其实人工智能应用案例精选的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工智能创业的成功案例，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能应用案例精选的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

一、ai3.0人工智能读后感

读完AI3.0，我感到对人工智能的发展和应用有了更深入的了解。这本书不仅介绍了人工智能的发展史，还详细阐述了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术的原理和应用场景。

其中，我对于人工智能的分类和表示方法有了更清晰的认识。书中详细介绍了符号人工智能和亚符号人工智能的区别和特点，以及各自的优势和局限。此外，作者还通过多个案例和实例来展示人工智能在实际生活中的应用，让我对人工智能的应用前景有了更深入的认识。

在阅读过程中，我也学到了很多关于人工智能与区块链技术相结合的知识。传统区块链技术已经得到了广泛的应用，但是由于其可扩展性问题，许多传统区块链已经不再适应新兴的工业4.0时代的需求。而AI3.0通过结合区块链和DLT技术，成功实现了数十亿设备的实时连接和调节，为工业4.0时代提供了强大的技术支持。

此外，书中还提到了许多人工智能领域的前沿技术和研究热点，例如自适应学习、可解释性AI、计算机视觉等等。这些技术的研究和应用对于推动人工智能的发展和应用具有重要意义。

总之，读完AI3.0让我对人工智能有了更深入的了解和认识，也让我更加期待人工智能未来的发展前景。我相信在未来的发展中，人工智能将会成为推动人类社会进步的重要力量。

二、北航2023年人工智能考研大纲

1、842人工智能基础综合试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定参考书。

2、试题总分为150分，每门课试题满分50分，三门课程的试题均计入考试成绩。

《信号与系统》考试大纲（50分）

(2)信号的描述、分类及常用信号；

（三）连续周期信号的傅里叶级数

(1)连续周期信号在三角函数集上展开；

(3)有限项傅里叶级数与均方误差。

(1)非周期连续信号的傅里叶变换；

(2)由系统函数零、极点分布分析时域特性；

(1)离散时间信号（序列）及其表示；

(4)离散时间系统的基本概念描述与分类；

(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS；

(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT；

（十一）傅里叶变换及其图像处理应用

(2)二维离散傅里叶变换2DDFT及其性质；

《算法设计与分析》考试大纲（50分）

(一)掌握算法的定义、性质和表示方法，并能够使用伪代码对算法进行描述；

(二)能够熟练采用渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；

(三)掌握算法设计的常用方法，包括分而治之、动态规划、贪心、近似算法；掌握图的基本概念和重要的基础图算法；

(四)掌握计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法；

(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。

（2）分析给定算法的渐近复杂性；

（3）比较具有不同渐近上界的算法的效率；

（二）常用算法设计方法的基本思想和特点，以及针对具体问题设计相应的算法并分析其效率

（4）最小生成树和最短路径等图具体问题算法。

（1）计算复杂性的基本概念，如判定问题、优化问题等；

（2）P类和NP类问题的定义和证明。

（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian学习以及相关算法；（2）Q学习基本概念；（3）归纳学习-决策树构建算法。

掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术，掌握Q学习的基本方法；掌握VC维的定义，以及统计学习理论的基本结论，深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本原理，贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用；掌握HMM算法的基本原理；掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例，构建决策树。掌握信息增益的概念，以及在构建决策树时的物理含义。

（二）神经网络与深度学习：（1）线性分类器-感知机等；（2）传统神经网络-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经网络等。

掌握线性分类器的构建方法，包括线性分类器的基本形式、构建方法；掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经网络的反传算法基本原理、能够根据具体简单的网络实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经网络模型、以及前沿技术，主要掌握卷积神经网络；理解卷积神经网络的构建过程、包括卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。

（三）统计学习分类器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学习与稀疏表示。

理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想，掌握主成分分析方法的具体过程、优化目标以及应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等；了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。

三、人工智能创业的成功案例

人工智能代表现代化的基础和创新，拥有新的策略，打开新的策划。拥有智能的头脑，开发一带一路的经济市场，创业你我行。

四、人工智能专业在国内有前途吗

1、人工智能近年来正在全球范围内蓬勃发展，中国在这一领域也取得了一定的进展。随着人工智能技术不断推进和应用，以及全球各行业对人工智能人才的需求增加，因此人工智能专业在国内具有广阔的发展前景。

2、在国内，人工智能技术的应用领域广泛，包括医疗保健、智慧城市、金融、物流等多个领域。此外，一些公司如腾讯、阿里巴巴等大型科技公司也在积极发展人工智能技术，并在这一领域中寻求更多专业人才。因此，选择人工智能专业可以在未来有较好的职业发展前景，有从事人工智能领域的机会。

3、当然，必须注意，人工智能专业要求较高的数学、编程、算法和机器学习等技能，需要付出一定的学习和实践努力。未来，还需要不断更新知识，接受不断的技术创新和发展，以保持自身的竞争力。

