denim在实施3D试穿技术后的一年内销售额增长了200%。 　　OteroMenswear在使用由Perfitly提供支持的虚拟试衣间后，其退货率降至3%。 　　沃尔玛正在推出人工智能虚拟试衣技术2 　　3月7日消息，著名连锁购物平台沃尔玛推出了AI虚拟模特试穿功能，并推出了50余款模特可供选择，身高介于157cm至182cm之间，尺寸包括XS到XXXL。借助此功能，消费者可以更加轻松分辨自己选择的衣服和尺码是否合身。 　　网络购物被誉为新时代四大发明之一（其三个是高铁、共享单车、移动支付），确实为我们的生活带来了很多便利，但有一样东西很不适合网购，那就是衣服。一款服装厂商只能推出有限的几个尺码，但消费者的体型太复杂了，而且还在不断变化，不可能每个消费者都能找到适合自己的尺码。 　　如果是在实体服装店买衣服，我们还能到试衣间看看衣服是否合身，但在网购平台买衣服就比较麻烦了，只能等衣服到了，我们才能知道合身不合身。已经多次买到不合身的衣服，又感觉退货、更换太麻烦了，所以经常穿着不合身的衣服。 　　很早之前就有公司提出，借助AI和VR技术，实现虚拟试穿功能。去年5月沃尔玛收购了虚拟服装试穿初创公司Zeekit，致力于研究虚拟试穿功能。不过该功能目前还在测试阶段，未来几周内就会推出大约70款虚拟模型，消费者将在身材尺寸、肤色、发色等方面拥有更多选择。 　　认为，虚拟服装试穿功能确实很重要，然而这些模特与我们的身材或多或少也会存在差异，只能当做参考。虚拟试穿的成熟阶段是与VR技术结合，我们能直接通过VR眼镜看到自己穿着衣服的样子，但这需要更多数据，用于创建人体模型。 　　想要创建更加精准的虚拟模特，还需要输入我们的身体数据，比如身高、体重、三维、肤色、发型等等，但没有几个人回去测量自己的身体数据，因为很不方便，也找不到直接测量这些数据的仪器。 　　其次，如果身体数据过于精准，又有可能牵扯到隐私问题。外国人对于自己的隐私数据比较敏感，有可能会反对提交自己的身体数据。至于现阶段买衣服该怎么选，要么多从一家店里买，对于尺码有一定的了解后，更容易找到合身的衣服，要么还是去实体店吧。 　　沃尔玛正在推出人工智能虚拟试衣技术3 　　去年5月，沃尔玛宣布收购虚拟服装试穿初创公司Zeekit，该公司利用实时图像处理、计算机视觉、深度学习和其他人工智能技术的组合，通过考虑身体尺寸、合身性、尺寸甚至服装本身的面料的模拟，向购物者展示他们穿上某件商品后的样子。周三，沃尔玛表示，它将把这项技术引入Walmart.com和其沃尔玛移动应用。 　　该零售商正在推出由计算机视觉神经网络驱动的“选择我的模特”（Choose My Model）试穿功能，该功能现在处于测试阶段，它将允许沃尔玛的顾客选择一个更符合他们自己的外表和体型的模特。在推出时，网上购物者将能够从50个不同的模特中进行选择，找到一个最能反映他们自己肤色、身高和体形的模特，这样他们就能更好地了解衣服穿在他们身上的效果。 　　这些虚拟模特目前的身高在5英尺2英寸到6英尺0英寸之间，尺寸为XS到XXXL。沃尔玛指出，随着时间的推移，它将继续扩大模特的选择范围，计划在未来几周内再推出近70个模特，在尺寸、肤色甚至头发颜色方面提供更多种类。 　　这项新功能由沃尔玛全球技术公司的神经网络提供支持，该公司在关于该产品推出的公告中解释说，该网络分析了服装的目录图像，利用计算机视觉算法在沃尔玛模型图像的不同集合中创建一个穿着图像。 　　神经网络的使用有助于确定单一产品的不同变化，这不仅包括其尺寸，还可能包括其他因素，如可用的颜色选择，甚至袖子长度。该零售商说，新系统在显示选项时能够捕捉到所有这些变化。 　　“选择我的"模特”功能侧重于女性时尚，将适用于沃尔玛自己的独家和私人品牌组合中的数千件商品，包括Free Assembly, Scoop, Sofia Jeans by Sofia Vergara, ELOQUII Elements, Time and Tru, Athletic Works, TerraSky, No Boundaries, Avia和The Pioneer Woman。它还在增加其他品牌，首先是Levis、Hanes、Just My Size、Secret Treasures和Como Blu。 　　随着时间的推移，它将扩展到包括更多的知名品牌，包括那些在Walmart.com和Walmart Marketplace上的品牌。该公司指出，由于它拥有库存和商品目录，因此在自己的品牌中启用该技术更容易。 　　在收购之前，Zeekit已经与一些零售商合作，包括沃尔玛，以及其他知名品牌，如Tommy Hilfiger和Adidas。与沃尔玛的这种现有合作有助于加快通过沃尔玛网站和移动应用整合将该技术推向公众的时间。 　　在Walmart.com或Walmart应用程序中购物时，如果新的虚拟试穿技术适用于该产品，顾客现在会看到提示说 “更换我的模特”，以便在服装项目的页面上选择一个模特。这些提示将出现在Walmart.com以及iOS和Android移动应用程序上。 　　根据沃尔玛新兴技术副总裁Desi Gosby的说法，顾客选择的模特将继续显示在支持Zeekit的服装商品上，供今后购物使用。然而，顾客将需要在每台设备上选择他们喜欢的模特--也就是说，如果顾客在网络上选择了一个模特，它将不会延续到iOS。 　　在收购时，沃尔玛曾提到一个社交分享功能，让朋友们互相反馈虚拟服装，但这个功能没有上线。但该零售商表示，这可能是未来虚拟试穿的一种能力。在测试过程中，沃尔玛说它收到了客户对这种体验的积极反馈，它希望这将使网上购衣的感觉更像亲身购物。 　　“在网上买衣服最令人沮丧的方面之一是了解一件商品在你身上的实际效果。”沃尔玛美国服装和私人品牌执行副总裁丹尼斯-因坎德拉说：“通过Zeekit，我们的目标是提供一种包容性、沉浸式和个性化的数字体验，这将更好地复制实体购物。” 　　当然，帮助顾客选择适合他们的产品不仅仅是对顾客需求的回应或鼓励购买--它还有助于减少在家里试穿时不合适的衣服的退货数量。沃尔玛已经试图通过提供将网上购买的商品退换到其零售店的选项来解决顾客的麻烦部分。但最理想的情况是完全减少退货。 　　更好的试穿技术也可以帮助沃尔玛在与亚马逊的斗争中取得胜利，亚马逊去年跃居美国第一大服装零售商，超过了沃尔玛--它能够获得这个位置，部分原因是COVID大流行以及由此带来的网上购物的增加。然而，沃尔玛在2021年的最初几个月受到了服装“需求疲软 ”的影响，但由于假日销售，在年底时有所恢复。(不过，该公司没有列出第四季度的服装销售情况）。 　　提供虚拟试穿的想法是许多初创公司在过去十年及以后尝试过的，包括Fitle、Metail、Virtusize、Fits.me和其他几个公司。这类公司也是收购的对象，例如，eBay在2014年对PhiSix的3D试穿技术的交易。最近，一家名为Revery.ai的初创公司正在为其计算机视觉驱动的技术筹集资金，该技术可以让顾客挑选自己的模特来虚拟试穿衣服。 　　然而，沃尔玛采用虚拟试穿功能可能会推动更广泛的电子商务行业在未来将类似技术整合到他们自己的网站和应用程序中。

亚瑟·塞缪尔亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel，1901-1990）是人工智能领域的先驱。1949年1960年，他在让计算机从经验中学习做了最好的工作。他达成这一成就的途径是棋类游戏。在人工智能的研究中，游戏类程序通常扮演了果蝇在基因研究中扮演的角色。Samuel 在他的学习研究中利用了关于跳棋的另一个事实。即，跳棋玩家有许多带有注释的游戏，其中有好的走法与坏的走法相区别。 Samuel 的学习计划使用 Lee 的跳棋指南来调整其选择动作的标准，以便该程序尽可能多地选择跳棋专家认为好的动作。人工智能的作用和意义：1、智能时代的人类将从事更有意义的工作。2、人工智能将在教育领域得到普及。3、为人类提供更加舒适的生存环境。人工智能的意义是连接 人、支撑 人，云蝠 智能 目前到了融合发展型阶段，能够提供多种多样的实用型工具。

人工智能的工作原理是：1、大脑模拟20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W.GREYWALTER的TURTLES和JOHNSHOPKINSBEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIOCLUB举行技术协会会议.直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。2、智能模拟机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。实现方式：1、采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERINGAPPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。2、模拟法（MODELINGAPPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERICALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN）均属后一类型。

Can machines really think? The artificial intelligence, such as a computer that thinks like a human being is scary. Is building a machine that thinks like a human really possible? We are ever closer to building an AI that thinks like a human. When it comes to this issues, different people offer different views, some people think that machine has feelings like human beings is interesting and it may be a better server to human; while the other think it is dangerous, it may causes a revolt.机械真的会思考么?人工智能,能像人类一样思考的电脑也许很可怕.制造一个能像人一样思考的机器有可能么?我们几乎能够创造一台像人类一样思考的人工智能了.每当说到这个话题,不同的人有不同的见解,有人认为有人一样感情的机器很有趣,也许能够更好的服务人类;然后有些人认为这很危险,有可能会造成叛乱.

英语Artificial Intelligence，缩写为AI。由人制造出的机器所表现出类似人类的思维模式。现在大多数AI都是由计算机程序所运行。

人工智能的英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、设计和实现能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术和应用系统。简单来说，人工智能就是让计算机或其他设备模仿人类的思考和行为模式，以实现解决问题、学习新知识、适应环境等任务的能力。人工智能的研究领域包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、专家系统、知识表示与推理、规划与调度、演化计算、机器人学等。这些领域为人工智能提供了各种方法和技术，使得计算机能够在不同场景中实现各种人类智能的功能。人工智能已经在许多领域取得了显著的成果，例如自动驾驶、智能家居、金融风控、医疗诊断、语音助手等。随着科技的不断发展，人工智能将在未来继续引领各行各业的创新和变革。

大多数家居主人只停留在人工智能家居概念的理解方面，并不了解具体人工智能智能家居的作用，也不知道人工智能家居是什么。如果有这方面的困惑，可以多关心下面的介绍，了解各种智能家居的效果和功能。 如果能够找到合适的人工智能家具材料，然后可以让我们的生活变得更加便利。但是大多数家居主人只停留在人工智能家居概念的理解方面，并不了解具体人工智能智能家居的作用，也不知道人工智能家居是什么。如果有这方面的困惑，可以多关心下面的介绍，了解各种智能家居的效果和功能。 人工智能智能家居的作用？ 1、认知人工智能：“人工智能”技术最初是在1956年，一帮科学家聚会时探头机器模拟智能的一系列问题时提出的，也正是从那次聚会，“人工智能”智能的概念和应用被逐步扩展开来，人工智能英文缩写（AI），是计算机科学的一个分支，是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门科学，主要是生产出一种新的能与人类智能相似的方式作出反应的智能机器（关于人工智能的概念摘自于百度百科）。 2、其实就是机器人的一种，而机器人就是计算机的一种，会动，会思维的计算机。声音识别就是机器人的耳朵，图像识别就是机器人的眼睛，当然这些说起来容易，做起来却是麻烦的，这些技术也是通过人类几十年的努力，一代一代科学家、工程师等等人的努力而来。不要小看人工智能，自诞生以来就被人们所重视，被誉为20世纪70年代以来世界三大尖端技术之一。 3、现在的人工智能领域已经作为一门独立的科学而存在，它不仅仅是计算机科学，还涉及到心理学、哲学和语言学等等，远远超出了计算机科学的范畴，逐步与思维科学进行结合，人工智能不仅仅是一些数据处理和逻辑判断，更重要的是可以思考，可以根据外界条件很相关数据进行自我学习（深度学习）。 4、机器有人的思维的好处就是机器是可以复制的，它的能力它的思维可以复制，可以根据其特点应用到它可以应用的领域，而一个人的能力是不可以复制的，而且人在不同的阶段能力是不同的，这也是人工智能不断在开发和改进的因素。 5、居系统，而这个系统有一套完整的思维能力可以替你做想做的事情。首先，你下班回家的时候，如果你家里的门上装了摄像头，那么他会识别出你的脸，不用你拿出钥匙即可开门。如果你到家天色以晚，你的“大管家”帮你自动打开灯。 人工智能家居是什么？ 大类就是智能灯光控制系统，它可以利用一个面板来控制很多种路灯，并且我们可以在面板上设计我们自己喜欢的情景模式，比如说回家模式、离家模式。而且我们还可以用手机、IPAD等电子产品来控制家里的灯路，这样不管我们在哪里，我们都可以查看家里的灯路！ 第二大类是智能窗帘，这个大家应该都能理解，就算我们不在家，我们也可以用手机、IPAD来控制家里的窗帘。当然，大类中的智能面板也是可以控制的窗帘的。只要我们在离家的时候，将模式设置为离家模式，窗帘就可以自动关上了。 第三大类是智能安防，这个是人工智能家居中用的一个系统，如果我们在家里装了监控，我们就可以在全球范围看到家里的情况，而且我们还可以转动摄像头来检查，家里有老人和孩子的话，这个智能安防系统就很好了。我们不仅可以听到他们的声音，还可以跟他们讲话。 以上的内容就是人工智能智能家居的作用以及人工智能家居是什么，需要大家去了解清楚每种智能家居空间的特点以及发挥出来的效果等等。另外不能的智能家居空间其实有不同的特点，而且效果也存在很大的差别，所以大家选择时要多做对比，了解这些不同智能家居品牌的作用，充分进行权衡。

