人工智能 精准计算应用,人工智能应用系统包括

发布时间:2023-12-11 21:35:45
发布者:网友

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一、人工智能阿尔法围棋采用哪项技术

1、人工智能阿尔法围棋采用人工智能技术。

2、“阿尔法围棋”(AlphaGo)能否代表智能计算发展方向还有争议,但比较一致的观点是,它象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代(新IT时代),其特征就是大数据、大计算、大决策,三位一体。它的智慧正在接近人类。

二、考研想学人工智能考什么专业

人工智能,即ArtificialIntelligence,简称AI,已经成为未来发展的一个趋势,目前,国内BAT等一流企业都在布局。国内大学对相关专业十分重视,开设了人工智能专业,人工智能逐渐成为考研报考的一大热门。但是还是有很多人不太了解,学人工智能可以报考哪些专业?

这是一个绝对新兴的专业,2016年才在大学里面首次开设,但到2018年,本专业已经成为热门。本专业是培养适应社会发展需要的德、智、体、美全面发展,具有道德文化素质和社会责任感,掌握工业机器人技术工作必备的知识、技术,有较强实践能力、创新精神,主要从事机器人工作站设计、装调与改造,机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等相关岗位工作,具有较强综合职业能力的高素质应用型专门人才。

本专业是给机器人赋予“大脑”的专业,是一门融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域,多学科相互合作、相互研究的跨学科专业。它涉及机器人技术、微电子机械系统、以新一代网络计算为基础的智能系统,以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统等。基本包含两部分内容,一部分是智能科学,另一部分是智能技术。

这个专业比较普遍,专业强校很多。主修大数据技术导论、数据采集与处理实践(Python)、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程,以及大数据方向系列实验,并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。

本专业是控制科学与工程的二级学科,培养以信息处理和模式识别的理论技术作为核心来构造智能性的系统的高级技术人才,是AI技术的重要内容。

自动化专业是以数学与自动控制理论为主要理论基础,以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段,利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统,为人类生产生活服务的一门专业。本专业对于中国制造2025规划具有重要意义,是AI技术不可或缺的重要内。

目前人工智能领域的人才缺口还是比较大的。许多高校都把人工智能列为全球人才招聘的重点方向,各行各业也都在大力开发或者引进人工智能。

三、人工智能应用系统包括

人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。

自然语言处理,英文NaturalLanguageProcessing,简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大,可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言,自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式,包括口语及书面语,反映了人类的思维,都是以自然语言的形式表达。

计算机视觉,也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题,试图从二维图像中恢复有意义的信息,这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析,这也和我们遇到的其他数学物理问题一样,正过程是解析的,有公式,逆过程不解析,没有解析解。

语音识别是计算语言学的跨学科子领域,利用其开发方法和技术,能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术(ASR),计算机语音识别或语音到文本(STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。

专家系统是早期人工智能的一个重要分支,它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说,专家系统=知识库+推理机,因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,一个专家系统必须具备三要素:领域专家级知识,模拟专家思维,达到专家级的水平。

四、人工智能涉及的八大学科

1、人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用,主要涉及哲学和认知科学,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,仿生学等学科

2、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

3、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

4、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.

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