人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
大家好,hkk人工智能相信很多的网友都不是很明白,包括kfk人工智能也是一样,不过没有关系,接下来就来为大家分享关于hkk人工智能和kfk人工智能的一些知识点,大家可以关注收藏,免得下次来找不到哦,下面我们开始吧!
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谢谢邀请!
作为一名教育领域的工作者,同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向,所以我来回答一下这个问题。
随着人工智能领域的发展,整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大,传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求,所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉,目前一小部分教育资源比较丰富的高校(以双一流高校为主)陆续开设了人工智能专业。
人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力,而且是一种通用的能力。从体现结构上来说,人工智能系统有三个大的组成部分,分别是感知系统、智力系统和行动系统,当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持,所以人工智能是一个典型的交叉学科。
从知识体系结构上来说,人工智能目前的研究内容集中在六大方面,包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示,目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。
从人工智能专业的课程设置来看,重点包括三个部分,其一是基础学科,重点是数学和物理;其二是计算机基础知识,重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容;其三是人工智能基础知识,涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。
虽然目前人工智能领域的热度比较高,一部分智能体也开始走进生产环境,但是人工智能行业依然处在初期阶段,还有大量的课题有待攻克,所以选择人工智能专业最好读一下研究生。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
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,都可以在评论区留言!
智能制造是行业+应用场景,人工智能是一个技术领域,这是两个不同的概念。
智能制造——万亿级市场:
据前瞻产业研究院发布的《中国智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示,截止至2017年,中国智能制造行业市场规模达到了15150亿元,同比增长22.6%。预测在2019年该规模将超过1.9万亿元。
发展的背后是技术和场景的深度融合,人工智能+大数据都是其中重要的驱动力:
大数据:未来将构建从采集、分析、转化、反馈等环节的数据闭环,通过数据驱动企业的决策,实现降本增效的目的
人工智能:人工智能将从一个通用型技术深化到智能制造的具体场景里面,从上游的工业设计、原料投递,到中游的制造、人机协作,再到下游产品服务、监测运维,都可以和人工智能进行有机结合。深化改革,提升每一个场景的效率。
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自动化属于基础学科,人工智能技术是其中一个分支。
自动化通俗的白话定义是最高级的机械化和电气化,即是机器、设备和仪器能全部自动地按规定的要求和既定的程序进行生产,人只需要确定控制的要求和程序,不用直接操作。
人工智能即是对人的意识、思维的信息过程的模拟,即按照人的思维进行自动操作。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。
拓展资料:
自动化属于一门基础性学科,
从学科方向上而言,包含三大类,分别是:
1、工业过程控制方向:以自动控制、计算机技术为支撑,针对实际工业生产过程实现自动控制,由信号检测与变换、过程控制、计算机控制系统、智能控制和现场总路线控制技术等组成方向主干课。
2.、电气工程方向:使学生能够从事电力系统自动化、工厂企业、楼宇系统的供电和电气控制、监控等领域的设计开发、维护和管理工作。由电气控制技术、运动控制、PLC应用技术、供电技术、电力系统继电保护等组成方向主干课。
3.、嵌入系统方向:注重对嵌入式系统设计与软件设计能力的培养,理论结合实践,通过课堂教学、实验等多种形式的学习,培养嵌入式系统方向的专业人才;由嵌入式系统设计、嵌入式实时操作系统、DSP技术、先进显示技术、控制电机等组成方向主干课。
从自动基础学科涉及的专业影响而言:
从深度来看--以工业生产为例,小到一个普通的设备电机,大到企业的整个加工、制造系统乃至企业的整个生产过程都属于自动化。
从广度来看--涉及第二产业工业自动化、第一产业农业自动化、第三产业服务自动化(如办公自动化、楼宇自动化、商务自动化、交通自动化等等),涉及的系统可有人造系统(如机器系统、交通系统、电力系统、军事系统)和自然系统(如生命系统、生态系统),涉及的过程有生产过程、管理过程、决策过程等等。
“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(ArtificialIntelligence),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”。
也有一种说法,将人工智能归结到计算机技术,认为人工智能是计算机技术的一种衍生方向。
深度学习是实现机器人学习的一种方式,机器学习是实现人工智能的一种方式。
这三者属于一个从属的关系。
下面详细解释一下:深度学习,机器学习,人工智能的各类概念。
1、深度学习:相当于一种处理信息的方式。这上面的三个概念,在理解的时候,最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。
外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据,并且能够根据这个梳理完的数据,留存下载的信息,建立新的索引基础。
这就是深度学习的表面含义。
说通俗点就是:我们在教育孩子的时候,第一次告诉他,桌子上的是碗,头顶的是灯。最开始小朋友学会了,只知道这这两个东西。后来他开始类比,只要是发光的,他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。
这种举一反三是非常合适的,这其实就属于深度学习中的数据处理单元。
大部分人喜欢用这张图来说明,深度学习。
这么说吧,就这张图,可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友,根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。
这么解释一下或许更好一些:
1、当你有人第一次告诉你,桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知:碗是白色,可以盛饭,凹进去的。
2、你闭上眼,不去看那个碗。你在大脑中,怎么描述碗?
那就是一个反过来的过程:白色的,盛饭的,凹进去的就是碗。你以后看到这种东西,第一时间不管对不对,理论上都应该说这是“碗”。
3、伴随着时间的推移,你不见过了各式各样的碗,有青花瓷的,有玻璃的,有铁的等等。最后你形成了一个标签,凹进去,器皿。都可以叫碗。
这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来,比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问,不是一篇文章。
所以深度学习,跟以前的神经网络学习,建模分析等等都是机器处理数据的一种方法,可以说是机器人的思路。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子:有不少家长问一些考过高考的学生,如何学习知识的,有没有经验,给我们推荐一下。
有的学生说:要勤做笔记,多学会归纳总结。
有的学生说:我不做笔记,太浪费时间,我喜欢举一反三,自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。
有的学生说:我就是笨方法,就是大量的刷题,熟能生巧。
这就是人类的学习方式!
机器人的学习方式也一样:深度学习是一种,依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络,慢慢的学习进化,从基础开始学的机器人也是一种学习方式。
如果这个机器人,很强,他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换,采用最好的方式。
甚至可以实现联想!
人工智能是机器人学成之后,能够跟人类交互,人类能够看到的表象这就好像是,一个孩子成人了,成人之间交流,大家都说:嗯,这个小伙子成才了,很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。
什么叫没成?就是一点为人处事都不懂,甚至不能自理的那种人,就属于“非智能”的状态。
正常来说,只要机器学习合理,并且完善,最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。
文章到此结束,如果本次分享的hkk人工智能和kfk人工智能的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!