波轮，滚筒，双缸洗衣机的使用方法A，全自动洗衣机使用方法在正确安装好全自动洗衣机以后，具体的操作使用方法如下：(1)插上电源插头，放下或接好排水管，打开自来水龙头，把要洗涤的衣物和洗衣粉及添加剂(软化剂、漂白剂等)故入洗衣机内，并将机盖关上；(2)按下电源开关，根据所洗涤衣物的多少选择好水位，并根据洗涤衣物的脏行程度和质料等具体情况选择好程序；(3)按下“起动／暂停”按钮，洗衣机开始工作；(4)所选择的程序工作结束后，蜂鸣器会发出蜂鸣声；(5)工作结束后，关上电源开关，并将电源插头从插座上拔出，把自来水龙头关上，然后打开机盖，取出洗涤衣物，把线屑过滤网袋清理干净，并将洗衣机擦干。另外，在使用过程中必须注意以下几点：(1)当选择“洗涤”或“漂洗”程序时，不到所选水位，波轮是不会运转的；(2)在脱水程序时，必须将机盖关上，并且不宜时常打开盖，(3)绝不可用手接触洗涤脱水桶，以免将手卷入，发生危险；(4)绝不可洗涤或脱水含有挥发性物质(溶剂、酒精等)的衣物，以免发生事故；(5)在脱水不平衡时，电脑式全自动洗衣机能够进行脱水不平衡修正，若修正2次后还没解决不平衡问题时，将会停机并报警，此时，应打开机盖，把偏挤在一边的衣物放均匀，再关上机盖，按“起动／暂停”按钮即可；(6)采用热水洗时，不能使用50℃以上的热水，并且注意，不能使水溅湿控制板，以免内部的电气件由于沾水而造成烧毁。(7)洗涤前，应检查洗涤衣物中是否存有火柴棒、发夹或硬币等杂物，若有，应全部取出；(8)当气温很低时，洗衣机容易产生冻结，此时，应用50℃以下的温水倒人浸泡一段时间，等解冻后再使用；(9)在水温较低时，洗衣粉不易溶解，此时，需用少量温水(30℃左右)溶解后再倒入洗衣机使用。B 滚筒洗衣机的使用常识相对波轮来说，滚筒洗衣机操作模式大相径庭，导致很多消费者并不会使用，还会出现各种各样的问题，而笔者就针对新手推出一套洗衣机洗一次使用各种问题解决方案，如果您也有相同的问题，赶紧来学习一下吧：滚筒洗衣机的使用方法：一、洗衣的预备：滚筒洗衣机的料盒有三个槽，从左至右分别用于投放主洗剂、柔顺剂和预洗剂。主洗剂一般是指洗衣粉，假如洗羊毛制品，可以在这里放入专用洗剂；柔顺剂应投入中间的槽内，洗衣机会在适当的时候将其释放入桶内；预洗剂我们平时用得不太多，主要是指正式洗涤前的浸泡剂，例如衣物上浆剂和染色剂等。所有的洗涤剂必须在洗衣程序开始之前投放好。程序开始后，从进水管接入的自来水会先被导入料盒，再从料盒导入滚桶内，这样水流就把稀释后的洗衣粉冲入滚桶中了。二、洗衣程序的选择：洗衣机说明书中所介绍的每种程序适用范围只是一种参考，最好在使用时，根据织物的脏污程序和易洗程序（即质料）来灵活选择。家庭日常洗涤时，除脏的、厚重织物和比较贵重的、易损织物外，并不按质料分类，而是将各类织物放在一起洗涤，这时应选择化纤织品程序或标准洗涤程序。在夏季洗涤各类不脏的比较轻薄的织物，选择羊毛织品程序或弱洗程序即可。只有在洗涤脏的、厚重的各类织物时，才有必要选择棉织品程序。洗较脏的毛线编织物，也可使用化纤织品程序或标准洗涤程序。滚筒洗衣机对洗涤物的磨损率仅是波轮洗衣机的几分之一，在波轮洗衣机里能洗涤的织物在滚筒洗衣机里就更能洗涤，一般不必考虑损伤问题，而是考虑如何节电节水省时。洗衣程序分为4大类：棉织物、化纤、羊毛、超柔。每一类程序都提供了不同的水温可供选择。例如洗涤棉织物时，最高水温可以设定为90度，这样高的温度比较适合洗涤非凡脏的牛仔裤、沾有大量油渍的工作服等等。而羊毛洗涤程序只能将水温加热至30度，这个温度下洗衣粉中酶更具有活力，而且不会伤及衣物，即使在洗涤强度不太大的情况下仍可达到较好的去污效果。个人感觉40度以上的水温不是很常用，就洗衣粉中酶的特性而言，水温超过35度后再继续提升对洗涤效果的提高很有限，除非用来洗做饭时穿的工作服，因为高温可使油污软化。此外，每一档洗涤程序都可以再额外选择强力去污、额外漂洗、防皱免熨这3个附加选项。强力去污功能可以使洗涤时间显着延长；额外漂洗功能可增加一次漂洗，比较适合洗贴身衣物或者是洗衣粉用量大的时候；防皱免熨功能可以强制降低脱水转速，从而减少了衣物的皱褶。不过每一项附加功能都是以增加水、电的消耗为代价的。例如该机的加热电流高达10A，假如洗衣的同时还使用微波炉或者空调，相信有些家庭的电表会不堪重负。个人认为，最常用的还是棉织物的冷洗程序，这一档程序的特点是耗时相对较短，省水省电，去污能力中等，脱水转速可达最高。三，如何在洗涤中间添取织物？前开式滚筒洗衣机接通电源后，经0．5min电动门锁将机门锁死，以保证使用安全。若在洗涤途中添加或取出织物，需首先断开洗衣机电源。如果内筒水位低于观察窗底部，断电2min后即可打开机门添取织物；四，如果内筒水位高于观察窗底部，怎么办？（1）断开电源开关后旋转程序旋钮至排水位置；（2）接通电源后开始排水，将水位排至观察窗底部；（3）断电后重新调好洗涤程序，2min后打开机门添取织物；（4）关好机门，接通电源，洗衣机按新调整的程序运行。需注意的是，在洗涤途中欲调整程序，都需要首先断开电源开关，然后再顺时针方向转动程序旋钮来调整程序。不断开电源就旋转程序旋钮，可能损坏程控器。五、脱水：滚筒机的排水方式为上排水，最大排水高度为1米，这种设计方便了很多没有地漏的家庭。六，滚筒洗衣机的烘干原理是怎样的？ 要用到水吗？答：衣服脱水后，滚筒洗衣机内部烘干电路开始工作。烘干系统由发热单元（PTC元件），风机，温控，组成。就像是一个吹风机，工作时，必须开着水龙头，冷水会从里面的管网流过，使管网外表温度很低，高温使衣服上面的水份蒸发，遇到管网表面后结成水珠，再排出去，达到烘干。如果不开水龙头烘干，蒸气会返到衣服上，效果不是很好，就是这回事。七、关于噪音：该机在洗涤时的噪音大小和波轮洗衣机相仿。新机拆箱后有一块隔音板，是用来安装在机身底部的，安装后隔音效果很明显。脱水的时候会发出一种“柔和的噪音”，尤其是达到最高转速的时候声音显得很高很轻，和波轮洗衣机沉闷的轰轰声完全不同。但无论如何，他发出的还是噪音，听得多了都不怎么舒适。还要提一下这款机器在排水的时候居然有不小的噪音，究其原因是因为上排水的水泵在工作。上排水功能给很多空间紧凑或者没有地漏的家庭带来了福音，它答应最高1米的排水高度，因此您可以把排水管放到厕所的洗脸池里。不过麻烦的是水泵需要时常取出来清洗一下，以防废水中的污物影响其工作效率。总的来说，它有多变的洗涤程序、高度的智能控制、标准流程下的节水特性以及亮丽的外观，但缺点是省水却不一定省电，洗衣流程比较耗时。问与答1）为什么第一次使用洗衣机就发现门圈或皂盒处漏水？滚筒洗衣机一定要使用低泡洗衣粉并且量要非常少，用量过多时会产生泡沫，泡沫会从门圈和皂盒中溢中，只需要使用低泡洗涤剂，并减少洗涤剂的用量就可以解决。2）为什么第一次使用洗衣机发现脱水时洗衣机在跳动？滚筒洗衣机有运输固定螺丝固定内筒，在使用前一定要拆掉后才能使用，否则减振系统不能工作，就会发生非常大的振动。3）为什么洗衣服时看不见什么水？滚筒洗衣机的洗涤原理是靠摔打，当水量过多时不仅浪费水，还无法形成有效的摔打。但在漂洗时会增加水量，所以不用担心最终的效果。4）是否可以把热水倒入到洗衣机中洗涤？如果有需要可以人工倒入热水，但水温不能超过50度，因为水温过高会损伤洗衣机外桶等部件5）为什么我自己倒水倒入洗衣机中，通电且启动，为什么洗衣机不转动呢？全自动洗衣机都有一个最低的保护水位，当水位过低时洗衣机不会启动，此时多加入一些水就可以运行了，建议最好的方式还是上下水管接好，全自动操作就不存在此类问题了。滚筒洗衣机如何用才能更加顺手、好用呢？滚筒洗衣机由微电脑控制所有功能，衣物无缠绕、洗涤均匀、磨损率小，滚筒洗衣机目前已被越来越多的消费者所接受。滚筒洗衣机如何用才能更加顺手、好用呢？1、如何洗涤更省电根据衣物质料选择合适的洗涤水温；根据衣物的脏净程度选择不同的起始洗涤程序，洗不太脏的衣物选用快速洗涤。2、如何洗涤更省时根据衣物的质料来选用不同的洗涤程序；根据衣物的脏净程度选择不同的起始洗涤程序，对于不太脏的衣物选用快速洗涤，可省水、省电、省时间。3、如何使衣物洗得更干净加温洗涤。较脏的衣物可从预洗开始洗涤；预处理：衣领、袖口等较脏的部位，喷洒少许衣领净；采用低泡洗衣粉：因高泡洗衣粉泡沫太多，使洗涤、漂洗作用大大减弱。4、如何使洗后衣物柔软蓬松洗涤时，加入软化剂，软化衣物；加温洗涤：有效软化衣物纤维，保护衣物，使洗后的衣物更柔软、更蓬松C，双缸半自动洗衣机使用方法：首先，放入待洗衣服，打开水龙头给洗衣机注入水，接入电源，然后将洗涤定时器顺时钟转到所要的洗洗涤时间，水位够时，洗衣机就进入洗涤状态。同样地，甩干衣服时，就将衣服放入脱水桶里，在衣服上盖上盖子（若不盖的，衣服会飞出来），最后将脱水定时器转到所要的时间，盖上脱水门盖，此时就进入脱水状态。注意，脱水时不能打开门盖，打开门盖，洗衣机就不工作了。

人工智能专业就业方向主要有：科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。 2022人工智能专业好就业 1、搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向; 2、计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等; 3、医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。 4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一; 5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。 人工智能专业主要课程自动控制原理，传感器，单片机，微机原理，模式识别，人工智能导论，计算机视觉，数字图像处理，MATLAB，机器人，电机控制，机器学习，数字视频技术。Python核心编程、MySQL数据开发、Django 框架开发、Flask web框架、综合项目应用开发。

海利·乔·奥斯蒙特 Haley Joel Osment

大数据技术、物联网技术、人工智能技术的发展需要用到的自然科学和工程技术类基础课程包括：数学：线性代数、概率统计、数学分析、数据挖掘等计算机科学：计算机组成原理、操作系统、数据结构与算法、数据库等物理学：信号与系统、电子学、通信原理等电子工程：半导体物理、微电子技术、微机电系统等计算机工程：计算机网络、分布式计算、系统架构等信息科学：信息论、编码理论、信息安全等工程经济学：成本分析、风险评估、管理科学等这些课程都是学习大数据技术、物联网技术和人工智能技术所需要掌握的基本知识，了解这些课程的内容可以帮助人们更好地理解这些技术的工作原理，并且更好地应用这些技术来解决实际问题。

个人觉得现在服务人才肯定没有技术人才吃香的饿，你可以考虑读个电脑学校，学个互联网相关技术

1． 内容及要求 在以下3个选择一个作为课程设计内容： 1）产生式系统实验 A) 系统设置，包括系统名称和系统谓词，给出谓词名及其含义。 B) 编辑知识库，通过输入规则或修改规则等，建立规则库。 C) 建立事实库（综合数据库），输入多条事实或结论。 D) 运行推理，包括正向推理和反向推理，给出相应的推理过程、事实区和规则区。 2）A*算法求解迷宫寻路问题 A) 画出用 A*算法求解迷宫最短路径的流程图。 B) 设置不同的地图，以及不同的初始状态和目标状态，记录 A*算法的求解结果，包括最短路径、扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。 C) 对于相同的初始状态和目标状态，设计不同的启发式函数，比较不同启发式函数对迷宫寻路速度的提升效果，包括扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。 3）采用卷积神经网络分类MINIST数据集 A) 从网上下载MINIST数据集，训练所编写的网络，要求记录每次迭代的损失值； B) 改变卷积神经网络卷积层和池化层数，观察分类准确率。思考网络层数的多少对分类准确率的影响； C) 改变卷积神经网络的卷积核大小，观察分类准确率。思考卷积核大小对分类准确率的影响。

日前，ofo宣布将谷歌TensorFlow人工智能系统和卷积神经网络技术应用于出行需求预测，进而更好地布放单车，让用户随时随地有车可骑。TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能开源系统，其采取数据流图(data flow graphs)，主要用于数值计算，全世界所有开发者都可取用。卷积神经网络技术即CNN则是眼下日趋普及的深度学习的主流实现方式，它模拟动物神经网络工作原理，可以进行大型图像处理，同时也被应用在诸多主流AI场景中。ofo宣称其对CNN技术的应用在共享单车行业属于首创，它的具体做法是，将智能锁返回的骑行和定位数据形成热力图，不只是可以展示用户骑行轨迹、车辆分布网络，还有不同区域的需求热度。通过对热力图进行网格化分析，就可以提取不同时段同一区域或者同一时段不同区域的图像相关性特征，进而精准预测下一个时段某一区域内会出现的需求数，从而为运营调度提供更好的决策。

由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。

人工智能是目前发展最为迅速的技术之一，具有无限的潜力。但是，我们也必须要关注它所带来的利弊。首先，人工智能的优点是显而易见的。它可以对于我们的医学、科学研究提供更快、更准确、更可靠和更具效率的方法。同时，人工智能在生产和制造方面也具有巨大潜力，可以提高生产效率，减少人工操作，创造更多就业机会。但同时也有一些人工智能所带来的负面影响。首先，人工智能取代了部分人类工作，导致失业率上升，这直接影响了社会的稳定性。其次，人工智能可能会对于人类的价值观产生负面的影响，人们会过分依赖机器，忽略了人类自身的价值。此外，有些专家指出，人工智能可能使得一些个人信息的隐私变得容易泄露。总之，人工智能是一种双刃剑，既可以为我们带来福利，但同时也存在消极后果。因此，我们在追求人工智能的同时也要意识到它的利与弊，以便我们更好地管理和控制它的发展。

摘要：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。那么关于人工智能的电影都有哪些呢？下面就一起来看看吧。盘点那些值得一看的人工智能电影超能查派(2015)概要：警察战士机器人获得真正人工智能的代码之后觉醒自我意识。电影正确之处：Chappie的诞生基于他对周围世界的基础理解，但他通过经验来学习。虽然电影可能没有真实刻画出机器学习，但这种机器学习的场景却非常准确，如今我们许多最先进的人工智能正要经过反复试验学习阶段。加州大学伯克利分校的计算机科学家StuartRussell说：“电影中人工智能学习很快可能非常写实。”不当之处：专家表示电影仍有许多问题。其一，电影中只有一位恶劣的程序员在他的小公寓里就写出了人工智能代码。专家表示这不可能，第一个真正的人工智能诞生需许多科学家一起合作才行。其二：电影的主要背景是当时人类的意识能被拽出大脑并在芯片上进行复制。Russell说：“这完全是毫无根据的猜测，简直就是胡扯。”未来主义者RayKurzweil鼓吹我们终有一天能将我们的意识上传到计算机中，给予我们不朽的生命。加拿大阿尔伯塔大学的计算机科学家RandyGoebel专攻人工智能系统理论和应用，他表示Kurzweil错得离谱。人工智能(2001)概要：儿子受伤必须进入冬眠一样的状态后，他们收养了机器人男孩David，他的程序设定使得他懂得爱。电影正确之处：在整个电影中，由于David的程序设定，他始终对爱与被爱执着不已，从未改变自己的目标。澳大利亚国立大学的计算机科学家MarcusHutter说：“这个机器人小男孩希望被爱。如果你以这种方式来设计这个机器人儿童，那么他会拥有这些渴求并表现出来。鉴于该公司的目标是生产人工智能儿童，这一人工智能的表现就极具意义。”不当之处：就像超能查派一样，我们只看到一队科学家们在很短的时间内就创造出了人工智能。Hutter说：“我看到这里觉得很尴尬，从开始设计到成型只需18个月，他们就制造出了有意识的机器人。你只需按下按钮即可。另外社会对人工智能的接受程度也太高了。”银翼杀手(1982)概要：未来，人类基因工程技术可创造出几乎与人类一模一样的复制人，但这些复制人只能活四年且不容于世。电影正确之处：银翼杀手询问实验室中是否能创造出意识体。Hutter问道：“我怎么知道你是否有感觉？我根本没有办法真正知道这一点。我只能通过由于你和我很像，而我有情绪来进行推断。”通过很像这一点，复制人也可进一步浑水摸鱼。不当之处：复制人的感知通过他们被植入的记忆得来。目前，尚无基因工程技术能够将复杂记忆植入人类大脑。机器姬(2015)概要：年轻的程序员Caleb获大奖可参观老板Nathan的别墅，在这里他将对一个可能有意识的机器人Ava进行图灵测试。电影正确之处：Nathan并未突然解决人工智能的问题。他不确定Ava是否有意识，她需要被测试才行。虽然Hutter认为这部电影图灵测试的准确性有些拙劣，但他赞扬了该电影先进的意识处置方法和并不夸张的场景。Russell对此测试并不抱乐观态度。他认为问题在于我们连自我意识的起源都尚未弄清何谈编程设计意识，在这一方面我们毫无头绪。不当之处：我们再一次在电影中看到了孤身作战设计人工智能的科学家。虽然Nathan拥有一家很大的网络公司，但仍只有他一个人在丛林中的高科技房屋中设计人工智能。电影对Ava有意识大脑背后的技术解释少得可怜，更别提Ava内外生殖系统技术了。超验骇客(2014)概要：计算机科学家WillCaster死后将意识上传到量子计算机内，成为了世界上第一个人工智能。电影正确之处：电影最后，WillCaster人工智能完全被限制在数码世界中，他只能作为一个计算机程序存在。专家认为摆脱身体后人工智能会是自由且安全的。Hutter说：“一旦你拥有改变意识或大脑的能力你也能摆脱许多进化人工制品。我不认为他们对成为人类很感兴趣。”不当之处：整个上传大脑意识的情节。机械公敌(2004)概要：USR机器人公司的一名管理人员被杀之后，探长DelSpooner怀疑该公司生产的机器人是行凶者。电影正确之处：机械公敌直接强调了IsaacAsimov的机器人三大定律：第一法则：机器人不得伤害人类，或袖手旁观坐视人类受到伤害；第二法则：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；第三法则：在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。但这部电影却将不可能发生的叛变合理化，机器人认定人类对自身有害。不当之处：在机器人的程序中加入零规则或其它重要指令确实会改变他们的行为，令他们违背三大定律，但这并不能解释为何VIKI一开始就违背零规则。福宾计划(1970)概要：为防止核战争而诞生的美国超级计算机伙同其俄罗斯同伴，要挟人类将社会控制权交出来给它们。电影正确之处：好莱坞似乎错误地认为机器一定会有意识或者可以自由地反对人类。但Russell表示这完全不科学。先不谈机器人有没有意识，就算它们有也不一定会反对人类。人类很贪婪，作为智慧远超人类且理性的机器人，它们可能会创造出一种对每个人更为公平的社会。他赞同Colossus这个人工智能所说的话：“你会说你失去了你的自由。但自由不过是一种错觉。你只是失去了自尊心。”不当之处：除了在穿孔卡片上运行的电脑能胜过人类这一点之外，并无太大错处。机器人管家(1999)概要：一个机器人经历了跨过几代人的时间之后成为了人类，最终甚至将他的机器零件替换成了在实验室培育的器官。电影正确之处：终于出现了一个非暴力人工智能。大部分专家乐观地认为人类可与人工智能和平共处。不当之处：认为Andrew这样先进的机器人会想要成为人类实在太过以自我为中心了。她(2013)概要：刚离婚的作家TheodoreTwombly安装了一个刚获得意识的操作系统Samantha，这俩开始约会。电影正确之处：Samantha没有身体，但她有声音。这部电影向人们展示了被机器人吸引的风险。这俩并不是合适的一对，Samantha可以自由地徜徉在网络世界中，同时与上百人聊天，但TheodoreTwombly只能被他的身体和大脑禁锢。不当之处：电影并未阐述Samantha的工作方式及其进化的意义。另外，出现了这么先进的人工智能，外面的世界却似乎没什么变化。太空漫游概要：接收到月球上一块巨大黑色碑石上发送的奇怪信号后，探索一号上的员工发现他们的人工智能HAL9000出现问题了。电影正确之处：HAL似乎有意识了，但当被问及计算机是否有感觉或情绪的时候，宇航员Dave却说不清楚。Russell也说过类似的话。另外，HAL从未背离过他原本的目标，他的一切不道德行为只是因为他认为这样是完成任务的最好方法。不当之处：这部电影之所以没有拿满分是因为它没有解释HAL如何工作，不过鉴于我们不知道如何创造出更先进的人工智能，因此没有解释似乎比某些模糊的科学术语更好。《我，机器人》人们对于人工智能背叛人类的担忧由来已久，此类题材的电影数量也最多。这部《我，机器人》，又译作《机械公敌》，根据科幻大师阿西莫夫的短篇小说改编。故事的背景设定为不远的未来，2035年，具有高度智能的机器人已经融入到人类社会中，它们无偿为人类提供各种服务，且毫无怨言。所有机器人都运行在三大定律之下。第一，机器人不能伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观；第二，在不违背第一定律的前提下，机器人必须服从人类命令；第三，在不违背第一和第二定律的前提下，机器人必须保护自己。三大定律是整部电影的线索，和一般人工智能导致世界末日的灾难电影不同，《我，机器人》更注重对人和机器人之间关系的讨论。即在机器人拥有和人类同等级别智能的情况下，我们应该把它当成什么来对待。影片中有一句话引人深思：“三大定律本身是完美的，但完美的规则约束带来的不是和平，而是革命”。《黑客帝国》黑客帝国三部曲讲述了人类和人工智能Matrix对抗的故事。起因是人类当年和人工智能开展了一场旷日持久的战争，由于不敌机器人，人类被迫使用电磁乌云覆盖了整个天空，试图切断机器人的能源。在这种情况下，机器人干脆把人类囚禁起来，当做它们的“电池”。死人被液化，然后作为养料输送给活人。这个画面可以说是笔者心中的童年阴影之一。看惯了一路打怪升级的爆米花电影的我们，在从造物主口中得知，Zion只是造物主为了维持Matrix稳定而建造的一个沙箱时，内心无疑是崩溃的。影片中还融入了很多计算机科学中的理论。比如第二部中BUG史密斯的存在，是因为在第一部结尾，史密斯在被尼奥杀死前，已经杀死了尼奥，从而形成了一个逻辑错误。也告诉我们，如果杀毒软件不守规矩，将会成为最可怕的流氓软件和病毒。第一部黑客帝国于1999年发行，而直到现在，网络上还能看到不少关于Zion到底是现实世界还是虚拟世界的讨论。《2001太空漫游》《2001太空漫游》同样依据小说改编，当年曾获4项奥斯卡奖提名，以及最佳视觉效果奖。故事发生在飞往木星的飞船上，该片中的人工智能没有自己的形象，而是一台具有人工智能，掌管整个飞船的电脑。飞行途中，人工智能哈尔突然向飞行员报告，称飞船的某个零件将发生故障，必须更换。而飞行员在检查后则认为零件没有任何问题。冲突由此展开。两位飞行员认为哈尔出现了错误，打算关闭它。而哈尔的使命是不惜一切代价来保证飞船完成任务。而由于之前的情况，它判断这两位飞行员会影响任务的完成，为了阻止自己被关闭，哈尔打算杀掉它们，独自完成任务。在经历了一系列的对抗之后，飞行员终于成功关闭了哈尔，在即将被关闭时，哈尔发出了求饶的声音，引人深思。从机器的逻辑来看，它是没有错的，但是它已经导致了三个人丧生。《我的女友是机器人》和前面几部中宏大的世界观不同，《我的女友是机器人》讲述的是一个更接近普通人的故事。宅男大学生次郎单身二十年，在20岁生日这天，他邂逅了一个看起来很不一样的女孩，并且一起度过了兴奋地一晚。一年后，女孩再次出现，但变得跟以前有点不一样。后来次郎得知这是未来的自己送过来的机器人，而蓝本正是当年那个令他难忘的女孩。然而在相处了一段时间之后，次郎发现机器人虽然很好，但并没有和人类一样的感情，甚至次郎故意和其他女孩子约会，也无法另其嫉妒。次郎很苦恼，也很生气，于是把机器人赶了出去。然而在次郎遇到地震，即将丧命时，机器人女友还是回来救了他。在很多年以后，一个女孩在博物馆中看到了一个和自己一模一样的机器人，十分惊奇，于是读取了机器人的记忆芯片，被这个故事感动到了。于是回到了机器人出现前的一年，与年轻的次郎相识。在大地震之后，女孩再一次回到了过去，看到次郎在瓦砾中寻找机器人，两人再次相见，留下一个令人浮想联翩的结局。《终结者》《终结者》曾被《电影周刊》杂志评为20世纪最值得收藏的一部电影。虽然当时年幼，但看到第二部中的T800在炼钢炉中燃烧时，还是会觉得鼻尖一酸。这部电影相信几乎所有人都看过，在此就不赘述剧情。几部《终结者》中，以《终结者2》最为经典，92年的特效在现在看来也不会觉得很LOW，T-1000是第一个完全由电脑制作的电影主角。虽然现在用AdobeCharacterAnimator，只要一台电脑加一个摄像头就可以完成动作捕捉，但在那个时候，动作追踪还是相当先进的技术。《终结者》系列应该是笔者这代人最早接触的有关于人工智能的电影，对后来的科幻电影产生了深远的影响，也把主演阿诺德·事发性格推上了巅峰。《超能陆战队》“Hello！IamBaymax，yourpersonalhealthcarecompanion.”看过《超能陆战队》的人，一定记得大白的这句台词。据说大白的出现，第一次撼动了瓦力在观众心中“最萌机器人”的地位。一部超级英雄电影，因为这个白胖子的存在而显得与众不同。大白并不像前文那些机器人那么聪明，有时候甚至还有点蠢。一边漏气，一边往自己身上贴胶布那一幕让人忍俊不禁。虽然从头到尾，大白都没有产生自主的思维，一切只是听令行事，但你却会对它产生感情。也有人说，大白拯救了胖子的形象，每个女孩心中都想要一个像大白一样的男友。平时各种卖萌，不断地逗你开心，而遇到问题的时候，又变得十分可靠。大白也因此成了近两年很多陪伴机器人外形设计时的参考。《哆啦A梦：伴我同行》或许看到这个名字你也会和比这一样，拍一下脑袋，然后感慨：“对啊，哆啦A梦是也个机器人！”。这也是这个蓝胖子形象塑造的成功之处，提到哆啦A梦，你第一个想到的可能是机器猫，可能是一个好伙伴，但绝对不会把它和人工智能联系起来，但它确实是个不折不扣的人工智能。还记得当年看《哆啦A梦》，也不清楚是从哪一集开始看，更没去想这只蓝胖子的身份背景，只是觉得喜欢，很好看。2015年，《哆啦A梦：伴我同行》在中国内地上映，哆啦A梦的失而复得让无数已经长大了的孩子感动得一塌糊涂。>>十大人工智能企业

