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本文目录

1. 人工智能领域的深度学习好学吗？
2. 人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢？
3. 论文中的程序代码怎么处理
4. 关于人工智能，你了解多少？

人工智能领域的深度学习好学吗？

看做到什么程度。

如果只是使用的话，使用现有框架，还是比较简单容易上手的，特别是如果有程序员背景的话还是比较容易的。特别是调调参之类的，以后可能也会越来越自动化了。

如果想要研究的比较深，有大的研究突破的话，就比较难了，需要有比较好的数学功底，这里面涉及的知识点有微积分、线性代数、凸优化、概率论、统计学等等，每一样都没那么好学的。

人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢？

人工智能机器人应该与各种计算机软、硬件系统、人脸或语音识别、互联网、物联网和车联网(移动机器人)技术，各种传感器和数据采集系统、无线发射和接收系统、机械传动和伺服系统等密切相关。其人工智能应涵盖各学科各领域的人类思维判断及处置操作的方方面面。故人工智软件就可能会涉及各种自然科学和社会科学的各个分支和各种领域。

论文中的程序代码怎么处理

如果您在论文中使用了程序代码，可以考虑将其放在附录中，或者在论文中直接引用代码片段。

如果代码比较长，可以考虑将其放在在线代码仓库（如GitHub）中，并在论文中提供链接。

无论哪种方式，都需要确保代码的可读性和可复制性，以便读者能够理解和重现您的研究结果。同时，也需要注明代码的来源和版权信息，遵守相关法律法规。

关于人工智能，你了解多少？

1、什么是人工智能

张诚（复旦大学管理学院教授）：

随着人工智能在对特征背后规则的了解方面的突破，并结合强化的计算能力和大量数据的可得，它在对专业知识的记忆、总结和学习能力上都体现出非常吸引人的投资价值，换句话说，它可以在短期内创造大量低成本的具有足够知识水平的专业人士，避免了人的长期培养、对遗忘知识的不断对抗，以及学习总结能力的差异到来的问题。即便出于当前伦理、规则约束或能力的不完全，尚无法代替人做决策，但已经可以作为人类决策的很好辅助和补充。

郁培文（复旦大学管理学院副教授）：

人工智能这一波的进步在于，科学家们找到了更聪明和有效的方法来建立输入数据和输出之间的联系，从而大大提升了预测的准确度。然而，能用这类方法解决的预测问题至少要满足如下几个条件：一，可量化。比如需要有明确的可量化的输入和输出。二，问题的结构比较平稳。比如输入的极微小变化不会引起结果的巨大差异。三，合适的数据。

2、人工智能的应用场景

胥正川（复旦大学管理学院副教授）：

以前说中国“缺芯少屏”，今天“屏”的问题，我们基本解决了，但“芯”的问题仍然没解决，是比较糟糕的事情。下面的基础支撑、上面的核心技术，最后都要用在应用场景上。

中国要想发展人工智能，要做到几点：1、要建立完善的AI应用的生态系统；2、政府要率先采用AI；3、要推动人工智能和传统行业的融合；4、对劳动力大军进行再培训，让他们承担新的工作，同时要构建完善的人才体系；5、建立伦理和法律的共识。

复旦大学管理学院联?首CxOTalk：

随着无人驾驶的到来，商业形态也会发生变化。我们平时的出行可以抽象成是一个点到点的移动。在这个移动过程中如果不需要关注驾驶本身，那我们在这个移动空间里面可以做什么呢？这有非常大的想象空间，也会引起商业形态上的很多变化。以后的停车场可能就会不一样，不需要那么多停车场，反正是无人驾驶，服务的时候在城市里面兜圈子，不服务了可以到郊区很大的停车场里面去。从社会效益来看，无人驾驶对交通事故的减少、环境生态的提高也是非常重要的。在美国，摩根斯坦利做了一个统计，如果无人驾驶真的实施，这个社会的收益总额将达到美国GDP的13%，这无疑是一个很大的市场。

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