一、人工智能应用最广泛的两个领域

1、人工智能运用的最广泛的两个领域：专家系统和机器学习；

2、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。

二、人工智能哪个细分领域成长最好

在人工智能的细分领域中，不同的领域都有着各自的成长和发展趋势。以下列举几个近年来成长较好的领域：

1.自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的快速发展，NLP得到了快速的发展。在机器翻译、语音识别、情感分析等领域，NLP的应用已经逐渐渗透到人们的日常生活中。

2.计算机视觉（CV）：随着硬件技术的持续提升和深度学习技术的不断发展，CV已经可以实现非常高精度的图像识别和分析，其应用涵盖了各个领域，如安防、医疗、自动驾驶等。

3.机器学习：机器学习是AI的核心技术之一，随着数据规模和处理能力的不断提升，机器学习领域的研究和应用也在不断发展。例如推荐系统、个性化广告、风控等领域。

4.强化学习：强化学习是AI中的一个热门领域，它通过学习控制策略，使得智能体可以在一个复杂的环境中以最大化的收益进行行动。目前在游戏、机器人等领域均得到了应用。

虽然以上列举的领域发展较好，但事实上，在不同的应用场景下，各种AI技术的应用和成长都很迅速。因此，需要根据具体应用场景和需求来选择合适的技术和方法。

三、人工智能领域科技公司排名

埃斯顿是人工智能排行榜第一的公司，已经在A股市场上市，主营业务是生产工业机器人，并提供智能制造软硬件解决方案，并打造高端智能机械装备及其核心控制和功能部件的研发、生产和销售。

科沃斯也在国内A股上市，妥妥的10倍牛股，科沃斯主要生产家庭服务机器人，并对其进行设计、制造和销售，在国内的销量非常不错。

新松机器人是一家机器人自动化技术研发商，是一家研发公司，在国内名气一般。

四、人工智能领域都有哪些

人工智能（ArtificialIntelligence）领域很广泛，可以分为以下几个主要方向：

1.机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种利用统计学知识，让计算机系统能够从数据中自动学习和优化模型，提高性能的方法。该领域主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等。

2.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）：自然语言处理是研究人类语言特性的一门学科，其目标是使计算机能够处理自然语言，如语音识别、语音合成、文本分类、自动翻译等。

3.计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉是让计算机能够像人类一样处理视觉信息的学科，研究计算机如何理解、分析和识别图像和视频中的内容，如图像分类、目标检测和跟踪、人脸识别、视频分析等。

4.语音识别和合成（SpeechRecognitionandSynthesis）：人工智能可以让计算机理解人类的语音输入，并通过语音合成来沟通，用于交互式语音系统。

5.机器人学（Robotics）：机器人学是研究机器人相关技术的学科，其目标是让机器人能够自主感知、理解和决策，完成各种任务。

6.数据挖掘（DataMining）：数据挖掘是从数据中提取有用信息的技术。它包括处理大数据、关联规则挖掘、聚类和分类等领域。

7.智能推荐系统（RecommendationSystem）：智能推荐系统是一种利用用户行为、偏好等信息，基于算法和模型生成个性化推荐的技术，应用于电子商务和娱乐等领域。

除此之外，还有模糊逻辑、专家系统、神经网络、深度学习、迁移学习等许多相关学科或技术。

五、ai应用领域有哪些

Adobeillustrator，常被称为“AI”，是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。作为一款非常好的矢量图形处理工具，该软件主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目