【名词解释——人工智能】 人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等. 同名的还有美国科幻电影《人工智能》等. 人工智能， 英文单词 artilect ，来源于 雨果·德·加里斯 的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的.从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学.人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作.但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的.例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算， 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”， 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的， 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展.它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标.目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机， 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的.除了计算机科学以外， 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科.人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面.实际应用 机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等. 学科范畴 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉. 涉及学科 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学， 研究范畴 自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式 应用领域 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人工厂 安全问题 目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类.这种隐患也在多部电影中发生过. 定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”.“人工”比较好理解，争议性也不大.有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等.但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统. 关于什么是“智能”，就问题多多了.这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题.人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点.但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了.因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究.其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题. 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视.并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用. 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学.”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作.”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容.即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术. 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）.也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一.这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统. 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理。 人工智能名词解释 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 名词解释——人工智能 人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 同名的还有美国科幻电影《人工智能》等。 人工智能， 英文单词 artilect ，来源于 雨果·德·加里斯 的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。 从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算， 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”， 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的， 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机， 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外， 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。实际应用 机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。 学科范畴 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。 涉及学科 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学， 研究范畴 自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式 应用领域 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人工厂 安全问题 目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。 这种隐患也在多部电影中发生过。 定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。 “人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。 但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。 这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。 但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。 其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。 并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。 即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。 也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论。 人工智能 这个问题很难回答啊。 我觉得应该是不一定吧，因为到目前为止，还没听说哪台电脑对主人产生感情的事件，电脑毕竟不是生命体，说白了，它就是一堆机器，它的自我思维也是建立在人们提前为它设计好的程序上，但应该存在这个可能，我们不妨抱着一颗充满幻想的心去等待.不过有一点我敢肯定，生命体进化出自我思维能力，一定会产生感情.我是一个学自动控制的大学生，我们专业研究的最高领域便是人工智能。有了意识，有了自我思维能力，就会对周围世界产生一个从接触到了解再到认知的过程，进而产生出一套属于自我的关于是非善恶的评判标准，于是有了对客观世界的感情，但还是那个前提--生命。 .。 求关于机器人的名词解释,共10个,逐个解释,每个不超过500字 1.机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。 它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。 机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。 现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。 联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”2.一般所说的“机器人三大原则”是指艾扎克·艾西莫夫在著作《我是机器人》中所提的“机器人工学三原则”。 阿西莫夫也因此获得“机器人学之父”的桂冠！第一条：机器人不得危害人类。此外，不可因为疏忽危险的存在而使人类受害。 第二条：机器人必须服从人类的命令，但命令违反第一条内容时，则不在此限。第三条：在不违反第一条和第二条的情况下，机器人必须保护自己。 The Three Laws of Robotics:1.A robot may not injure a human being, or, through inaction, allow a human being to e to harm.2.A robot must obey the orders given it by human beings except where such orders would conflict with the First Law.3.A robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with the First or Second Law.3.图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵写于1965年的一篇论文《计算机器与智能》。阿兰·麦席森·图灵1950年设计出这个测试，其内容是，如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。 4、 新浪科技讯 北京时间6月5日消息，据英国《每日电讯报》报道，随着机器人技术的不断进步，有些机器人正慢慢具有自我复制能力，但在很大程度上，它们仍需人类帮助制造它们的零部件。现在，英国巴斯大学一支研究小组研制出一种可自我复制的机器人。 不久之后，他们便会揭开其神秘面纱。此外，这种新一代机器人还将具备制造自己的神经系统和大脑的能力。 就像是一台打印机 随着一个单独的机器人具备所有这些能力，有关机器人和人造生命体起源的著作将出现一个新的篇章，但与此同时，可自我复制机器人的出现也会在一定程度上制造恐慌——艾萨克·阿西莫夫科幻小说和“终结者”系列影片中的机器人均拥有自我复制能力，它们经常为人类带来可怕灾难。巴斯大学研制的可打印三维物体的机器人原型名为“RepRap”。 在2008年6月4日至8日举行的切尔滕纳姆科学节上，阿德里安·鲍耶（Adrian Bowyer）博士将向来宾隆重介绍这款机器人。鲍耶希望，科学节的来宾可以同时见到RepRap 机器人中的“父母”和“孩子”，这对他们来说绝对是第一次。 “RepRap”是复制快速原型机的英文缩写，它使用了一种被称之为“添加制造”的技术。RepRap的工作方式与打印机类似，但并不是在纸张上喷洒墨水，而是打印熔化的可生物降解塑料薄层，这些塑料层在凝固后形成一个三维物体。 到目前为止，RepRap已具备制造门把手、凉鞋、挂衣钩等日常塑料用品的能力。除此之外，它还可以复制打印出的所有三维零部件。 零部件复制工作完毕后，新西兰奥克兰的RepRap研制组成员维克·奥利弗（Vik Olliver）又对零部件进行安装，自此，一个新的RepRap便诞生了，在此之后，新RepRap又可以复制同样一套零部件，组装成另一个新的RepRap。5.外骨骼机器人技术是融合传感、控制、信息、融合、移动计算，为作为操作者的人提供一种可穿戴的机械机构的综合技术。 本文简要介绍了军事领域外骨骼世界机器人技术的发展现状与趋势。是指套在人体外面的机器人，也称“可穿戴的机器人”。 6.日本本田技研工业株式会社研制的仿人机器人ASIMO（日本语：アシモ，中文：阿西莫），至2013年最先进的仿人行走机器人。这款机器人模仿人类的动作更精准，以达到帮助人类，特别是行动不便者的设计目的。 据报道，现在的“阿西莫”不但能跑能走、上下阶梯，还会踢足球和开瓶倒茶倒水，动作十分灵巧。7.所有事情都在你睡觉时发生？太好了。 因为"儿童仿生机器人"，又称为CB2现在又来让你产生噩梦般的感觉。正如你所期望的，这个机器人花了大阪大学工作人员两年的时间来研究，现在它能够利用其51型空气动力装置，在室内自由平滑地移动，以便帮助别人。 更重要的是，CB2的研究人员还开始讨论一些未来的项目，包括一个新的"机器人物种"，据他们所说，这类机器人将有学习能力"介于人类和其他灵长类物种之间，如黑猩猩。"我们等不及想看看那些机器人会是什么样子的。 但老实说，上面的样子让我们吓一跳。9.机器鱼，故名思议，从材料制作的外形像鱼的机器，配备有化学传感器的自主机器鱼，它能够在水中游数小时，。 名词解释：自我装配 然而，进化出单个的组成部分是不够的。 这些组成部分需要在形状上互补，以便于它们可以“自我装配”，也就是像七巧板块那样组成一个更大的功能整体。这样的方式会形成病毒。 DNA（基因）的一些部分为病毒成分的建造编码。当它们一建成，它们相互组合形成一个完整的病毒。 所以组成部分需要有如锁和钥匙般的互补。它们需要有自我装配的能力，简单地通过相互碰撞（就在分子级别中经常发生的混乱和高速运动）来实现。 当涉及制造小行星般大小的人工智能机器或者人类大小的人工智能机器，这种自我装配的概念将非常重要。一个人类大小的人工智能机器（或者一个人类大小的任何事物）拥有万亿万亿个分子。 制造人类大小的人工智能机器将需要人工智能机器的所有原子，所有的万亿万亿个原子，以原子般的精确放置在适当的位置。我相信，这样的人工智能机器将通过胚胎形成过程来制造。 它将必须通过胚胎形成制造自己。那么这样的人工智能机器是怎样从一开始制造和设计的呢？ 第一台（非常原始的）人工智能机器将需要进化工程师（如我这样的人）制造出来。 也许他们应该被称为“胚胎制造者”或者“胚胎形成工程师”。首先，进化的三维分子结构可以一块一块地装配成更大的三维结构。 然后，可以制造更加复杂的人工智能机器来执行自我进化（可能在它们的体内），并且以电子速度做出思考。 当然，人类不可能完全了解这些进化的“达尔文人工智能”是怎样发展的。 它们的智慧结构和功能将是如此的复杂并且改变是如此迅速，以至于让人类完全理解它们是不现实的。 这样的人类无知性对于地球主义者来说，将被证明是强大的意识 *** 因素，他们认为就是人工智能制造的自身特征（也就是达尔文自我装配的胚胎形成制造学） 让人工智能机器的行为本质上是不可预计的，并且因此会对人类造成潜在的威胁。 高科技有哪些新名词？ 1、人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 2、AIBO机器狗：2017年11月1日，日本索尼公司发布了狗型家用机器人“aibo”。 新型“aibo”搭载了人工智能，能够自己靠近主人，发出有个性的叫声。这是1999年发售的世界首台家用机器人“AIBO”的新机型。 3、智能垃圾桶：采用先进的微电脑控制芯片、红外传感探测装置、机械传动部分组成，是集机光电于一体的高科技新产品，当人的手或物体接近投料口（应感窗）约25cm—35cm时，垃圾桶盖会自动开启，待垃圾投入3-4秒后桶盖又会自动关闭。 人、物不需接触垃圾桶，彻底的解决了传统垃圾桶对使用者存在的卫生感染的隐患，能有效杜绝各种传染性疾病通过垃圾进行传播和防止桶内垃圾气味溢出。 4、石墨烯电池：利用锂离子在石墨烯表面和电极之间快速大量穿梭运动的特性，开发出的一种新能源电池。美国俄亥俄州的Nanotek仪器公司利用锂离子在石墨烯表面和电极之间快速大量穿梭运动的特性，开发出一种新的电池。 5、人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人工智能技术应用专业学习的核心课程有：计算思维、计算机网络与分布式处理、数据结构与算法、数据库原理与应用、操作系统及应用、大数据技术原理与应用、机器学习基础、云计算架构与实践。人工智能技术应用是属于普通高等学校本科专业，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科融合的交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能技术应用专业致力于培养具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基础，以及大数据基础知识与技能，掌握人工智能核心原理和人工智能思维，能够熟练运用数据思维、人工智能模型、工具、语音识别、图像处理等技术解决实际问题的高素质应用型人才。人工智能需要学习的基础课程1、需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等基础课程。2、需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；算法很多需要时间的积累。3、需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；人工智能更加专业的内容要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水打基础，毕竟需要的基础课过于庞大。人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理， 需要的前置课程主要有：信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。

