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一、测控技术与仪器和智能感知哪个好

测控技术与仪器是工科中的一个神奇专业，它几乎集中大半个工科知识，包括电子、光学、精密机械、计算机、电力及自动控制技术，而它的应用几乎包括了所有工程领域，上至航天航空，下至海洋探测，无论是家用的仪器，还是各种学科的仪器都离不开它。测控技术与仪器专业是工科仪器类专业下的二级学科，在本科阶段主要开设测控技术与仪器专业这一个二级学科专业，部分学校会开设该专业的其他研究方向。

二、物理专业转人工智能容易吗

1、物理专业转人工智能是完全可能的，但需要一定的时间和精力去学习新的知识和技能。在学习过程中，你会发现数学理论方面不会有太大困难，用到的数学并不艰深，推导的过程也不会比计算微扰复杂。然而，尽管学习机器学习的理论基础可能不会太困难，但调参还是需要经验的，因此需要通过实践来提高自己的技能。

2、此外，由于人工智能是一个跨学科的领域，与许多其他领域都有交叉，如计算机科学、数学、心理学等，因此在学习人工智能时，你也可能需要学习这些领域的知识。

3、同时，把物理专业的知识应用到人工智能中，成为交叉型人才，也是一个很好的选择。

三、人工智能的主要研究方法的区别

由于研究者的专业和研究领域的不同以及他们对智能本质的理解有异,因而形成了不同的人工智能学派,各自采用不同的研究方法。与符号主义、联结主义和行为主义相应的人工智能研究方法为功能模拟法、结构模拟法和行为模拟法。此外,还有综合这3种模拟方法的集成模拟法。

符号主义学派也可称为功能模拟学派。他们认为:智能活动的理论基础是物理符号系统,认知的基元是符号,认知过程是符号模式的操作处理过程。功能模拟法是人工智能最早和应用最广泛的研究方法。功能模拟法以符号处理为核心对人脑功能进行模拟。本方法根据人脑的心理模型,把问题或知识表示为某种逻辑结构,运用符号演算,实现表示、推理和学习等功能,从宏观上模拟人脑思维,实现人工智能功能。

功能模拟法已取得许多重要的研究成果,如定理证明、自动推理、专家系统、自动程序设计和机器博弈等。功能模拟法一般采用显示知识库和推理机来处理问题,因而它能够模拟人脑的逻辑思维,便于实现人脑的高级认知功能。

功能模拟法虽能模拟人脑的高级智能,但也存在不足之处。在用符号表示知识的念时,其有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性。当把这些知识概念转换成推理机构能够处理的符号时,将可能丢失一些重要信息。此外,功能模拟难于对含有噪声的信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。这些情况表明,单一使用符号主义的功能模拟法是不可能解决人工智能的所有问题的。

联结主义学派也可称为结构模拟学派。他们认为:思维的基元不是符号而是神经元,认知过程也不是符号处理过程。他们提出对人脑从结构上进行模拟,即根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑的智能,属于非符号处理范畴。由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清,因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟。

人脑是由极其大量的神经细胞构成的神经网络。结构模拟法通过人脑神经网络、神经元之间的连接以及在神经元间的并行处理,实现对人脑智能的模拟。与功能模拟法不同,结构模拟法是基于人脑的生理模型,通过数值计算从微观上模拟人脑,实现人工智能。本方法通过对神经网络的训练进行学习,获得知识并用于解决问题。结构模拟法已在模式识别和图像信息压缩领域获得成功应用。结构模拟法也有缺点,它不适合模拟人的逻辑思维过程,而且受大规模人工神经网络制造的制约,尚不能满足人脑完全模拟的要求。

行为主义学派也可称为行为模拟学派。他们认为:智能不取决于符号和神经元,而取决于感知和行动,提出智能行为的“感知——动作”模式。结构模拟法认为智能不需要知识、不需要表示、不需推理；人工智能可能可以像人类智能一样逐步进化;智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。

智能行为的“感知——动作”模式并不是一种新思想,它是模拟自动控制过程的有效方法,如自适应、自寻优、自学习、自组织等。现在,把这个方法用于模拟智能行为。行为主义的祖先应该是维纳和他的控制论，而布鲁克斯的六足行走机器虫只不过是一件行为模拟法(即控制进化方法)研究人工智能的代表作,为人工智能研究开辟了一条新的途径。

尽管行为主义受到广泛关注,但布鲁克师的机器虫模拟的只是低层智能行为,并不能导致高级智能控制行为，也不可能使智能机器从昆虫智能进化到人类智能。不过,行为主义学派的兴起表明了控制论和系统工程的思想将会进一步影响人工智能的研究和发展。

上述3种人工智能的研究方法各有长短，既有擅长的处理能力,又有一定的局限性。仔细学习和研究各个学派思想和研究方法之后，不难发现,各种模拟方法可以取长补短,实现优势互补。过去在激烈争论时期,那种企图完全否定对方而以一家的主义和方法主宰人工智能世界的氛围,正被互相学习、优势互补、集成模拟、合作共赢、和谐发展的新氛围所代替。

采用集成模拟方法研究人工智能,一方面各学派密切合作,取长补短,可把一种方法无法解决的问题转化为另一方法能够解决的问题;另一方面,逐步建立统一的人工智能理论体系和方法论,在一个统一系统中集成了逻辑思维、形象思维和进化思想,创造人工智能更先进的研究方法。要完成这个任务,任重而道远。

四、人工智能专业属于数学还是物理

1、它和计算机科学与技术专业是一样的性质，都是工科类别。

2、其实理科、工科很好区分，说得通俗一点，就是理科是偏理论研究的基础学科，而工科则是偏应用的学科。

3、再换一种说法，理科和工科就像北大和清华，两者侧重点不一样，北大比较偏理科，而清华比较偏工科。

五、人工智能专业物理基础差能学好吗

1、学习人工智能专业需要掌握一定的数学和物理基础，尤其对于人工智能中的某些领域（如机器学习、深度学习等）需要更加深入的数学基础。但是如果您的物理基础相对较差，也不必过于担心，因为物理和数学在一定程度上是相关的。并且，学习人工智能并不是只有物理和数学基础才能成功，还需要良好的逻辑思维能力和编程能力。

2、如果您想在人工智能领域取得成功，建议您积极学习和提高自己的数学和物理基础，掌握必要的数学知识，例如高等数学、线性代数、概率论等，这将有助于您更好地理解人工智能的相关理论和算法。您可以通过参加学校的相关课程、自学、参加线上课程等方式来提高自己的数学和物理基础。

3、总之，学习人工智能需要付出不少的努力，但只要您有足够的兴趣和努力，您一定能够学好这个专业。希望这能回答您的问题！

关于人工智能和应用物理哪个好的内容到此结束，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！希望对大家有所帮助。

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