五、人工智能对传播观念的影响

1、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。近些年来，随着研究和发明的不断深入，逐步应用到新闻传播领域，新闻采集、生产、分发、体验等各个环节，都能看到人工智能的影子。澎湃AI合成主播小菲，机器人写作，AR、VR新闻、算法推荐等都是人工智能技术应用于新闻传播领域的实例。这种创新和突破，为新闻传播业带来了无限机遇的同时，也为我们创造了许多亟待面对和解决的问题。

2、（1）提升新闻采集能力，为“公民新闻”和“公共新闻”保驾护航

3、近年来，人工智能应用于新闻的采集阶段，节省了人力的同时，更是丰富了新闻的来源渠道。无人机新闻能够抢占第一现场的制空优势，挖掘人力所无法企及的新闻来源，成为了行业的延伸。大数据技术、传感器来实现信息的采集，发挥了互联网优势，选题击中公众切身利益，从一定程度上减弱了过去新闻场域的操控，为践行“公共新闻”和“公民新闻”提供了技术上的有力保障，从而促进饿了公众参与，让新闻为人民所有。

4、（2）解放双手，更快提供新鲜新闻，促进新闻题材的多样化发展

5、机器人写作提升了新闻写作阶段的内容生产效率，能够在新闻发生几分钟内完成新闻的创作，并进行客观报道，极大的提升了新闻写作的效率。另外，机器人写作还能很好的解放新闻工作者双手，使新闻工作者拥有更多精力去进行深度稿件、专业评论、建设性新闻的写作，从而客观上带动新闻题材的多样化发展，推动新闻业的发展。

6、（3）算法推荐，为受众定制更个性的内容

7、“今日头条”系的新闻聚合平台如今主要通过算法推荐为用户推送新闻，从而满足了分众日益丰富的个性化需求，从而提升用户的粘性，升级了原有的搜索引擎，凸显了个人偏好的重要性。另外，根据算法，还能洞察个体用户在不同场景中的需求，例如通过锁定受众地理位置，可以为受众推送当地的新闻，满足了新闻价值的接近性原则，从而也满足了受众在不同场景下的需求，进一步提升了用户使用满意度和分发的精准度。

8、（4）传递现场感，提升新闻体验度

9、尽管以往电视直播向观众传达了一种“现场感”，但是VR新闻的兴起，更是进一步提升了这种“现场感”的感受，为用户带来了身临其境的“临场感”或“进入感”体验，满足用户的心理需求。

10、（1）传感器、大数据新闻调动用户信息，隐私“藏无可藏”

11、传感器新闻、大数据新闻，都是建立在大量的用户数据分析之上的，通过对用户数据的挖掘和分析，来发现新闻，这已经触及到了用户隐私，我们的隐私在无形中被抽取，甚至可能被滥用。

12、（2）机器人写作人情味消解，记者积极性降低

13、在新闻生产中，机器人写作中存在一些质疑，例如缺乏人情味，缺乏内容深度等问题引起了我们的重视，而另一方面，解放了记者双手，在一定层面上也有可能加剧了记者的懒惰型，过度依赖先进的写作技术，从而丧失了个人对于新闻事实挖掘的热情。

14、（3）过度依赖算法推荐，容易将自己困于“信息茧房”

15、个性化的算法推荐，虽然在一定程度上能够满足用户的需求，但是长此以往，算法推荐的内容将越来越同质化，受众会沉溺在推送而营造出的拟态环境中，困于信息建房，而忽视自己个性之外的新闻。

16、而在这样的“信息茧房”中，有催生出了回音壁效应，又从前倾式主动搜索信息，变回了后仰式被动接受，信息和想法被封闭的茧房加强，人们越来越疲于思考，缺少理性，无法接受其他观点，最终加剧群体极化，不利于社会稳定与发展。

17、（4）vr新闻模糊现实和虚拟的界限，真实在超真实里沉默

18、Vr新闻的仿真，产生了一种“超真实”的幻境，让人一方面仿佛身临其境，但是另一方面因为这种置身其中，从而模糊了虚拟和现实的界限，让人模糊这根准线。

19、Vr新闻营造的“在场感”越强烈，越容易诱发受众的心理感受度，充分沉溺于vr新闻的幻境当时，从而一方面可能会认为这种虚拟现实已经和现实世界接壤，从而让真实在超真实中沉默，另一方面则是会因为身临其境诱发出情绪化的言论，对人的感官和心理造成产生不良影响。

20、人工智能已经不可抑制的成为了当今社会的发展主流，在现实环境下，我们应当理性辩证的看待人工智能对新闻传播业的影响，去其糟粕，取其精华，采取相应措施，与挑战斗争到底，同时也不应过分悲观，积极发挥人的主观能动性，将人工智能的优点发扬光大，为新闻传播业的发展添砖加瓦。???

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