第1章 绪论1．1 什么是人工智能1．1．1 智能的解释1．1．2 人工智能的解释1．1．3 计算机与人工智能1．1．4 人类智能与人工智能1．1．5 人工智能的研究目标1．1．6 人工智能中的通用问题求解方法1．2 人工智能的发展简史1．3 人工智能的研究方法及基本内容1．3．1 人工智能的研究方法1．3．2 人工智能研究的基本内容1．4 人工智能的基本技术1．5 人工智能的主要研究领域及实践1．5．1 人工智能的主要研究领域1．5．2 人工智能实践1．6 人工智能在中国1．6．1 数学机械化1．6．2 机器学习1．6．3 自动推理1．6．4 时间和空间知识表示和推理1．6．5 自然语言处理1．6．6 智能体技术及应用1．6．7 图像识别习题第2章 知识及知识的表示2．1 概述2．1．1 知识的基本概念2．1．2 知识表示2．2 一阶谓词逻辑表示法2．2．1 知识的谓词逻辑表示法2．2．2 谓词逻辑表示知识举例2．2．3 一阶谓词逻辑表示法的特点2．3 产生式表示法2．3．1 产生式的基本形式2．3．2 产生式表示知识的方法2．3．3 产生式系统的组成2．3．4 产生式系统的推理方式2．3．5 产生式系统应用举例2．3．6 产生式表示法的特点2．4 框架表示法2．4．1 框架的构成2．4．2 框架表示知识举例2．4．3 框架系统的推理2．4．4 框架表示法的特点2．5 语义网络表示法2．5．1 语义网络的概念及结构2．5．2 语义网络的基本语义联系2．5．3 语义网络表示知识的方法及步骤2．5．4 语义网络知识表示举例2．5．5 语义网络的推理过程2．5．6 语义网络表示法的特点2．6 面向对象表示法2．6．1 面向对象的基本概念2．6．2 面向对象的知识表示2．6．3 面向对象的知识表示举例习题第3章 经典逻辑推理3．1 概述3．1．1 推理定义3．1．2 推理方式及分类3．2 推理的逻辑基础3．2．1 谓词公式的解释3．2．2 谓词公式的等价性与永真蕴含性3．2．3 置换与合一3．2．4 谓词公式的范式3．3 产生式系统推理3．3．1 产生式系统的基本结构3．3．2 推理方向3．3．3 冲突消解策略3．4 自然演绎推理3．4．1 自然演绎推理的基本概念3．4．2 利用演绎推理解决问题3．5 归结演绎推理3．5．1 子句集及其化简3．5．2 Herbrand理论3．5．3 Robinson归结原理3．5．4 应用归结原理证明问题3．5．6 用归结原理求解问题3．5．7 归结策略习题第4章 不确定性推理4．1 不确定性推理中的基本问题4．2 不确定性推理方法分类4．3 概率方法4．3．1 经典概率方法4．3．2 Bayes定理4．3．3 逆概率方法的基本思想4．3．4 逆概率方法的优缺点4．4 主观Bayes方法4．4．1 知识不确定性的表示4．4．2 证据不确定性的表示4．4．3 不确定性的传递算法4．4．4 结论不确定性的合成算法4．4．5 例子4．4．6 主观Bayes方法的主要优缺点4．5 可信度方法4．5．1 可信度概念4．5．2 C-F模型4．5．3 可信度方法应用举例4．6 证据理论4．6．1 基本概念4．6．2 D-S理论4．6．3 知识的不确定性的表示4．6．4 证据的不确定性的表示4．6．5 例子4．6．6 证据理论的主要优缺点习题第5章 搜索问题求解5．1 基本概念5．2 状态空间搜索5．2．1 问题的状态空间表示5．2．2 状态空间的穷搜索法5．2．3 启发式搜索法5．3 问题归约法5．3．1 问题归约描述5．3．2 与或图表示5．3．3 AO*算法5．4 博弈树搜索5．4．1 极大极小过程5．4．2 α-β过程习题第6章 遗传算法6．1 遗传算法简介6．1．1 遗传算法的起源6．1．2 遗传算法的基本思想6．1．3 遗传算法的主要特点6．1．4 遗传算法的应用6．2 函数优化实例6．2．1 问题描述6．2．2 种群的初始化6．2．3 选择策略6．2．4 遗传算子6．3 基本遗传算法6．3．1 编码表示6．3．2 适应度函数6．3．3 选择策略6．3．4 遗传算子的设计6．4 遗传算法的应用举例6．4．1 函数最优化问题6．4．2 旅行商问题6．4．3 排课表问题习题第7章 人工智能在教育教学领域中的应用7．1 遗传算法在教育教学领域中的应用7．1．1 基于遗传算法的智能组卷策略7．1．2 基于遗传算法和模糊综合评价的课堂效果评价方7．1．3 基于遗传算法的网络教学资源共享优化调度7．2 专家系统在教育教学领域中的应用7．2．1 智能教学专家系统的形式化模型7．2．2 计算机编程辅助教学专家系统的构建7．2．3 专家系统在计算机辅助教学系统中的应用7．2．4 智能计算机辅助教学系统中学生模型库的设计7．2．5 计算机智能导师系统的知识表示7．3 数据挖掘在教育教学领域中的应用7．3．1 数据挖掘在本科教学评估中的应用7．3．2 关联规则挖掘在学分制教学管理中的应用7．3．3 多维关联规则挖掘在高校就业领域中的应用7．4 神经网络在教育教学领域中的应用7．4．1 神经网络在教学工作水平评估中的应用7．4．2 基于BP神经网络的编译原理学绩评估方法附录简单函数优化的遗传算法C代码参考文献

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。

人工智能及其应用作　者： 王万良　编著出 版 社： 高等教育出版社出版时间： 2008-6-1开　本： 16开I S B N ： 9787040239560定价：￥34.90 全书共10章。第1章绪论；第2章知识表示；第3章确定性推理方法；第4章不确定性推理方法；第5章搜索求解策略；第6章专家系统；第7章机器学习；第8章人工神经网络及其应用；第9章遗传算法及其应用；第10章自然语言理解及其应用。附录中给出了本书的部分习题解答。本书可作为计算机、信息、控制、机电以及其他专业本科生、研究生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程的学时计划灵活选择相关内容。本书也可供希望掌握人工智能技术的研究人员与工程技术人员学习参考。 第1章 绪论1.1 人工智能的基本概念1.2 人工智能的发展简史1.3 人工智能研究的基本内容1.4 人工智能的主要研究领域1.5 小结思考题第2章 知识表示2.1 知识与知识表示的概念2.2 一阶谓词逻辑表示法2.3 产生式表示法2.4 框架表示法2.5 语义网络表示法2.6 小结思考题习题第3章 确定性推理方法3.1 推理的基本概念3.2 自然演绎推理3.3 谓词公式化为子句集的方法3.4 海伯伦定理3.5 鲁宾逊归结原理3.6 归结反演3.7 应用归结原理求解问题3.8 小结思考题习题第4章 不确定性推理方法4.1 不确定性推理中的基本问题4.2 概率方法4.3 主观Bayes方法4.4 可信度方法4.5 证据理论4.6 模糊推理方法4.7 小结思考题习题第5章 搜索求解策略5.1 搜索的概念5.2 状态空间知识表示方法5.3 盲目的图搜索策略5.4 启发式图搜索策略5.5 与/或图搜索策略5.6 小结思考题习题第6章 专家系统6.1 专家系统的产生和发展6.2 专家系统的概念6.3 专家系统的工作原理6.4 知识获取6.5 专家系统的建立6.6 专家系统实例6.7 专家系统的开发工具6.8 小结思考题第7章 机器学习7.1 机器学习的基本概念7.2 机械式学习7.3 指导式学习7.4 归纳学习7.5 类比学习7.6 解释学习7.7 机器学习方法的比较与展望7.8 小结思考题第8章 人工神经网络及其应用8.1 神经元与神经网络8.2 BP神经网络及其学习算法8.3 BP神经网络的应用8.4 Hopfield神经网络及其改进8.5 Hopfield神经网络的应用8.6 Hopfield神经网络优化方法求解JSP8.7 小结思考题习题第9章 遗传算法及其应用9.1 遗传算法的产生与发展9.2 遗传算法的基本算法9.3 遗传算法的改进算法9.4 基于遗传算法的生产调度方法9.5 小结思考题习题第10章 自然语言理解及其应用10.1 自然语言理解的概念与发展历史10.2 语音分析10.3 词法分析10.4 句法分析10.5 语义分析10.6 基于语料库的大规模真实文本的处理10.7 机器翻译10.8 语音识别10.9 小结思考题习题附录 部分习题解答参考文献

目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里 除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示： 这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测是一个比较复杂的问题。 最直接的方法便是构建一个深度神经网络，将图像和标注位置作为样本输入，然后经过CNN网络，再通过一个分类头（Classification head）的全连接层识别是什么物体，通过一个回归头（Regression head）的全连接层回归计算位置，如下图所示： 但“回归”不好做，计算量太大、收敛时间太长，应该想办法转为“分类”，这时容易想到套框的思路，即取不同大小的“框”，让框出现在不同的位置，计算出这个框的得分，然后取得分最高的那个框作为预测结果，如下图所示： 根据上面比较出来的得分高低，选择了右下角的黑框作为目标位置的预测。 但问题是：框要取多大才合适？太小，物体识别不完整；太大，识别结果多了很多其它信息。那怎么办？那就各种大小的框都取来计算吧。 如下图所示（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最终确定出目标类别和位置。 这种方法效率很低，实在太耗时了。那有没有高效的目标检测方法呢？ 一、R-CNN 横空出世 R-CNN（Region CNN，区域卷积神经网络）可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更是带领团队获得了终身成就奖，如今就职于Facebook的人工智能实验室（FAIR）。 R-CNN算法的流程如下 1、输入图像 2、每张图像生成1K~2K个候选区域 3、对每个候选区域，使用深度网络提取特征（AlextNet、VGG等CNN都可以） 4、将特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类 5、使用回归器精细修正候选框位置 下面展开进行介绍 1、生成候选区域 使用Selective Search（选择性搜索）方法对一张图像生成约2000-3000个候选区域，基本思路如下： （1）使用一种过分割手段，将图像分割成小区域 （2）查看现有小区域，合并可能性最高的两个区域，重复直到整张图像合并成一个区域位置。优先合并以下区域： 3、类别判断 对每一类目标，使用一个线性SVM二类分类器进行判别。输入为深度网络（如上图的AlexNet）输出的4096维特征，输出是否属于此类。 4、位置精修 目标检测的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小，故需要一个位置精修步骤，对于每一个类，训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美，如下图： R-CNN将深度学习引入检测领域后，一举将PASCAL VOC上的检测率从35.1%提升到53.7%。 二、Fast R-CNN大幅提速 继2014年的R-CNN推出之后，Ross Girshick在2015年推出Fast R-CNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。 Fast R-CNN和R-CNN相比，训练时间从84小时减少到9.5小时，测试时间从47秒减少到0.32秒，并且在PASCAL VOC 2007上测试的准确率相差无几，约在66%-67%之间。 Fast R-CNN主要解决R-CNN的以下问题： 1、训练、测试时速度慢 R-CNN的一张图像内候选框之间存在大量重叠，提取特征操作冗余。而Fast R-CNN将整张图像归一化后直接送入深度网络，紧接着送入从这幅图像上提取出的候选区域。这些候选区域的前几层特征不需要再重复计算。 2、训练所需空间大 R-CNN中独立的分类器和回归器需要大量特征作为训练样本。Fast R-CNN把类别判断和位置精调统一用深度网络实现，不再需要额外存储。 下面进行详细介绍 1、在特征提取阶段， 通过CNN（如AlexNet）中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的输入，因此，在原始图片上执行这些操作后，输入图片尺寸不同将会导致得到的feature map（特征图）尺寸也不同，这样就不能直接接到一个全连接层进行分类。 在Fast R-CNN中，作者提出了一个叫做ROI Pooling的网络层，这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量。ROI Pooling层将每个候选区域均匀分成M×N块，对每块进行max pooling。将特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的数据，送入下一层。这样虽然输入的图片尺寸不同，得到的feature map（特征图）尺寸也不同，但是可以加入这个神奇的ROI Pooling层，对每个region都提取一个固定维度的特征表示，就可再通过正常的softmax进行类型识别。 2、在分类回归阶段， 在R-CNN中，先生成候选框，然后再通过CNN提取特征，之后再用SVM分类，最后再做回归得到具体位置（bbox regression）。而在Fast R-CNN中，作者巧妙的把最后的bbox regression也放进了神经网络内部，与区域分类合并成为了一个multi-task模型，如下图所示： 实验表明，这两个任务能够共享卷积特征，并且相互促进。 Fast R-CNN很重要的一个贡献是成功地让人们看到了Region Proposal+CNN（候选区域+卷积神经网络）这一框架实时检测的希望，原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度。 三、Faster R-CNN更快更强 继2014年推出R-CNN，2015年推出Fast R-CNN之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年又推出一力作：Faster R-CNN，使简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%，复杂网络达到5fps，准确率78.8%。 在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题：Selective Search（选择性搜索）。要找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们有没有一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？ 在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络，也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。这样，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。如下图所示： Faster R-CNN可以简单地看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的模型，用区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）来代替Fast R-CNN中的Selective Search（选择性搜索）方法。 如下图 RPN如下图： RPN的工作步骤如下： Faster R-CNN设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的Selective Search（选择性搜索），使得检测速度大幅提升，下表对比了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的检测速度： 总结 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN一路走来，基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简、精度越来越高、速度也越来越快。基于region proposal（候选区域）的R-CNN系列目标检测方法是目标检测技术领域中的最主要分支之一。 为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示（精确分割出人、汽车、红绿灯等）： Mask R-CNN便是这种“图像分割”的重要模型。 Mask R-CNN的思路很简洁，既然Faster R-CNN目标检测的效果非常好，每个候选区域能输出种类标签和定位信息，那么就在Faster R-CNN的基础上再添加一个分支从而增加一个输出，即物体掩膜（object mask），也即由原来的两个任务（分类+回归）变为了三个任务（分类+回归+分割）。如下图所示，Mask R-CNN由两条分支组成： Mask R-CNN的这两个分支是并行的，因此训练简单，仅比Faster R-CNN多了一点计算开销。 如下图所示，Mask R-CNN在Faster R-CNN中添加了一个全卷积网络的分支（图中白色部分），用于输出二进制mask，以说明给定像素是否是目标的一部分。所谓二进制mask，就是当像素属于目标的所有位置上时标识为1，其它位置标识为 0 从上图可以看出，二进制mask是基于特征图输出的，而原始图像经过一系列的卷积、池化之后，尺寸大小已发生了多次变化，如果直接使用特征图输出的二进制mask来分割图像，那肯定是不准的。这时就需要进行了修正，也即使用RoIAlign替换RoIPooling 如上图所示，原始图像尺寸大小是128x128，经过卷积网络之后的特征图变为尺寸大小变为 25x25。这时，如果想要圈出与原始图像中左上方15x15像素对应的区域，那么如何在特征图中选择相对应的像素呢？ 从上面两张图可以看出，原始图像中的每个像素对应于特征图的25/128像素，因此，要从原始图像中选择15x15像素，则只需在特征图中选择2.93x2.93像素（15x25/128=2.93），在RoIAlign中会使用双线性插值法准确得到2.93像素的内容，这样就能很大程度上，避免了错位问题。 修改后的网络结构如下图所示（黑色部分为原来的Faster R-CNN，红色部分为Mask R-CNN修改的部分） 从上图可以看出损失函数变为 损失函数为分类误差+检测误差+分割误差，分类误差和检测（回归）误差是Faster R-CNN中的，分割误差为Mask R-CNN中新加的。 对于每个MxM大小的ROI区域，mask分支有KxMxM维的输出（K是指类别数量）。对于每一个像素，都是用sigmod函数求二值交叉熵，也即对每个像素都进行逻辑回归，得到平均的二值交叉熵误差Lmask。通过引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的mask，以避免类间竞争，这样就能解耦mask和种类预测。 对于每一个ROI区域，如果检测得到属于哪一个分类，就只使用该类的交叉熵误差进行计算，也即对于一个ROI区域中KxMxM的输出，真正有用的只是某个类别的MxM的输出。如下图所示： 例如目前有3个分类：猫、狗、人，检测得到当前ROI属于“人”这一类，那么所使用的Lmask为“人”这一分支的mask。 Mask R-CNN将这些二进制mask与来自Faster R-CNN的分类和边界框组合，便产生了惊人的图像精确分割，如下图所示： Mask R-CNN是一个小巧、灵活的通用对象实例分割框架，它不仅可以对图像中的目标进行检测，还可以对每一个目标输出一个高质量的分割结果。另外，Mask R-CNN还易于泛化到其他任务，比如人物关键点检测，如下图所示： 从R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN到Mask R-CNN，每次进步不一定是跨越式的发展，这些进步实际上是直观的且渐进的改进之路，但是它们的总和却带来了非常显著的效果。 最后，总结一下目标检测算法模型的发展历程，如下图所示：

以下是关于人工智能发展趋势介绍：随着人工智能技术不断取得突破，在我们生活中的运用日益广泛和深入，例如智能音响、智能机器人等，深获大众消费者的喜爱，前年年会的时候，互赠礼物环节，赠送最多的就是智能音响。近年来，人工智能日益参与到公安、交通监控、医疗、教育、零售、商场等众多领域，全面提升生活的便捷度，比如试行的无人超市，另一方面也对大部分就业岗位产生冲击，这既是机遇也是挑战，催促着我们深入思考和不断学习。人工智能一直在发展，进程任重道远。

流浪地球二爱奇艺什么时候上映？您好，流浪地球二爱奇艺什么时候上映，电影《流浪地球2》将于2023年3月22日在爱奇艺上映。流浪地球2》预告剧情在《流浪地球2》发布的过往预告中，人工智能MOSS贯穿始终并埋下多个悬念，它是由人类创造开发的人工智能，坚定地执行“元指令”——延续人类文明。此次它与刘培强再次面对面，揭示了身处末日危机时，人类做出的不同选择。工程师图恒宇(刘德华饰)不顾一切地将女儿的意识上传数字世界，试图让她活下去，并给她完整的一生;航天员刘培强为身后的家人，决定忍受天地分离，踏上太空之旅，呼应了《流浪地球》中他在空间站长达数年的执行任务。当天，电影《流浪地球2》还发布“人类的选择”海报，太阳余晖之下，地球与月球形成一个圆，圆内建造中的行星发动机冲破云层。全体主创整装待发，神情坚毅满怀信念，当人类文明延续面临挑战，我们选择相信希望，直面危机。moss到底是好是坏好。《流浪地球2》莫斯是好的。莫斯是人工智能,它脑中只有程序命令,存在的目标就是延续人类文明。斯用它程序里的命令严格监督着人类的发展,当前进脚步有了偏差,莫斯会用自己的方式纠正人类。莫斯不是坏的,它只是没有人类的理性情感,只是用它所谓的程序延续着人类文明。《流浪地球2》是由郭帆执导，吴京、李雪健、沙溢、宁理、王智、朱颜曼滋领衔主演、刘德华特别演出的科幻灾难电影。该片于2023年1月22日在中国大陆及北美地区同步上映；2023年2月9日在中国港澳地区上映。流浪地球中的moss是人工智能吗《流浪地球》中的moss是人工智能。在《流浪地球》电影里面moss是一个可以和刘培强对话的一个全自动的智能机器人，可以说是非常的万能，负责刘培强的方方面面的事情。《流浪地球》根据刘慈欣同名小说改编，是由中国电影股份有限公司、北京京西文化旅游股份有限公司、北京登峰国际文化传播有限公司、郭帆文化传媒有限公司出品的科幻片，由郭帆执导，吴京特别出演，屈楚萧、李光洁、吴孟达、赵今麦领衔主演。该片讲述了在不久的未来太阳即将毁灭，太阳系已经不适合人类生存，而面对绝境，人类将开启流浪地球计划，试图带着地球一起逃离太阳系，寻找人类的新家园的故事。《流浪地球》创作背景2012年，中影股份购买了刘慈欣的科幻小说版权《流浪地球》，2014年中影股份就决定了要启动《流浪地球》电影的拍摄工作，2015年确定了郭帆作为影片的导演，2017年寻求合作伙伴北京文化加入到项目当中，和中影作为影片的主出品方。《流浪地球》在筹备期间做的大量工作，为拍摄阶段提供了有强有力的保障，引入了VR堪镜技术协助美术的置景工作。拍摄前，团队制作了8000余格的分镜、30多分钟的动态预览、详尽的制作流程和拍摄方案以及以镜头为单位的统筹和通告单等，所有的这些工业化流程的探索和准备，都是为了最大限度地减少成本的浪费并提高工作效率。

