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一、人工智能与软件工程的区别

1、在课程上，两个专业课程有较大差距。众所周知人工智能领域是Python的天下，因此人工智能专业以Python为中心，学习Python数据结构；软工班则学习JAVA数据结构。此外，人工智能专业会跟数科院的一起学习拓扑学，还有其他的一些人工智能领域的基础学科；而软件工程专业要学习如何使用系统化，规范化，可度量化的过程来开发软件，以及如何对软件产品做软件测试、进行软件体系结构设计。

2、简言之，人工智能专业以人工智能领域为导向来学习，目的精确；软件工程专业更广泛，可向多方向发展就业。软件工程教你如何系统规范地设计、分析、实现、测试一个产品，不关心具体做的是什么产品；人工智能教你怎么做出人工智能领域的相关产品。

二、ai最早应用于哪一年

1、第一阶段：人工智能的诞生「1943–1956」

2、图灵被称为计算机科学之父，也是人工智能科学之父。二战期间，他的团队在1943年研制成功了被叫做“巨人”的机器，用于破解德军的密码电报，这一贡献让二战提前2年结束，挽救了数千万人的生命

3、1946年，全球第一台通用计算机ENIAC诞生。它最初是为美军作战研制，每秒能完成5000次加法，400次乘法等运算。ENIAC为人工智能的研究提供了物质基础

4、1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点！

5、1950年，艾伦图灵提出“图灵测试”。如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一些列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则通过测试。这边论文语言了创造出具有真正智能的机器的可能性。

6、1956年，计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词。这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。麦卡锡与明斯基两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室

7、第二阶段：人工智能黄金年代「1956–1974」

8、成立于1958年的国防高级研究计划署对人工智能领域进行了数百万的投资，让计算机科学家们自由的探索人工智能技术新领域！

9、约翰麦卡锡开发了LISP语音，成为以后几十年来人工智能领域最主要的编程语言！

10、1959年，首台工业机器人诞生。美国发明家乔治德沃尔与约瑟夫英格伯格发明了首台工业机器人，该机器人借助计算机读取示教存储程序和信息，发出指令控制一台多自由度的机械。它对外界环境没有感知

11、1959年，计算机游戏先驱亚瑟塞缪尔在IBM的首台商用计算机IBM701上编写了西洋跳棋程序，这个程序顺利战胜了当时的西洋棋大师罗伯特尼赖。

12、1964年，首台聊天机器人诞生。美国麻省理工学院AI实验室的约瑟夫魏岑鲍姆教授开发了ELIZA聊天机器人，实现了计算机与人通过文本来交流。这是人工智能研究的一个重要方面。不过，它只是用符合语法的方式将问题复述一遍。

13、1965年，专家系统首次亮相。美国科学家爱德华费根鲍姆等研制出化学分析专家系统程序DENDRAL。它能够分析实验数据来判断未知化合物的分子结构。

14、1968年，首台人工智能机器人诞生。美国斯坦福研究所（SRI）研发的机器人Shakey，能够自主感知、分析环境、规划行为并执行任务，可以柑橘人的指令发现并抓取积木。这种机器人拥有类似人的感觉，如触觉、听觉等。

15、1970年，能够分析语义、理解语言的系统诞生。美国斯坦福大学计算机教授T·维诺格拉德开发的人机对话系统SHRDLU，能分析指令，比如理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于它能够正确理解语言，被视为人工智能研究的一次巨大成功。

三、ai应用端是什么

1、AI应用端是指将人工智能技术应用于实际业务中的软件端，主要用于解决实际问题

2、它通常是一个具有自主决策能力和智能识别能力的软件系统，可以对数据进行分析和处理，从而自动执行一些任务在不同的行业和领域中，AI应用端的应用非常广泛，例如自动驾驶、智能家居、医疗保健、金融等等

四、al智能是什么软件

1、AI不是一个软件，它是一门新的科学技术。

2、AI全称为：ArtificialIntelligence，中文名称为：人工智能；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。

3、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不同的领域的知识，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。

五、人工智能在信息传输中的具体应用

计算机网络是现代人生活中不可或缺的一部分，随着网络技术的不断发展和网络拓扑结构的日益复杂，这种新鲜的生活方式给人们带来了极大便利，同时也带来了威胁。

手机监听、数据泄露、钓鱼攻击等大规模的网络威胁事件层出不穷，无论是对国家的经济，还是对人们的生活都产生了严重的影响，网络安全问题逐渐成为人们关注的问题。

目前，人工智能已经应用于恶意代码检测、恶意流量监测、威胁情报收集、软件漏洞挖掘等网络安全领域。

网络异常流量检测思想原理的第一步是获取和分析网络上传输的原始数据，当网络中出现攻击的时候，网络流量就会发生不正常的变化，以之前网络正常流量为安全基线对网络中的各个设备进行实时监测，对异常流量进行告警，并记录在告警日志中，并对网络发生的错误和攻击进行监测和隔离，为用户提供安全可靠的服务。

智能运维的主要作用是进行实时监控、实时报警、异常检测、故障根源分析和趋势预测等。通过同步运维数据，将平台数据集中起来进行优化，分析和处理海量的数据，达到动态监控的目的，从多维度、多数据源对现场操作和维护指标的特征进行记录，实时预警，及时对关键的监测点制订动态检查计划。

数据挖掘技术可以提早发现，并主动预防可能出现的问题，以达到提升运维效率的目的。

近年来，电信网络系统的规模逐渐扩大，复杂度也相应提升，使得运维人员必须要面对各种各样高度集成的设备产生的大量实时信息，这导致维护变得越来越繁重和复杂。

运维人员无法在现有系统的帮助下及时发现和解决异常情况下的问题，导致问题不断传播，甚至升级，最终影响所有业务的完成。

发现问题、分析问题根源、得出解决方案都需要一定的时间，如果问题得不到及时解决，问题带来的影响可能有扩大化的趋势。人工智能技术可以全局监控通信网络，及时发现和处理可能出现的问题，对报警中的关键信息进行适当的分析和处理，并确保灵活的信息过滤和可追溯性。

通过对告警信息进行过滤、匹配，确定并分类、关联，屏蔽低级别报警，及时诊断网络故障，协调通信服务模式和网络拓扑结构，并准确定故障。建立故障分析模型，最终实现可追溯性。

好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！还望关注本站哦！

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