人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究,包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例,涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤,所以算法是机器学习开发的重点。
2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现,另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地,需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。
4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发,高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计,电气设计,器件选型,机器人调试,编程,维护等。
5、AI硬件专家。AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施,来建立自己的专业芯片。
1、未来数年,5G的更高速率、更短时延、更大规模、更低功耗,将能够有效满足物联网的特殊应用需求,从而实现自动化和交通运输等领域的物联网新用例,加快物联网的落地和普及,如智慧医疗、车联网、智能家居、环境监测等。
2、VR直播、无人机阵列、无人驾驶汽车、人工智能、远程医疗间的数据交换等技术需要的数据吞吐量比较大,5G可以有效的解决这个瓶颈,并具有极短的延迟时间。在多平台开发应用的基础上实现5G网络超高速数据传输、低延时用户感知,未来全新多方位的用户体验将呈现在使用者面前,例如虚拟导航将通过超高速数据用户体验实时访问城市街道及大型场景建筑地图数据库;移动远程医疗的用户可以根据5G低延时、高速特性在没有医疗室的高速行驶的列车上通过视频通信获取远端医生的协助,及时运用人工智能手段解决用户医疗难题。城市交通、市民生活、医疗健康、生活治理将迈入新的时代。
1、人工智能行业可以概括为以下几大类:
2、计算机视觉:利用深度学习技术实现图像识别,包括安防监控、自动驾驶、图像搜索、机器人等。
3、自然语言处理:利用深度学习技术实现对文本的理解,包括翻译、问答系统、智能对话、聊天机器人等。
4、机器学习:利用深度学习技术实现机器的智能化,包括语音识别、个性化推荐、智能工厂、物联网、智能家居等。
5、数据挖掘:利用深度学习技术实现大数据的分析,包括分布式存储、链接分析、网络安全分析、智能市场营销等。
6、人工智能应用:利用深度学习算法来实现特定应用,包括医疗诊断、虚拟助理、拍卖技术、机器翻译、虚拟现实等。
1、核心技术板块(AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等)
2、智能终端板块(VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等)
3、智慧教育板块(教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等)
4、智能机器人板块(服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等)
5、智慧城市及物联网板块(智慧交通,智能电网,政务大数据应用,公共安全、智慧能源应用,智慧社区、智慧城建,智慧建筑,智慧家居,智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐,智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等)
6、智慧医疗板块(医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统(BI)、精准医疗等)
7、智能制造板块(智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等)
8、智能汽车板块(汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等)
9、智慧生活板块(未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等
以下是一些关于人工智能的主题推荐:
4.机器学习和深度学习技术的原理和应用
5.自然语言处理技术和虚拟助手的发展
6.人工智能在智能家居领域的应用
以上是一些人工智能主题的推荐,您可以根据您的兴趣和掌握程度选择合适的主题进行进一步的学习和探讨。