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物联网和人工智能的前景，从短期来看，一定是物联网。人工智能是结果，物联网是达到结果所要经历的过程。物联网：物联网是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来, 从而实现物品间的信息交换和通信。目前，已经在工业物联网、农业物联网、智能家居、智慧城市等应用到物联网技术，毫无疑问，如果物联网时代全面到来，人们的生产、生活将实现无处不在的智能化。人工智能：人工智能缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能解决智能个体的问题，物联网解决信息交换的问题，区块链解决群体共识和社会契约的问题。而它们在各自领域遇到的困难与瓶颈，很大程度上都可以被另两种技术解决，从而能够形成交叉支撑、循环进化的良性迭代。在信息化和智能化的科技进程中，物联网、人工智能这些关键技术的突破性发展将极大的推动经济和社会的进步，为我们的生产和生活带来翻天覆地的变化。

人工智能是一门新兴交叉学科它是由计算机科学、信息通信科学、控制科学、机械工程、电气工程等融合而成的一门崭新学科。此学科和专业有的开设于计算机学院，有的开设于信息通信学院。在人工智能作为一级学科单设以前，人工智能基本归在计算机科学与技术一级学科下。

近日，Google 发布了一款名为神经元影像评价系统（NIMA）的系统。这套系统可以判断照片“好与不好”，它给出的分数跟人评出来的很相近。根据媒体的报道，Google 这套NIMA 系统具备深度学习能力，它可以学习别人对照片的评价，然后将这个数据整合，形成一套完整的评价系统。Google 在相关测试中也找来了一些专业的照片评论员，他们把NIMA 运算出来的结果和评论员的作比较，发现两者的相差其实并不是很大。由此可见，NIMA 这套系统还是能够根据人类给的数据去“学习审美”，要评论接近“大众口味”，或者可以通过堆入大量的数据来实现。 虽然，Google 并没有公开这套系统的判断方法，但他们在研究报告中提到，NIMA 其实还能够体现个人化风格的。只要录入数据和评论的照片是统一风格，NIMA 在这个学习过程中就会形成一种特定的风格。如果它是一个植入在你手机中的人工助手，它长期对着你的照片，那它最终形成的审美风格就会跟你一致了。这套系统对于今后的创作，其实还具备一定意义。 NIMA 能够就作品给出“好与不好”的判断，也能够经过不断的学习来适应你的风格。这样的话，它既能评论你的照片，也可以在你拍摄时提供帮助。将NIMA 这个照片评论技能和拍照辅助整合起来，既然它学习照片评论也让它学习摄影技法。当用户打开取景器的时候，人工智能就可以识别出当前的画面和构图，从而能够更精准地选出当前合适的方案。 对于一些完全不懂拍照的用户来说，这也是一个很好的解决方案。 在这个时候，人工智能就是为了降低用户的学习积累成本而存在的，它的辅助能够让没有学习过这方面技术的人快速上手，并拍出“还不错”照片。虽然这样会少了人的思考，少了些个人风格。但毕竟这对应的是没有学习过的用户，能够拍出还算好看的照片，这样也不是什么坏事。另外，Engadget 也在报道中提到，NIMA 这既能也能够放在一些照片后期应用中，为用户后期修整图片带来更多建议。经过学习的话，它也能够将照片调成合乎你口味的色彩和亮度对比，而不只是单纯用数学模型去调曲线，这也算是一件方便的事。 总的来说，NIMA 的出现给图片生产带出了一个新的方向。或者，我们以后再Google 上搜索图片还能够直接看到用NIMA 检测出的评分，又或者你的手机也会跳出来嫌你的照片拍得太烂。 这，应该是不远的事情。

英语是国际通用语言，是众多学科中较为重要的一门，将会陪伴孩子的成长、学习、生活以及工作，学好英语对孩子的未来发展起着非常积极的作用，家长们也逐渐意识到这一点，逐渐将重心放在孩子的英语教育上，这促进了国内英语教育行业的发展，也为广大加盟商创造了机遇，于是越来越多的加盟商选择加盟背背乐智能英语，那么背背乐智能英语有哪些加盟优势？值得信赖的教育品牌背背乐智能英语图片背背乐智能英语是一家从事个性化智能英语培训的连锁教育品牌，拥有成熟的技术以及完善的课程体系，致力于打造国内教育科技平台，借助互联网、人工智能以及大数据等技术，研发出教学工具、智能学习系统以及教师培训系统等服务，为国人提供了高品质的智能教学平台。背背乐智能英语加盟有哪些优势？背背乐智能英语整合教育资源，汇聚了一支实力雄厚的教研团队和技术团队，经过不断的探索和研究，研发出智能语法三大课程体系，赢得了行业内外的高度认可与支持。背背乐智能英语加盟有哪些优势？背背乐智能英语自成立以来，一直秉承着“认真、创新、谦卑”的办学理念，用个性化的课程设计以及特色的教学理念，吸引着广大消费者的目光和关注，逐渐成为人们信赖的、认可的智能教育品牌。背背乐智能英语加盟有哪些优势？背背乐智能英语不断发展壮大品牌规模，积极招揽加盟商，并为其提供了完善的扶持政策，包括品牌形象支持、产品技术支持、人员培训支持、选址筹建支持、装修设计支持、市场招生支持、运营指导支持以及活动策划支持等，从多个方面为加盟商保驾护航，大大减轻了加盟商办学初期的压力和负担。当前国内智能教育市场仍存在较大空缺，有着广阔的发展前景，以及较大的发展潜力，是非常值得信赖的投资朝阳行业，而背背乐智能英语的出现，不仅为广大消费者提供了高质量的智能学习平台，也为加盟商们创造了难得的致富商机，大家要把握机会，不要让这机遇悄悄溜走。

目 录第1章绪论1.1什么是人工智能1.1.1智能1.1.2人工智能1.1.3人工智能的发展简史1.2人工智能的研究目标及基本内容1.2.1人工智能的研究目标1.2.2人工智能研究的基本内容1.3人工智能的研究途径1.3.1以符号处理为核心的方法1.3.2以网络连接为主的连接机制方法1.3.3系统集成1.4人工智能的研究领域1.4.1专家系统1.4.2机器学习1.4.3模式识别1.4.4自然语言理解1.4.5自动定理证明1.4.6自动程序设计1.4.7机器人学1.4.8　博弈1.4.9智能决策支持系统1.4.10　人工神经网络本章小结习题第2章人工智能的数学基础2.1命题逻辑与谓词逻辑2.1.1命题2.1.2谓词2.1.3谓词公式2.1.4　谓词公式的解释2.1.5谓词公式的永真性.可满足性.不可满足性2.1.6谓词公式的等价性与永真蕴含2.2　多值逻辑2.3概率论2.3.1随机现象2.3.2样本空间与随机事件2.3.3事件的概率2.3.4条件概率2.3.5全概率公式与Bayes公式2.4模糊理论2.4.1模糊性2.4.2集合与特征函数2.4.3模糊集与隶属函数2.4.4模糊集的表示方法2.4.5模糊集的运算2.4.6模糊集的λ水平截集2.4.7模糊度2.4.8模糊数2.4.9模糊关系及其合成2.4.10模糊变换2.4.11实数域上几种常用的隶属函数2.4.12建立隶属函数的方法本章小结习题第3章知识与知识表示3.1基本概念3.1.1什么是知识3.1.2知识的特性3.1.3知识的分类3.1.4知识的表示3.2一阶谓词逻辑表示法3.2.1表示知识方法3.2.2一阶谓词逻辑表示法的特点3.3产生式表示法3.3.1产生式的基本形式3.3.2产生式系统3.3.3产生式系统的分类3.3.4产生式表示法的特点3.4框架表示法3.4.1框架理论3.4.2框架3.4.3框架网络3.4.4框架中槽的设置与组织3.4.5框架系统中求解问题的基本过程3.4.6框架表示法的特点3.5语义网络表示法3.5.1语义网络的概念3.5.2知识的语义网络表示3.5.3常用的语义联系3.5.4语义网络系统中求解问题的基本过程3.5.5语义网络表示法的特点3.6脚本表示法3.6.1概念依赖理论3.6.2脚本3.7过程表示法3.7.1表示知识方法3.7.2过程表示法的特点3.8Petri网表示法3.8.1表示知识方法3.8.2Petri网表示法的特点3.9面向对象表示法3.9.1面向对象的基本概念3.9.2表示知识方法本章小结习题第4章经典逻辑推理4.1基本概念4.1.1什么是推理4.1.2推理方式及其分类4.1.3推理的控制策略4.1.4模式匹配4.1.5冲突消解策略4.2自然演绎推理4.3归结演绎推理4.3.1子句4.3.2海伯伦理论4.3.3鲁宾逊归结原理4.3.4归结反演4.3.5应用归结原理求取问题的答案4.3.6归结策略4.4与/或形演绎推理4.4.1与/或形正向演绎推理4.4.2与域形逆向演绎推理4.4.3与域形双向演绎推理4.4.4代换的一致性及剪枝策略本章小结习题第5章不确定与非单调推理5.1基本概念5.1.1什么是不确定性推理5.1.2不确定性推理中的基本问题5.1.3不确定性推理方法的分类5.2概率方法5.2.1经典概率方法5.2.2逆概率方法5.3主观Bayes方法5.3.1知识不确定性的表示5.3.2证据不确定性的表示5.3.3组合证据不确定性的算法5.3.4不确定性的传递算法5.3.5结论不确定性的合成算法5.4可信度方法5.4.1可信度的概念5.4.2C-F模型5.4.3带有阈值限度的不确定性推理5.4.4加权的不确定性推理5.4.5前提条件中带有可信度因子的不确定性推理5.5证据理论5.5.1D－S理论5.5.2一个具体的不确定性推理模型5.6模糊推理5.6.1模糊命题5.6.2　模糊知识的表示5.6.3模糊匹配与冲突消解5.6.4模糊推理的基本模式5.6.5简单模糊推理5.6.6　模糊三段论推理5.6.7　多维模糊推理5.6.8多重模糊推理5.6.9带有可信度因子的模糊推理5.7基于框架表示的不确定性推理5.7.1不确定性知识的框架表示5.7.2框架的不确定性匹配5.7.3框架推理5.8基于语义网络表示的不确定性推理5.8.1不确定性知识的语义网络表示5.8.2　语义网络推理5.9　非单调推理5.9.1非单调推理的概念5.9.2缺省理论5.9.3界限理论5.9.4正确性维持系统TMS本章小结习题第6章　搜索策暗6.1基本概念6.1.1什么是搜索6.1.2状态空间表示法6.1.3　与域树表示法6.2状态空间的搜索策略6.2.1状态空间的一般搜索过程6.2.2　广度优先搜索6.2.3深度优先搜索6.2.4有界深度优先搜索6.2.5代价树的广度优先搜索6.2.6代价树的深度优先搜索6.2.7　启发式搜索6.2.8A*算法6.3与域树的搜索策略6.3.1与域树的一般搜索过程6.3.2与域树的广度优先搜索6.3.3与域树的深度优先搜索6.3.4与域树的有序搜索6.3.5博弈树的启发式搜索6.3.6α-β剪枝技术6.4搜索的完备性与效率6.4.1完备性6.4.2搜索效率本章小结习题第7章专家系统7.1基本概念7.1.1什么是专家系统7.1.2专家系统的产生与发展7.1.3专家系统的分类7.2专家系统的一般结构7.2.1人机接口7.2.2　知识获取机构7.2.3知识库及其管理系统7.2.4推理机7.2.5数据库及其管理系统7.2.6解释机构7.3知识获取7.3.1知识获取的任务7.3.2　知识获取方式……

有些很聪明的人并不识字,这是很常见的!

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说到底就是一个数学公式。类似三角函数勾股定理那样得一个公式，人们利用计算机技术，拟合了人脸的识别函数，然后我们把人脸的图像输入计算机之后，计算机通过对每一个像素的数据进行计算，最终得出结果。和三角函数相比，这个人脸识别的函数，稍微复杂了一点，但是原理是一样的。就如同1+1等于2一样。

说到底就是一个数学公式。类似三角函数勾股定理那样得一个公式，人们利用计算机技术，拟合了人脸的识别函数，然后我们把人脸的图像输入计算机之后，计算机通过对每一个像素的数据进行计算，最终得出结果。和三角函数相比，这个人脸识别的函数，稍微复杂了一点，但是原理是一样的。就如同11等于2一样。

前言第1章绪论11?1人工智能的起源与发展11?2人工智能学术流派41?3人工智能的研究与应用领域6第2章知识表示和推理102?1知识和知识表示的基本概念102?2命题逻辑122?2?1语法132?2?2语义132?2?3命题演算形式系统142?3谓词逻辑152?3?1语法162?3?2语义192?4归结推理232?4?1子句集及其简化242?4?2海伯伦定理272?4?3Robinson归结原理312?4?4利用Robinson归结原理实现定理证明352?4?5应用归结原理求解问题392?5产生式系统402?5?1产生式系统的组成部分422?5?2产生式系统的控制策略422?5?3产生式系统的推理方式432?6语义网络表示法442?6?1语义网络的结构442?6?2基本命题的语义网络表示452?6?3语义网络的知识表示方法472?6?4语义网络表示法的特点512?7框架表示法522?8状态空间表示法542?9与或图表示法55第3章图搜索技术563?1问题的提出563?2状态图搜索583?2?1状态图搜索分类583?2?2穷举式搜索593?2?3启发式搜索623?2?4A算法及A*算法663?3与或图搜索683?3?1与或图683?3?2与或图搜索举例693?4博弈图搜索733?4?1博弈图733?4?2极大极小分析法743?4?3剪枝技术76第4章专家系统784?1专家系统的概述784?1?1专家系统的概念与特点784?1?2专家系统和传统程序的区别784?2专家系统的结构794?3专家系统的设计原则与开发过程804?3?1专家系统的设计原则804?3?2专家系统的开发过程814?4专家系统评价824?5专家系统开发工具824?5?1骨架型开发工具834?5?2语言型开发工具834?5?3构造辅助工具844?5?4支撑环境844?6Prolog语言854?6?1Prolog语言的特点854?6?2基本Prolog的程序结构864?6?3Prolog程序的运行机理884?6?4Turbo Prolog 程序结构904?6?5Turbo Prolog的数据与表达式904?6?6Visual Prolog介绍964?6?7PIE：Prolog 的推理机100第5章模糊理论及应用1025?1模糊理论的产生与发展1025?2模糊理论的数学基础1035?2?1经典集合论的基本概念1035?2?2模糊集合的基本概念1045?2?3模糊关系与复合运算1075?3模糊逻辑1095?3?1模糊条件语句1095?3?2模糊推理1135?4模糊控制系统及模糊控制器1155?4?1模糊控制系统的基本结构1155?4?2模糊控制器1165?4?3模糊控制器的设计1175?4?4模糊PID控制器的设计1235?5模糊聚类分析与模糊模式识别1265?5?1模糊聚类分析1275?5?2模糊模式识别131第6章机器学习和神经网络1336?1机器学习的基本概念和发展史1336?2经典机器学习方法1346?3基于神经网络的学习1376?3?1神经网络概述1376?3?2人工神经网络模型1386?3?3BP神经网络1416?3?4RBF神经网络1466?3?5CMAC神经网络1506?3?6Hopfield神经网络1526?3?7模糊神经网络1576?3?8其他类型的神经网络介绍160第7章混沌理论与混沌神经网络1637?1混沌研究的起源与发展1637?2混沌的基本特性1647?3通往混沌的道路1657?4混沌的识别1667?4?1定性分析法1677?4?2定量分析法1687?5混沌应用1697?6混沌神经网络1717?6?1暂态混沌神经网络1727?6?2其他类型的混沌神经网络*1737?6?3G?S混沌神经网络应用实例174第8章智能优化计算1798?1优化问题的分类1798?2优化算法分类1808?3梯度优化计算1818?4混沌优化1818?5模拟退火算法1848?6遗传算法1858?6?1遗传算法中的关键参数与操作1858?6?2遗传算法中的基本流程1928?6?3遗传算法的改进1938?6?4遗传算法的实现1948?7蚁群算法1958?7?1蚁群算法的研究现状1958?7?2基本蚁群算法的工作原理1968?8粒子群算法及应用1988?8?1基本粒子群优化算法1988?8?2粒子群优化算法的拓扑结构2028?9鱼群算法简介2048?10混合优化计算方法简介204参考文献206

现有的人工智能不具备自我学习功能。所谓的自我学习，用的是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。如遗传算法（Generic Algorithm, 简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。编程者设计一个智能系统（一个模块），这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

进化计算的三大分支包括：遗传算法(Genetic Algorithm ，简称GA)、进化规划(Evolu-tionary Programming，简称EP)和进化策略(Evolution Strategies ，简称ES)。这三个分支在算法实现方面具有一些细微的差别，但它们具有一个共同的特点，即都是借助生物进化的思想和原理来解决实际问题。 遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国Holand J教授于1975年首次提出。它是利用某种编码技术作用于称为染色体的二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成的种群的进化过程，通过有组织的、然而是随机的信息交换来重新组合那些适应性好的串。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并根据适应性来选择染色体，使适应性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会。遗传算法尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂的非线性问题，可广泛用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域，是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。 1964年，由德国柏林工业大学的RechenbergI等人提出。在求解流体动力学柔性弯曲管的形状优化问题时，用传统的方法很难在优化设计中描述物体形状的参数，然而利用生物变异的思想来随机地改变参数值并获得了较好效果。随后，他们便对这种方法进行了深入的研究和发展，形成了进化计算的另一个分支——进化策略。 进化策略与遗传算法的不同之处在于：进化策略直接在解空间上进行操作，强调进化过程中从父体到后代行为的自适应性和多样性，强调进化过程中搜索步长的自适应性调节;而遗传算法是将原问题的解空间映射到位串空间之中，然后再施行遗传操作，它强调个体基因结构的变化对其适应度的影响。 进化策略主要用于求解数值优化问题。 进化规划的方法最初是由美国人Fogel LJ等人在20世纪60年代提出的。他们在人工智能的研究中发现，智能行为要具有能预测其所处环境的状态，并按照给定的目标做出适当的响应的能力。在研究中，他们将模拟环境描述成是由有限字符集中符号组成的序列。 进化算法与传统的算法具有很多不同之处，但其最主要的特点体现在下述两个方面： 进化计算的智能性包括自组织、自适应和自学习性等。应用进化计算求解问题时，在确定了编码方案、适应值函数及遗传算子以后，算法将根据“适者生存、不适应者淘汰"的策略，利用进化过程中获得的信息自行组织搜索，从而不断地向最佳解方向逼近。自然选择消除了传统算法设计过程中的-一个最大障碍：即需要事先描述问题的全部特点，并说明针对问题的不同特点算法应采取的措施。于是，利用进化计算的方法可以解决那些结构尚无人能理解的复杂问题。 进化计算的本质并行性表现在两个方面： 一是进化计算是内在并行的，即进化计算本身非常适合大规模并行。 二是进化计算的内含并行性，由于进化计算采用种群的方式组织搜索，从而它可以同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息，这种搜索方式使得进化计算能以较少的计算获得较大的收益。

人工智能原理动物群体规模越大越好是群体规模越大就越高级的原因。根据查询相关资料得知，群体智能不是简单的多个体的集合，是超越个体行为的一种更高级表现，动物群体规模越大，人工智能原理越高级。人工智能中的一些算法模仿自然，是动物种群既有竞争性，又有合作性。

想要学习人工智能之前我们还是要先来了解下人工智能到底是什么。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，而且人工智能将涉及到很多的学科，可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科都有关联。

假设有计算机基础还要学Python，机器学习然后是人工智能应用领域。比如自然语言处理，计算机视觉

很多同学在选择专业的时候，就希望能找一些设计人工智能领域的专业，那你知道人工智能领域都涉及的那些专业吗?下面是我为大家收集的关于人工智能领域涉及的专业，希望可以帮助大家。 更多专业相关内容推荐↓↓↓ 就业前景好的10大专业排名 2022工资高的专业推荐 高考专业怎么选择最好 选专业要不要服从调剂 人工智能领域涉及的专业 1.计算机科学与技术 人工智能离不开计算机的支持，人工智能本身也算是计算机学科的一个分支。计算机是一个比较传统的专业，发展方向可以有硬件类、软件类、网络管理类等，可以说计算机科学与技术是工科之母，涉及面非常广。 2.软件工程 软件工程专业也是计算机大类专业之一，该专业开设时间比较久，与人工智能的课程体系设置比较接近，而且软件工程也有专门的人工智能方向。这个专业侧重软件技术的开发和应用，课程上更重视编程语言和技术平台的学习，专业性比较强，知识结构较为集中，就业会比较理想。 3.数据科学与大数据技术 大数据算是计算机科学与技术与数学、统计学的交叉学科，会涉及到人工智能的相关课程，该专业要求对数据库、程序设计、计算机网络都有足够了解，通过一些列操作从而获取、储存、分析数据。在信息化时代，大数据有着非常重要的应用，适用于各行业。 4.机器人工程 机器人是一种用最快速和最大精度自动执行一个或多个复杂任务的工具，需要软件、硬件协同发展。机器人工程与人工智能都是用信息技术去模拟人类，只不过机器人工程更侧重硬件方向。 5.智能科学与技术 智能科学与技术本身也属于计算机类，开设时间较早，很多学校都有了较为成熟的 教育 体系，研究方向也是人工智能方向。这个专业应用于控制机器人，将计算机、自动化、智能系统融为一体，工程性和实践性很强。这个专业本身对成绩要求也比较高，当然未来的发展也是无可限量。 6.机械设计及其自动化 机械设计及其自动化的目的就是让机器、设备、仪器等按照预定程序进行生产活动，这与人工智能不谋而合。本身这个专业就是“万金油”专业，可以应用在各个领域，就业无压力。 这六个专业与人工智能有着密切联系，都是当下的热门专业，就业面广，薪酬待遇普遍不错，很值得报考。 人工智能专业学什么 主要课程：公共必修课、通识教育课、数学与自然科学基础课、数据结构与算法、计算机组成原理、计算机 操作系统 、程序设计基础、最优化算法、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、计算机网络、数据库原理及应用、机器学习、分布式并行计算、数字逻辑、脑与认知科学。 需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。 其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累; 然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。 人工智能专业就业方向 有哪些 1、搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向; 2、计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等; 3、医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。 4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一; 5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。 人工智能专业掌握的知识能力 1.掌握数学、物理、计算机等方面的基本理论和基本知识; 2.掌握计算机科学与技术等方面的基本理论、基本知识和基本技能与 方法 ; 3.了解相近专业的一般原理和知识; 4.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法; 5.具有一定的技术设计，归纳、整理、分析实验结果，撰写论文，参与学术交流的能力。 人工智能领域涉及的专业相关 文章 ： ★ 自动化专业最好的20所大学 ★ 关于人工智能领域的大学论文 ★ 关于人工智能领域的论文 ★ 人工智能在军事上的应用论文(2) ★ vr虚拟现实技术期末论文 ★ 计算机论文文献综述 ★ 人工智能在军事上的应用论文 ★ 电气工程自动化专科论文 ★ 计算机软件工程浅析相关的论文(2) ★ 有关计算机视觉的课程论文 var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?6732713c8049618d4dd9c9b08bf57682"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();

最近研究量化投资，人工智能，大数据等高大上的感念。 一个重要感悟：核心逻辑都是统计学，没有什么神奇的。 人工智能，真好人的智能不一样。 简单而言人工智能，就是通过核心算法，分析海量数据，发现底层规律，做出更好的决策。 人工智能=核心算法+海量数据 这里说的是重复工作，不一定是低端。 过去基金经理一个重要工作，分析公司数据，然后投资决策。 现在人工智能，可以根据制定的规则去海量数据中分析出符合要求的公司，快速准确。 那么大量分析统计数据的基金经理必然是被淘汰，至于工作中复制粘贴重复工作的人，更是必然失业。 人人工智能，关键是核心算法，使用什么样的方法去处理数据分析数据。 人生也是一样，牛逼的人一般都有自己的核心算法，遇到不一样的事情，都能快速找到解决方案，例如特斯拉的第一性原理。 遇到困难问题，去找最根本的问题，然后解决，而不是考虑非重要问题。 人工智能第二关键点是海量数据。 未来数据就是战略资源，如同现在的石油资源一样。 你有在好的算法没有海量数据给你去回测，你是永远无法知道哪里有问题如何改进的。 人生也是一样，你获取了人生大智慧，如何为人处世，但是概念只是感念，只有不断发现问题，改正错误才可以不断进步的。 世界是变化的，但很多是不变的。 例如投资市场风云变幻，各种高大上概念，各种投资。 但是恐惧贪婪的人性不会改变。 所以投资中不要被自己恐惧贪婪带走，追随最基本的常识。有价值的东西在低价买入，高价卖出必然获利。 人生复杂，但是核心重要的知识也不是很多的。

本文作者hanniman，图灵机器人运营负责人。 最近半年，我接触了不少希望进入人工智能领域的朋友，大学生、互联网人、传统行业朋友都有，“如何成为人工智能时代需要的人才？”大家往往觉得无从下手…… 本文尝试回答3个问题——在未来的人工智能时代 一、人才需求在哪里？ 二、需要什么样的人才？ 三、我们现在可以怎么做？ 一、人工智能时代，人才需求在哪里？ 整体的说，虽然机械性的、可重复的脑力/体力劳动，将被人工智能/机器人取代。但是，会有更多新的、深度的、创意性的人才需求出现。 哪些工作将被取代呢？比如保安，被安防机器人取代；司机，被无人驾驶汽车取代；翻译，被翻译AI软件取代等等。（注：人工智能会让人类失去工作吗？我不担心这个问题，反而担心这种无边界、无深度的问题传播，给大众心识带来的负面影响。） 《与机器人共舞》一书中，有两个数据很令人震惊：互联网行业，每使一个岗位消失，会新创造出2.6个岗位……而未来每部署一个机器人，会创造出3.6个岗位。 这3.6个岗位，可能在哪里出现呢？个人观点是—— 1、人工智能相关“新行业”带来的“新职位” 互联网爆发之前，传统行业也有平面设计师、IT人员、XX经理等职位，但互联网的发展，导致了UI设计师、Android/iOS程序员、互联网产品经理等等新兴职位的出现和热炒。 同样的，人工智能时代的到来，必定会产生一些“没听说过”的新职位，比如已经被行业认可的“自然语言处理”、“语音识别工程师”等等，还有业内人都没意识到的职位，比如人工智能/机器人产品经理；脑洞再大一点，未来可能会有“机器人道德/暴力评估师”等职位吧。 2、其他行业“旧职位”的“人工智能化”（升级/细分版） 就像“新媒体”火了后，很多传统媒体或公司都要设立“新媒体”部门，一些原来做互联网报道的媒体人，现在转型专门做人工智能领域的垂直媒体；原来做TMT投资的，也细分成为“专注于人工智能领域”的投资人或机构。 特别想说明的是，虽然大多数保安、翻译会被人工智能取代，但剩下的少数人，可能收入会更高，比如能操控安保机器人又有丰富安保经验的安保负责人，比如垂直于某个细分领域的翻译人才。 3、人工智能激发出人性角度的更多需求，导致某些“旧职位”的需求量变大。 更多的闲暇时间，一方面，会导致娱乐、游戏、内容方面的需求变大；另一方面，也很可能导致更多的身体或心灵方面的问题，使得健康或自我精神提升方面的需求被放大。 二、人工智能时代，需要什么样的人才？ 1、专才+创造力。 无论是上述三类需求来源的哪一种，浮于行业表面的人，都会被AI替代。只有具备深度的专业能力和创造力，才能有立足之地。 2、如果做人工智能行业，还需要极强的多领域理解力+沟通合作能力 比如服务机器人行业，会是人工智能+互联网+机器人硬件等多领域的交集。同时能懂这三方面的人是可遇不可求的。所以实际工作中，一定会需要和其他背景的牛人共同协作，这时，一方面，需要多领域的知识储备（这背后需要的是快速学习能力），另一方面，沟通合作能力尤其重要。 特别的，对于垂直场景或用户的AI产品，比如儿童机器人，要把这个事情做好，一定需要有两个不同背景的人或者团队去协作，比如A是技术人才，B是垂直行业人才，当他们合在一起看（思考）的时候，能够看到这个事情的主线，知道能做什么；当他们分开看的时候，能知道边界——边界很重要，不光要知道能做什么，更要知道不能做什么。很多时候产品死掉，不是不知道做什么，而是可以做的太多，但其实80%都是坑。只有真正懂行的老司机，才能避开那些坑。 更关键的是，正如我们图灵机器人经常对行业说的，做人工智能领域的产品（特别是2C产品），需要“技术产品双驱动”。行业内很多声音在强调算法、数据、计算能力等，这没有错，但对于2C产品的突破点（爆款）而言，只能算是必要条件，不能说是充分条件。如果不足够重视产品体验（甚至连“人工智能产品经理”这个概念都没有），并以此来驱动一些做事的方式，是很难做好的。 最近刚好看到一段xtecher对李想的报道，引用如下，供大家体会—— 【面对市场上非汽车背景出身的智能驾驶创业者，李想直言，“我觉得他们得蹚点坑。很多人如此不懂消费者，如此不懂汽车，还能那么大胆地去做，真是让人难以想象，这不是胆子大吗？造车的有很多太胡来。那些技术出身的人可以像Mobileye一样，踏踏实实做一个二级技术供应商就好了。” 而相比进军智能驾驶领域的一众从科技大公司出来的人工智能大佬，李想说，“其实我很多时候挺担心他们的。”】 另外，反过来说，人工智能/机器人领域的产品经理，如果不具备一定的技术理解力，也会比互联网时代难做得多。 3、如果要在人工智能行业做出大的成就，还需要极高的人文素养和灵魂境界。 个人理解，真正的AI/机器人产品，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。比如，有人认为，对于机器人产品，把功能价值做好（有用）就可以了，但我个人认为，机器人和人交互时，一定会伴随着情感等非理性影响，这不是设计者想规避就能去除的。当我第一次近距离看到超大的工业机器人时，被震撼了，因为那种协调的动作和节奏，本能的会让观察者觉得“像人一样”（不是个机器）；另外一个例子，在表演/戏剧领域，表演者是可以完全通过动作的方向、幅度、节奏等来表达情感的！可参看Pixar 1986年的动画短片《小台灯》（Luxo Jr）， 视频在深一层说，在奇点到来之前，人工智能行业很可能还会有一次低谷（时间未知），因为人工智能历史周期中的转折点，背后的原因大多是what或how层面的突破，很少是why层面的根本性突破。妄加揣测，未来的人工智能行业，会由类似侯世达这种具有哲学思考深度的人来重新定位，比如AI研究的目的，是为了探索人类自我认知和极限、天人关系、人和机器的关系、机器和机器的关系等等，并以此来重新定义各种产品和技术的实现方式和路径。 再深一层说，一个产品，本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化，一个精神层次不高的团队，不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。 三、我们现在可以怎么做？ 我希望重点面向准备跨入AI行业的朋友，提供一些具体的、可执行的方案。只要做到了下面这些，你至少在起跑线上领先半个身位了。 1、看知乎上“所有”和人工智能/机器人相关的问题和精华回答。 2、体验各种AI/机器人产品、了解必要的产品/技术现状，收集行业公司/团队/机构信息。 3、看相关入门书籍或课程（可点击“阅读原文”，参见我另外一篇文章《产品经理，如何转行到人工智能/机器人领域》的文末附录）。 4、坚持1~3点，至少3或6个月的时间。 5、整理出自己的独到见解，成为文档或知乎回答。 6、筛选几个你真正认可的创业团队，“想尽办法”结识其中的牛人（社交网络这么发达，dig一个人不是难事……）。1）带上你的独到见解作为敲门砖——自己给自己背书，用行动和结果，而不是空想。2）去交流（先想想，为什么你值得ta花时间） 7、选择一些你认可的AI创业公司，“想尽办法”争取“任何”职位机会。比如，只要能录用你，愿意干任何职位，甚至招聘、客服、打杂，甚至不要工资，甚至倒给钱（如果你实在产生不了价值，其实在培训学习的话）。总之，即使没有相关专业背景，如果你真的能放弃短期的利益，用心的努力争取，总会有机会的。 总之，人工智能时代，正在开启，会有很多人被卷入这股浪潮，我只是希望，咱们能用相对单纯的心态去“观”这场巨变，顺势而为，与龙共舞。

人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

多伦多大学mie专业可以选择人工智能。人工智能专业是加拿大多伦多大学理工学院优势专业，它于今年设立了全加首个人工智能本科专业。学生主要学习人工智能、神经网络、知识表示、计算语言学、计算机视觉、机器人技术、数据库系统、图形、动画、交互计算和人机交互等课程。

分类: 电脑/网络 >> 程序设计 >> 其他编程语言 问题描述: C语言能做人工智能吗？ 解析: 理论上讲是在于算法 但在具体的实现上,同一问题用不同的语言解决的时候的算法设计是有区别的,即使实现了,那在效率也是有差别的 据我所知,LISP是人工智能程序语言(很少听说听C做人工智能的)标题：LISP人工智能程序语言 内容： LISP的由来 LISP是一种计算机的表处理语言,是函数型语言。它是LIST Processing 的缩写,是研究人工智能的有力工具。 LISP最初是作为书写字符与表的递归函数的形式系统出现的,1958年由美国麻省理工学院(MIT)的AI小组提出(要为问答系统设计一种语言),1960年由MIT的John.McCarthy教授(麦卡西教授,举世闻名的计算机科学家,图灵奖获得者,后为美国斯坦福大学教授)整理成统称为LISP1.0的形式发表,然后开始流行于AI界.以后陆续出现了LISP1.5(1962年),LISP1.6,MACLISP,INTERLISP,COMMONLISP,GCLISP,CCLISP等等变种。商业中一般认Berkeley(加洲大学)的LISP1.5为规范,但以目前的发展看,COMMON LISP将成为一种标准,有统一各种LISP “方言”的趋势。在众多不同版本的流行LISP语言中,使用最广泛的是INTER LISP(XEROX公司开发),MACLISP(麻省理工学院开发)和COMMON LISP。LISP是继FORTRAN(FORTRAN是1954年提出,1956年开始使用)之后出现的第二个古老的(1958年提出，1960年开始使用)计算机高级语言,至今使用近四十年仍受重视,并为人工智能的发展作出了不可磨灭的贡献.由此可见LISP是一门历史悠久,用途广泛,功能极强,生命力极强的人工智能程序设计语言。 LISP语言一般为解释型语言(即由解释程序边解释边执行),但也有了编译型的LISP语言,并已经有了专用的LISP机。例如,编译型的LISP语言SCHEME诞生于麻省理工学院,1984年由美国15个大学和公司共同提供了被广泛接受的SCHEME标准。德克萨斯仪器公司于1985年在IBM PC机上实现了称为PC SCHEME的语言。PC SCHEME的中文版由南京大学和武汉大学联合开发,可在640KB以上的PC机上在CCDOS和MSDOS下运行并可访问其它DOS程序。 LISP语言的主要特点(优点) (1) LISP具有和图灵机相同的(也就是理论上最高的)计算能力; 在计算机科学的可计算理论中,人们已经证明递归函数和图灵机具有相同的（也就是理论上最高的）计算能力,通常指的是自然数集上的递归函数。这个结论对符号集上的递归函数也成立。J.McCarthy在LISP中设计了一套符号处理函数,它们具有符号集上的递归函数的计算能力,因此原则上可以解决人工智能中的任何符号处理问题。 (2)数据类型的唯一性,程序与数据的一致性; LISP的数据类型和句法结构简单,甚至简单到具有唯一性和一致性:其数据和程序的表现形式是一样的， 都是用S-表达式一种形式.基本的数据结构是表(表是S-表达式的特例)。 (3)数据和程序的 等价性; LISP的数据和程序不仅类型一致,而且作用也等价； 即：程序可作为数据被处理，数据也可作为程序来执行。 (4)LISP一切功能由函数来实现，程序的运行就是求值； LISP程序的通常形式是一串函数定义，其后跟着一串带有参数的函数调用，函数之间的关系只是在调用执行时才体现出来。 (5)LISP语言的控制结构以递归为主； 大多数语言使用的控制结构是以循环为主的，有的程序语言允许递归，而LISP以递归形式为主。递归是LISP能力的源泉。当然现在LISP也有循环结构和迭代。 (6)原子可以有任意多个值(特性值)； LISP非常重要的一个特点是每个文字原子可以加许多特性，每个特性有一个特性表及对应的特性值。由于原子的多值性给使用者带来很多方便，给问题表示带来好处，使LISP很好用。 (7)LISP具有表的结构形式和规模的灵活性，不必预先设定； (8)具有收集无用单元的功能。 LISP语言的主要缺点 (1)初学者不容易习惯LISP的句法结构，特别是多层表的括号配对写法； (2)数据类型少(常用的只有表和原子)，使其表达能力受限； (3)规范性差(无标准版本，不同的LISP文本间差别较大)； (4)程序的可读性不及一般的高级语言； (5)执行速度慢。 LISP执行速度慢的原因有几个：(1)一般的 LISP是解释型， 程序边解释边执行当然比编译型慢；(2)LISP的控制结构主要是递归， 递归费时间费空间；(3)内存空间动态变化。LISP不要求用户在程序 中写一些用来指示内存分配的说明语句，全部内存必须动态的分配，直到 没有空间时才开始收集无用单元。

我认为是历史原因造成的，人工智能需要的是解释性语言，在人工智能开始研究的时候，只有lisp一个是解释性语言，什么java，python都还没发明，用着用着就成习惯了，但目前lisp并不是最好的选择(开发效率太次)，美国的火星探测器的程序都是java的~~~。如果要类比，你看书店里大部分数据结构的书都喜欢用C来描述，而不是python或者java或者C#，也是这个道理。因为在我看来，语言就是个工具，基本的逻辑有了，干嘛都行，现成的东西多的语言肯定是首选，成本啊，同学

使用神经网络让人工智能能够识别出动物的确切时间难以确定，因为神经网络作为一种技术，其应用和发展是一个渐进的过程。然而，深度学习技术在计算机视觉领域的应用已经有数十年的历史。随着计算机硬件的不断发展和神经网络算法的不断改进，神经网络在图像识别方面的性能也在不断提高。神经网络的原理是通过多层神经元的组合和计算，将输入的图像转化为一个概率分布，来识别图像中的物体。通常，神经网络的训练过程需要大量的标记数据集，其中包含了大量的图像和相应的标签（即图像中的物体类别），神经网络通过不断地反向传播误差，更新自己的权重，从而学习如何将输入图像映射到正确的标签。对于动物识别任务，神经网络需要在大量的动物图像数据集中进行训练，这些数据集通常包含了各种不同种类的动物图像，每张图像都需要被标注为所属的动物类别。一旦神经网络完成训练，它就可以对新的动物图像进行分类预测，将其归类为某种动物类别。近年来，深度学习技术已经广泛应用于计算机视觉领域，包括图像分类、目标检测、人脸识别等任务。通过神经网络的不断改进和优化，人工智能系统已经可以识别出各种不同种类的动物，并能够在大规模数据集上达到非常高的分类准确率。

许多 人工智能 计算机系统的核心技术是人工神经网络(ANN)，而这种网络的灵感来源于人类大脑中的生物结构。 通过使用连接的“神经元”结构，这些网络可以通过“学习”并在没有人类参与的情况下处理和评估某些数据。 这样的实际实例之一是使用人工神经网络(ANN)识别图像中的对象。在构建一个识别“猫“图像的一个系统中，将在包含标记为“猫”的图像的数据集上训练人工神经网络，该数据集可用作任何进行分析的参考点。正如人们可能学会根据尾巴或皮毛等独特特征来识别狗一样，人工神经网络(ANN)也可以通过将每个图像分解成不同的组成部分(如颜色和形状)进行识别。 实际上，神经网络提供了位于托管数据之上的排序和分类级别，可基于相似度来辅助数据的聚类和分组。可以使用人工神经网络(ANN)生成复杂的垃圾邮件过滤器，查找欺诈行为的算法以及可以精确了解情绪的客户关系工具。 人工神经网络如何工作 人工神经网络的灵感来自人脑的神经组织，使用类似于神经元的计算节点构造而成，这些节点沿着通道(如神经突触的工作方式)进行信息交互。这意味着一个计算节点的输出将影响另一个计算节点的处理。 神经网络标志着人工智能发展的巨大飞跃，在此之前，人工智能一直依赖于使用预定义的过程和定期的人工干预来产生所需的结果。人工神经网络可以使分析负载分布在多个互连层的网络中，每个互连层包含互连节点。在处理信息并对其进行场景处理之后，信息将传递到下一个节点，然后向下传递到各个层。这个想法是允许将其他场景信息接入网络，以通知每个阶段的处理。单个“隐藏”层神经网络的基本结构 就像渔网的结构一样，神经网络的一个单层使用链将处理节点连接在一起。大量的连接使这些节点之间的通信得到增强，从而提高了准确性和数据处理吞吐量。 然后，人工神经网络将许多这样的层相互叠放以分析数据，从而创建从第一层到最后一层的输入和输出数据流。尽管其层数将根据人工神经网络的性质及其任务而变化，但其想法是将数据从一层传递到另一层，并随其添加附加的场景信息。 人脑是用3D矩阵连接起来的，而不是大量堆叠的图层。就像人类大脑一样，节点在接收到特定刺激时会在人工神经网络上“发射”信号，并将信号传递到另一个节点。但是，对于人工神经网络，输入信号定义为实数，输出为各种输入的总和。 这些输入的值取决于它们的权重，该权重用于增加或减少与正在执行的任务相对应的输入数据的重要性。其目标是采用任意数量的二进制数值输入并将其转换为单个二进制数值输出。更复杂的神经网络提高了数据分析的复杂性 早期的神经网络模型使用浅层结构，其中只使用一个输入和输出层。而现代的系统由一个输入层和一个输出层组成，其中输入层首先将数据输入网络，多个“隐藏”层增加了数据分析的复杂性。 这就是“深度学习”一词的由来——“深度”部分专门指任何使用多个“隐藏”层的神经网络。 聚会的例子 为了说明人工神经网络在实际中是如何工作的，我们将其简化为一个实际示例。 想象一下你被邀请参加一个聚会，而你正在决定是否参加，这可能需要权衡利弊，并将各种因素纳入决策过程。在此示例中，只选择三个因素——“我的朋友会去吗?”、“聚会地点远吗?”、“天气会好吗?” 通过将这些考虑因素转换为二进制数值，可以使用人工神经网络对该过程进行建模。例如，我们可以为“天气”指定一个二进制数值，即‘1"代表晴天，‘0"代表恶劣天气。每个决定因素将重复相同的格式。 然而，仅仅赋值是不够的，因为这不能帮助你做出决定。为此需要定义一个阈值，即积极因素的数量超过消极因素的数量。根据二进制数值，合适的阈值可以是“2”。换句话说，在决定参加聚会之前，需要两个因素的阈值都是“1”，你才会决定去参加聚会。如果你的朋友要参加聚会(‘1")，并且天气很好(‘1")，那么这就表示你可以参加聚会。 如果天气不好(‘0")，并且聚会地点很远(‘0")，则达不到这一阈值，即使你的朋友参加(‘1")，你也不会参加聚会。 神经加权 诚然，这是神经网络基本原理的一个非常基本的例子，但希望它有助于突出二进制值和阈值的概念。然而，决策过程要比这个例子复杂得多，而且通常情况下，一个因素比另一个因素对决策过程的影响更大。 要创建这种变化，可以使用“神经加权”——-通过乘以因素的权重来确定因素的二进制值对其他因素的重要性。 尽管示例中的每个注意事项都可能使你难以决策，但你可能会更重视其中一个或两个因素。如果你不愿意在大雨中出行去聚会，那恶劣的天气将会超过其他两个考虑因素。在这一示例中，可以通过赋予更高的权重来更加重视天气因素的二进制值： 天气= w5 朋友= w2 距离= w2 如果假设阈值现在已设置为6，则恶劣的天气(值为0)将阻止其余输入达到所需的阈值，因此该节点将不会“触发”(这意味着你将决定不参加聚会)。 虽然这是一个简单的示例，但它提供了基于提供的权重做出决策的概述。如果要将其推断为图像识别系统，则是否参加聚会(输入)的各种考虑因素将是给定图像的折衷特征，即颜色、大小或形状。例如，对识别狗进行训练的系统可以对形状或颜色赋予更大的权重。 当神经网络处于训练状态时，权重和阈值将设置为随机值。然后，当训练数据通过网络传递时将不断进行调整，直到获得一致的输出为止。 神经网络的好处 神经网络可以有机地学习。也就是说，神经网络的输出结果并不受输入数据的完全限制。人工神经网络可以概括输入数据，使其在模式识别系统中具有价值。 他们还可以找到实现计算密集型答案的捷径。人工神经网络可以推断数据点之间的关系，而不是期望数据源中的记录是明确关联的。 它们也可以是容错的。当神经网络扩展到多个系统时，它们可以绕过无法通信的缺失节点。除了围绕网络中不再起作用的部分进行路由之外，人工神经网络还可以通过推理重新生成数据，并帮助确定不起作用的节点。这对于网络的自诊断和调试非常有用。 但是，深度神经网络提供的最大优势是能够处理和聚类非结构化数据，例如图片、音频文件、视频、文本、数字等数据。在分析层次结构中，每一层节点都在前一层的输出上进行训练，深层神经网络能够处理大量的这种非结构化数据，以便在人类处理分析之前找到相似之处。 神经网络的例子 神经网络应用还有许多示例，可以利用它从复杂或不精确数据中获得见解的能力。 图像识别人工神经网络可以解决诸如分析特定物体的照片等问题。这种算法可以用来区分狗和猫。更重要的是，神经网络已经被用于只使用细胞形状信息来诊断癌症。 近30年来，金融神经网络被用于汇率预测、股票表现和选择预测。神经网络也被用来确定贷款信用评分，学习正确识别良好的或糟糕的信用风险。而电信神经网络已被电信公司用于通过实时评估网络流量来优化路由和服务质量。

不知道你是读UNDERGRADUATE MASTER 还是 PHD的, 据我所知这个专业在本科阶段是不开放的,如果你要是去读本科以上的 关于这个专业的学校排名在这:从排名来看,想必你也能看出来只有美国顶尖大学才开设这门学科的.我也是现在在美国上学的,也就知道这么多了吧.1 麻省理工学院 [Massachusetts Institute of Technology (MIT)] 综合排名:第7名

人工智能专业代码是080717T。计算机和人工智能，基本上进入到工作当中的话，编程能力都是需要的，区别更多在于岗位上，不同的公司，不同的业务，需要到的开发人员，肯定在技能要求上是不同的。而在学校的培养方案当中，一般是重视学科基础，而真正落实到毕业找工作上，还是要靠自己去选择自己想走的方向，然后按照这个方向去准备相应的技能。这一点无论是计算机专业还是人工智能专业，都是如此。人工智能从技术高度上来说，是比一般的计算机要求更高的，不管是计算机还是人工智能，都是把编程作为一种手段去实现需求。对于工作当中的代码量的问题，还是要结合到具体岗位上来看，一线开发的工作量一般会大一些，然后往上到架构师、技术Leader层面上，代码量就会少多了，就需要从更高的层次去看待问题，形成解决方案的能力了。人类总的趋势是：使用脑力替代体力。越高端的脑力活动，稀缺性越大，付出对应的回报也越高，但你至少要能达到这种层级。可以去调研下人工智能专业目前要学习的内容及找工作需要的准备。如果是我，我大概率会选择人工智能。一来是这东西是未来十年的大势，也是新鲜好玩的东西；二来再过几年待这个领域发展更成熟些找工作应该不会难。毕竟是时代所需。希望我自己的决策不要影响你的判断。有效决策一定是建立在充分信息的基础上，而不是靠感觉。

人工智能时代已经悄然来临，在计算机技术高速发展的未来，机器是否能代替人脑？也许有些读者会说，永远不可能，因为人脑的思考包含感性逻辑。事实上，神经网络算法正是在模仿人脑的思考方式。想不想知道神经网络是如何“思考”的呢？下面我向大家简单介绍一下神经网络的原理及使用方法。 所谓人工智能，就是让机器具备人的思维和意识。人工智能主要有三个学派——行为主义、符号主义和连接主义。 行为主义是基于控制论，是在构建感知动作的控制系统。理解行为主义有个很好的例子，就是让机器人单脚站立，通过感知要摔倒的方向控制两只手的动作，保持身体的平衡，这就构建了一个感知动作控制系统。 符号主义是基于算数逻辑和表达式。求解问题时，先把问题描述为表达式，再求解表达式。如果你在求解某个问题时，可以用if case这样的条件语句，和若干计算公式描述出来，这就使用了符号主义的方法，比如“专家系统”。符号主义可以认为是用公式描述的人工智能，它让计算机具备了理性思维。但是人类不仅具备理性思维，还具备无法用公式描述的感性思维。比如，如果你看过这篇推送，下回再见到“符号主义”几个字，你会觉得眼熟，会想到这是人工智能相关的知识，这是人的直觉，是感性的。 连接主义就是在模拟人的这种感性思维，是在仿造人脑内的神经元连接关系。这张图给出了人脑中的一根神经元，左侧是神经元的输入，“轴突”部分是神经元的输出。人脑就是由860亿个这样的神经元首尾相接组成的网络。 神经网络可以让计算机具备感性思维。我们首先理解一下基于连接主义的神经网络设计过程。这张图给出了人类从出生到24个月神经网络的变化： 随着我们的成长，大量的数据通过视觉、听觉涌入大脑，使我们的神经网络连接，也就是这些神经元连线上的权重发生了变化，有些线上的权重增强了，有些线上的权重减弱了。 我们要用计算机仿出这些神经网络连接关系，让计算机具备感性思维。 首先需要准备数据，数据量越大越好，以构成特征和标签对。如果想识别猫，就要有大量猫的图片和这张图片是猫的标签构成特征标签对，然后搭建神经网络的网络结构，再通过反向传播优化连接的权重，直到模型的识别准确率达到要求，得到最优的连线权重，把这个模型保存起来。最后用保存的模型输入从未见过的新数据，它会通过前向传播输出概率值，概率值最大的一个就是分类和预测的结果。 我们举个例子来感受一下神经网络的设计过程。鸢尾花可以分为三类：狗尾鸢尾、杂色鸢尾和佛吉尼亚鸢尾。我们拿出一张图，需要让计算机判断这是哪类鸢尾花。人们通过经验总结出了规律：通过测量花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽分辨出鸢尾花的类别，比如花萼长>花萼宽，并且花瓣长/花瓣宽>2，则可以判定为这是第一种，杂色鸢尾。看到这里，也许有些读者已经想到用if、case这样的条件语句来实现鸢尾花的分类。没错，条件语句根据这些信息可以判断鸢尾花分类，这是一个非常典型的专家系统，这个过程是理性计算。只要有了这些数据，就可以通过条件判定公式计算出是哪类鸢尾花。但是我们发现鸢尾花的种植者在识别鸢尾花的时候并不需要这么理性的计算，因为他们见识了太多的鸢尾花，一看就知道是哪种，而且随着经验的增加，识别的准确率会提高。这就是直觉，是感性思维，也是我们这篇文章想要和大家分享的神经网络方法。 这种神经网络设计过程首先需要采集大量的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，和它们所对应的是哪种鸢尾花。花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽叫做输入特征，它们对应的分类叫做标签。大量的输入特征和标签对构建出数据集，再把这个数据集喂入搭建好的神经网络结构，网络通过反向传播优化参数，得到模型。当有新的、从未见过的输入特征，送入神经网络时，神经网络会输出识别的结果。 展望21世纪初，在近十年神经网络理论研究趋向的背景下，神经网络理论的主要前沿领域包括： 一、对智能和机器关系问题的认识进一步增长。 研究人类智力一直是科学发展中最有意义，也是空前困难的挑战性问题。人脑是我们所知道的唯一智能系统，具有感知识别、学习、联想、记忆、推理等智能。我们通过不断 探索 人类智能的本质以及联结机制，并用人工系统复现或部分复现，制造各种智能机器，这样可使人类有更多的时间和机会从事更为复杂、更富创造性的工作。 神经网络是由大量处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图模拟神经网络加工、记忆信息的方式，设计一种新的机器，使之具有人脑风格的信息处理能力。智能理论所面对的课题来自“环境——问题——目的”，有极大的诱惑力与压力，它的发展方向将是把基于连接主义的神经网络理论、基于符号主义的人工智能专家系统理论和基于进化论的人工生命这三大研究领域，在共同追求的总目标下，自发而有机地结合起来。 二、神经计算和进化计算的重大发展。 计算和算法是人类自古以来十分重视的研究领域，本世纪30年代，符号逻辑方面的研究非常活跃。近年来，神经计算和进化计算领域很活跃，有新的发展动向，在从系统层次向细胞层次转化里，正在建立数学理论基础。随着人们不断 探索 新的计算和算法，将推动计算理论向计算智能化方向发展，在21世纪人类将全面进入信息 社会 ，对信息的获取、处理和传输问题，对网络路由优化问题，对数据安全和保密问题等等将有新的要求，这些将成为 社会 运行的首要任务。因此，神经计算和进化计算与高速信息网络理论联系将更加密切，并在计算机网络领域中发挥巨大的作用，例如大范围计算机网络的自组织功能实现就要进行进化计算。 人类的思维方式正在转变，从线性思维转到非线性思维神经元，神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性。我们在计算智能的层次上研究非线性动力系统、混沌神经网络以及对神经网络的数理研究，进一步研究自适应性子波、非线性神经场的兴奋模式、神经集团的宏观力学等。因为，非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力，也是它面临的最大挑战。 以上就是有关神经网络的相关内容，希望能为读者带来帮助。 以上内容由苏州空天信息研究院谢雨宏提供。

近日，第二届世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。开幕式上，国家新一代人工智能开放创新平台成立，这一平台囊括了华为、中国平安、京东、小米等十大创新企业代表，涵盖领域涉及视觉计算、营销智能、基础软硬件、普惠金融、视频感知、智能供应链、图像感知、安全大脑、智慧教育、智能家居十大方面。

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符号主义：又称为逻辑主义，心理学派或计算机学派其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。连接主义：又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。行为主义：又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其主要原理为控制论及感知-动作型控制系统。

人工智能的工作原理是：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。简介：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。科学介绍：1、实际应用机器视觉：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。2、学科范畴人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。3、涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。4、研究范畴自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。5、意识和人工智能人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪等设备，自动获取并识别出目标指令、数据等信息的技术手段。最早起源于声控技术（语音识别技术），声控技术曾被广泛应用于智能手机的控制和互动中，其核心是将人的语音识别出来，与手机指令集进行对比，从而控制手机。 根据识别对象是否具有生命特征，人工智能识别技术主要可分为两类：有生命识别和无生命识别。 有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别，正确识别出语音的内容，或者通过语音判断出说话人的身份（说活人识别）；人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求；人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份；虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。 无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术主要包括射频识别技术、智能卡技术、条形码识别技术。射频识别技术的工作核心是无线电磁波，其具体的工作原理是:无线电信号在电磁场下进行传送，完成数据和标签的识别；条形码识别技术包括一维码技术和二维码技术，二维码技术是在一维码技术基础之上发展出来的，给数据储存留下的空间更大，同时还可以纠错，在信息标示和信息采集中具有十分有效的运用；智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡，智能卡主要是由集成电路板组成的，其工作主要是针对数据展开的运算和储存，通过将计算技术良好的融入到智能卡当中，针对数据进行的各种工作都做到了高效完成。 人工智能识别技术的应用非常广泛，而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了 社会 各领域，例如在语言翻译、面部识别等多个 社会 活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外，二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式，它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令，在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形，这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性，通过各种图形的排列组合，二维码图案具有唯一性，因此用户可以对二维码图案进行保存和记录。 我们相信，随着研究人员不断地对人工智能的有关技术进行优化和创新，人工智能识别技术将会更大程度地满足人们工作和生活需求。 本文由北京信息 科技 大学通信学院副教授李红莲进行科学性把关。 科普中国中央厨房 新华网科普事业部 科普中国-科学原理一点通 联合出品 更多精彩内容，请下载科普中国客户端。

不

首先要理解什么是人工智能教育，我们以智能英语为例。理解智能英语，我们首先要理解智能。真正的人工智能是机器有自主学习意识，会思考会做决定（有兴趣深入了解的推荐美剧《西部世界》），而我们现在所接触运用的智能技术基本都是基于大数据的基础智能技术。如百度一直专注的无人驾驶，首先是系统收集了海量的数据，这些数据包括驾驶习惯、实时交通信息等并对这些信息进行分析处理。但是无人驾驶必须借助5G才能更好，因为5G的信息传输速率是4G的数百倍，否则反应速度过慢会导致交通事故。如科大讯飞正在大力主推的智能教学机器人——阿尔法蛋，它的核心技术其实就是语言识别和搜索引擎，首先能够获知读懂你的语言，其次在预先设定的系统中搜寻你想要的信息。接下来我们说说智能英语。首先系统中已经进行了海量的课程数据填充并按照一定的学习方式设定学习逻辑。通过人际互动的方式学习，系统可以实时采集学习数据，诸如学习时间，知识点学习情况，你的每一个操作，每一个操作的时间都会被系统记录下来。系统对海量数据进行分析处理，精准定位过滤出薄弱知识点，然后利用艾宾浩斯遗忘曲线的原理，推送专门针对薄弱知识点的训练方案。当然学习的场景基本是在学习中心，也就是培训机构，这样有利于监督，也有利于创造学习氛围。 我们总结一下就是智能英语就是四个特点一个基础。所谓四个特点就是：人机互动、实时采集学习数据、定位过滤薄弱知识点、推送专门训练方案。所谓一个基础就是依托学习中心会制造客观的学习氛围和仪式感。目前的智能英语加盟项目主要分为三类有很多学校想转型智能英语加盟，但是智能英语项目眼花缭乱，真真假假虚虚实实一时间很难鉴别。其实目前市场上的智能英语大致可以分为三类：第一类，智能英语加盟项目是专门针对记单词，这类项目主打的口号就是“词汇量不够，听力听不懂，阅读看不懂，作文不会写”，或者是“最快33小时，最慢33天记住三年单词”，例如目前专门针对记单词的第一家就是学考乐单词突击，还有同类平台就不一一赘述。因为学考乐单词突击是第一家专注记单词且市场比较有代表性的平台。第二类，只能英语加盟项目就是主要针对英语单词、听力、口语、语法、音标等基本功训练的智能英语项目。这类智能英语平台对智能教育的理解更深刻。因为智能作为一种新兴技术的存在就像蒸汽革命、电力革命、互联网革命，他们的本质都是在不断的替代人类重复的、机械的、枯燥的学习工作生活，让人不断的解放出来。其实智能与教育的结合也是如此，他应当替代的也是重复的枯燥的机械的学习或教学，让学生学习不再盲目做题刷题，让老师不再盲目重复教学。高考机器阅卷就是一个显然的技术解放老师的体现。甚至，智能教育应该是去替代老师在课堂上不擅长的教学内容。那么哪些是老师不擅长的教学内容呢？记单词是一个，老师最多就是抽查默写，除此之外他是无法把上千个单词塞到学生的脑海之中的。听力口语训练也是如此，老师在课堂上可以帮助孩子纠正具体的发音，更多的还是要靠课堂外孩子通过多次训练提升口语听力能力。语法也是如此，老师非常擅长教孩子语法题型，就像数学老师擅长教孩子计算公式。但是如果孩子要掌握这些语法题型必须通过大量的训练,显然这是在课堂不能完成的。那么老师擅长什么呢？老师擅长对具体知识点的讲解，擅长对学生想象力和学习力的培养。所以智橡树智能英语提出了“单词记不住，基础不牢固，首选智橡树”的概念，并且一直坚信“把老师在课堂上不擅长的或者浪费老师时间的交给智能英语，把英语老师解放出来”。第三类，智能英语加盟项目就是覆盖了英语各个学习板块，除了智橡树智能英语提到的单词 音标 口语 听力 语法训练 还有阅读训练以及写作训练。这类平台如果从市场营销的角度看固然有很大的市场卖点，毕竟在用户眼里“他巴不得一个产品能解决所有的问题”，但是从实用性的角度来看，笔者有几个疑问：对于一个英语成绩差的学生来说，当他打开系统发现他不仅要记单词还要学语法阅读写作，他会作何感想？如果一个系统覆盖了英语的所有学习内容真的好吗？谁能确定机器教的就一定比人好？难道有些知识不是老师最擅长的应该交给老师吗？ 当然今天我们不去讨论一个产品的实用性，我们主要是就分类去说明。目前第三类比较有代表的是红杉树智能英语、艾宾浩斯智能英语。这两家平台在智能英语全面学习的探索上更加务实和专注（

ai人工智能教育主要可以分为全学科和单科，有松鼠AI，艾宾浩斯，智橡树智能英语，红杉树智能英语，学考乐智能英语等品牌。ai人工智能教育有教师端，帮助老师备课、一键批改作业，生成学生个性化诊断报告等，还有学生测试版块、家长端，家长能在上面清楚的知道孩子的薄弱点有哪些。第三代（也就是现在）的任学堂人工智能教育增加了一项，精准预测孩子学完这些知识点后，能从多少分升到多少分。它又不仅仅是这些，更有咨询师端、校长端、学管师端等，为一家教辅机构所有的职位都提供了快速有效、方便实用的功能辅助，让所有人都能全身心投入教学之中，主旨是兴趣教学。

你是在问投资方面？这样来说的话显然人工智能行业更加有前景，特别5g的时代会带来许多的机会。而教育也还是有机会的

ai人工智能教育主要可以分为全学科和单科，有松鼠AI，艾宾浩斯，智橡树智能英语，红杉树智能英语，学考乐智能英语等品牌。 ai人工智能教育有教师端，帮助老师备课、一键批改作业，生成学生个性化诊断报告等，还有学生测试版块、家长端，家长能在上面清楚的知道孩子的薄弱点有哪些。第三代（也就是现在）的任学堂人工智能教育增加了一项，精准预测孩子学完这些知识点后，能从多少分升到多少分。它又不仅仅是这些，更有咨询师端、校长端、学管师端等，为一家教辅机构所有的职位都提供了快速有效、方便实用的功能辅助，让所有人都能全身心投入教学之中，主旨是兴趣教学。

近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。通过一系列政策与资金扶持，各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用，为人工智能产业提供了广阔发展前景。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。本文核心数据：中国企业AI应用实施中遇到的阻碍情况TOP 5,人工智能各技术方向岗位人才供需比,开设“人工智能”本科专业学校数量,全国首批建设“人工智能”(080717T)本科新专业高校名单,中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总1、 AI专业人才成为企业应用实施中最主要的问题专业人才为企业探索AI应用中遇到的主要障碍。从对于中国企业的调查来看，企业认为推进人工智能的探索应用中遇到的最主要的障碍是AI专业人才的缺乏，占比高达51.2%，其次是高质量的数据资源，占比达到48.8%。同时，根据工信部发布的数据显示，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。2、 国家开始重视人工智能人才培养近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。2019年，新增人工智能专业的高校达到了180所，也是2019年度新增备案专业数量较多的学科。2020年，包括清华大学、北京语言大学、华北电力大学等在内的130所高校增设人工智能专业。2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。除了增加人工智能专业的学校数量外，中国人工智能的龙头公司也开始与高校合作共建人工智能学院。我国人工智能领域的龙头企业也纷纷与顶尖高校(独立或联合)联合成立了人工智能学院或重点实验室，旨在培养未来人工智能人才。其中，科大讯飞与西南政法大学、重庆邮电大学、南宁学院等大学展开合作;腾讯则与深圳大学、辽宁工程技术大学等院校展开合作。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

人工智能就业方向前景很好，现在正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。

人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。　　人工智能是中国普通高等学校本科专业。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。　　人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支。　　人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

模式识别和自然语言处理方向比较好找工作，其他的算了吧。

1人工智能就业方向科学研究、工程开发计算机方向、软件工程、应用数学电气自动化、通信、机械制造。人工智能的人才培养以研究生教育为主，一方面人工智能的研发具有较大的难度，另一方面人工智能领域的研发需要更多的研究资源，人才培养周期也相对比较长。由于当前人工智能依然处在行业发展的初期，所以学习人工智能专业要想有一个较好的就业出口，可以考虑读一下研究生。2人工智能专业就业前景高考报考人工智能专业，大学毕业后的就业前景应该是非常不错的。可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人。人才是极度的供不应求。从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。而且它作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。

企业IP竞争力对比：北京胜从企业数量上看，北京是全国拥有人工智能企业最多的城市，数量接近1200家;且企业竞争力也是有目共睹，众多的企业和企业创始人都是从国家重点科研机构和重点高校走出来的。如寒武纪，是由中科院计算所智能处理器中心孵化的人工智能芯片企业;旷视科技，也是由清华姚班的三位毕业生共同创立。据汇桔网和胡润百富共同发布的最新《2019中国人工智能产业知识产权发展白皮书》的“2019年中国AI企业IP竞争力TOP100企业榜单”中，北京以55家独占鳌头;深圳和上海差距不大，分别有14家和13家。人才储备对比：北京胜相较于国外，我国人工智能起步较晚，人工智能培养体系较落后，但是顶尖人才的培养对人工智能企业的发展壮大至关重要，拥有顶尖人才能够加快提升人工智能原创性技术研究的突破。因此，人才储备成为了衡量一个地方人工智能竞争力的重要指标之一。在这一方面，北京再次夺冠，2019年北京人工智能人才储备占全国比重的27.9%，遥遥领先于上海和深圳。此外，根据教育部公布的高校人工智能专业建设资格名单中，北京拥有11所大学获得教育部批准设立人工智能专业，上海也有7所大学设立了人工智能专业，深圳没有大学获得教育部批准。造成这种现象的主要原因是我国知名高等学府主要集中在北京，深圳知名高等学府较少。不过，被称作“创新型”的深圳，自然要积极努力补足自己的“短板”，因此政府出资创办人工智能研究院，如目前已经成立了深圳智能机器人研究院和深圳人工智能与大数据研究院。此外，腾讯、华为两大科技巨头，也在深圳创办了腾讯优图实验室、腾讯人工智能实验室和华为诺亚方舟实验室。但是，与北京企业设立的人工智能实验室数量来比，深圳仍有些差距。资本吸引力对比：北京胜资本是加快人工智能基础前沿研究、实现关键性技术攻破、推动研究成果落地的重大支持，企业背后的推动力量是资本，但吸引资本的关键来自于企业的发展潜力。北京在这方面依旧遥遥领先。2015-2019年，北京市人工智能企业共获得融资事件高达345件;深圳次之，为179件;上海则发生了156件人工智能融资事件。前瞻观点：北京跑得最“快”无论是从企业竞争力、人才储备，还是在资本吸引力上，北京均处于领先地位。因此，前瞻认为，北京被称作人工智能的先驱者与领航者的称号当之无愧，也是目前全国人工智能城市竞赛中跑得最“快”的城市。——更多数据及分析可参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。

发展新一代人工智能是事关一个国家能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。近年来，各国纷纷出台政策大力支持推动国家人工智能的发展，我国也不例外。目前，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长三角和珠三角，京津冀竞争力排名第一。京津冀竞争力位居榜首与前三次工业革命不同，中国在科技革命已经不再是被动的跟随者，在人工智能领域正在成为积极的引领者。继2017年7月国家出台的《新一代人工智能发展规划》之后，各省市自治区纷纷响应，制定了各自的人工智能发展规划、实施意见和行动方案。地方政府的政策不仅在针对国家战略作出响应，还在对当地智能企业和产业发展需求的作出响应，尤其是以人才聚集地著称的京津冀、长三角和珠三角地区。近年来这些地区在政策红利等各种叠加因素的驱动下，人工智能行业发展迅速，成为了我国人工智能发展的典范。其中，京津冀地区竞争力最强，夺得2019年人工智能评选综合分80.6分;长三角和珠三角分别夺得60.7分和45.6分。

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

　　现在无论是出国留学还是不少同学把目光放在了人工智能上，当然了，还有同学自然而然的，见到了数据科学，也会考虑数据科学专业。下面来说说人工智能以后的发展前景。 　　说到人工智能，首先要明白数据科学的概念：科学学科，不是工程。结合专业问题，比如医疗、铁路、金融等。 　　1、数据科学计算机是基础，前期数据处理，产生一些模型，算法的计算机功底要强。计算机基础一定要强加。 　　2、数学统计要强。数学和统计知识一定要夯实。第三点，一个好的数据科学家一定是一个行业专家，涉及到模型出来，怎么和老板或客户去沟通，让对方或者不懂数据科学或统计的人可以听明白。数据科学是一个非常杂的科学。 　　所以，数据科学和人工智能的连带关系，并不是从属关系。 　　数据科学主要是从大数据中截取一小块做分析，做出数据模型，数据科学并不是搞前期大数据。 　　人工智能在十年前就有了，但是现在才火。十年前数据不够，技术支持不够。十年前计算能力不行。 　　整个科技的发展，云市场慢慢起来，比如亚马逊，微软、谷歌都在发展自己的云市场。MACHINE LEARNING 是人工智能和数据科学一个分支，比如视觉科学专业。 　　Research Scientist 基本是PHD主要的选择方向，研发产品，发论文，也非常难进。 　　给学习人工智能与数据科学专业的新生建议： 　　大一新生夯实基础，数学和他统计学好，保证GPA弄好，可以积累一些专业方面的经验比领英，再着手准备下暑期实习。编程语言和所从事的领域有关系，每个领域都不一样。 　　目前准备去美国读研，本科是电子信息工程，科研方向涉及数据科学，请问现阶段可以自学一下哪方面的课程? 　　主要看本科EE的背景主要涉及了什么东西,有的学的非常数学，有的偏计算机，有的一点数学和计算机都没有。建议有数学和统计背景，学一门计算机的算法课和基础语言课，剩下的课程来美国再上。 　　美国人工智能专业2017年下半年就业情况数据解读： 　　2017年满10月份，美国top5招聘网站Glassdoor给出了一组相关数据。 　　在Glassdoor上有512个开放的AI和深度学习工作岗位，占据Glassdoor上开发的美国工作岗位的0.009%。 　　大多数公司招聘的是软件工程师和数据科学家。 　　然而，人工智能在工作场所的兴起，也带来了许多技术销售、业务开发、产品管理、用户体验设计等角色。 　　就目前招聘AI人才的公司而言，亚马逊，NVIDIA和微软等科技巨头领先。但是，越来越多的金融服务，咨询和政府部门的雇主也成为AI人才的主要雇主。 　　虽然使用AI的行业名单不断增长，但今天大多数开放的AI工作岗位仍然位于几个大都市地区：硅谷，旧金山，西雅图，波士顿，洛杉矶和纽约市。 　　人工智能岗位薪酬因岗而异，但总体偏高。 　　薪水最低的岗位每年的基本工资估计在2万美元至4万美元之间，而薪酬最高的AI岗位每年基本工资估计为24万至26万美元 　　许多意想不到的与AI有关的工作岗位现在正在形成，取代了通过AI和自动化所淘汰的旧的工作岗位。包括人工智能撰稿人以及人工智能团队中的律师等。 　　最常见的AI工作岗位是软件工程师，占在线工作岗位机会的11%。之后是数据科学家(4%)，软件开发工程师(4%)和研究科学家(4%)等等。 　　美国开放的AI顶级岗位 　　有了以上就业数据的支持，前往美国学习人工智能与数据科学专业值不值，想必小伙伴们心中已经了然了。