1樓：非線性不確定
機器視覺是人工非常重要的一個應用領域。人工智慧還有其他應用，比如下圍棋、看病、掃地。。。
人工智慧，大資料與深度學習之間的關係和差異
2樓：美林資料
人工智慧和機器學習的同時出現，機器學習和深度學習的交替使用......使大部分讀者霧裡看花，這些概念究竟有何區別，我們可以通過下面一個關係圖來進行區分。
圖一：人工智慧、機器學習、深度學習的關係
人工智慧包括了機器學習和深度學習，機器學習包括了深度學習。人工智慧是機器學習的父類，機器學習則是深度學習的父類。
人工智慧（artificial intelligence，ai）是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的與人類智慧相似的方式作出反應的智慧機器，它不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
人工智慧實際應用：機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智慧搜尋，定理證明，博弈，自動程式設計，智慧控制，機器人學，語言和影象理解，遺傳程式設計等。人工智慧目前也分為：
強人工智慧(bottom-upai)和弱人工智慧(top-downai)。
機器學習（machine learning，ml）是人工智慧的核心，屬於人工智慧的一個分支。機器學習是指從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行**的演算法，所以機器學習的核心是資料、演算法（模型）、算力（計算機運算能力）。
機器學習應用領域：資料探勘、資料分類、計算機視覺、自然語言處理(nlp)、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、**市場分析、dna序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人運用等。
深度學習（deep learning，dl）：是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料。
資料探勘（data mining，dm），顧名思義是指利用機器學習技術從海量資料中「挖掘」隱藏資訊，主要應用於影象、聲音、文字。在商業環境中，企業希望讓存放在資料庫中的資料能「說話」，支援決策。所以資料探勘更偏向於應用。
圖二：資料探勘與機器學習的關係
機器學習是資料探勘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於資料探勘，二者相輔相成。資料探勘是機器學習和資料庫的交叉，主要利用機器學習提供的技術來分析海量資料，利用資料庫界提供的技術來管理海量資料。
不管是人工智慧、機器學習、深度學習還是資料探勘，目前都在解決共同目標時發揮了自己的優勢，併為社會生產和人類生活提供便利，幫助我們探索過去、展示現狀、**未來。
人與人工智慧計算機的關係
3樓：匿名使用者
在真正的人工智慧(還未出現)面前，人類像是「創造者」和引導者，人類社
會的文明進化歷程就是一個樣本，真正的人工智慧在思考的時候，會從這個樣本中去分析、演算、決策.......甚至進化！在真正的人工智慧面前，計算機只是一種載體，載體提供人工智慧思考的硬體資源。
另外還有.真正的人工智慧與人類(智慧)最大的不同，應該是：進化的速度。
這是非常危險的！這大概的就是人類潛意識中對人工智慧抗拒的最終原因？！真正的人工智慧應該是分階段的，完善的人工智慧應該是智者！
因為它是以人類超過2023年的文明為基礎的。這樣看來，人類像是引導者。但，需要特別注意的是：
人工智慧初期與未成為真正的人工智慧之前的時期是最最危險的!!!因為：這個時期載入在「人工智慧」身上的東西太多，人類的意志在這兩個時期表現得最明顯！
幾乎人類最負面的東西都可以在這個時期出現！這個時期，人類就是「創造者」和培育者。真正的人工智慧不一定是在人類的創造發明下直接誕生的，人工智慧非常有可能在人類創造的偶然或必然環境下而偶然誕生！
個人認為：人工智慧的誕生的基礎條件是科技與文明。（廢話，呵呵）
人工智慧專業的學習難度和將來的就業前景
4樓：匿名使用者
前景很好，中國正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是強烈的熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。難度，肯定高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟體程式設計(基礎的應用最廣泛的語言：c/c++)必須得很好，微電子(數位電路、低頻高頻類比電路、最主要的是嵌入式的程式設計能力)得學得很好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。
這樣的話，你就是人才，你就是中國未來5年以後急需的人工智慧領域的人才。一門深入地鑽研下去，你就是這個領域的專家甚至大師。
但是！！！如果你沒有這些喜好和特長或者沒能學好這些學科的話，現在做別的選擇還來得及。
一家之言，僅供參考！~
5樓：石家莊新華電腦學院
人工智慧專業
前期要學：ui介面設計、.jquery應用程式設計，前端開發…中期要學：python核心程式設計、my sql資料開發、flask web框架
後期要學：機器學習 ，人工智慧導論，影象識別，自然語言處理。
6樓：一人一景一段情
人工智慧正在快速滲透到各行各業，我們也正在從數字化生存邁向了智慧化生存。憑藉著從智慧終端匯聚的資料、新型基礎設施的計算能力、不斷學習和改進的演算法，我們能夠更加精準地感知和認知我們的世界，從而作出更加智慧的判斷和決策，人工智慧幫助我們的生活更加方便快捷，讓我們的工作更加精準高效，讓我們的社會更加和諧有序，讓我們的醫療更加安全細緻。
it不再只是資訊科技，而是能為企業和行業賦能，助力他們實現智慧變革的有力**。從聰明的智慧裝置到強大的基礎設施，再到智慧的雲端計算，對智慧變革各要素進行全面覆蓋，我們要牢牢地把握住人工智慧所帶來的機遇，不僅用於自身的轉型，同樣用於為消費者和企業以及行業提供最好的服務。
7樓：陝西新華電腦軟體學校
不論是學什麼專業學什麼技術，我們都很看重它的發展前景，假如學的專業未來發展前景不好，學的技術過兩年就要來被淘汰掉，那也沒必要去花金錢和時間學習。縱觀當前社會的發展，網際網路是一個很不錯的行業，相信大家也有了解。從上世紀自90年代起，計算機逐步的發展流行起來，時至今日我們每個人的生活都與網際網路息息相關。
網際網路作為一個發展zhidao速度快，發展前景好的行業，我認為選擇學習網際網路專業是十分正確的選擇！具體包括電商、電競、人工智慧、動漫影視設計、軟體開發等專業，將來就業都有不錯的發展。
8樓：牙牙鬥怪獸
小蘇學姐vlog：北大學長經驗分享：十分火熱的人工智慧專業到底在學什麼？要學習這個專業，中學和大學需要做什麼準備？
9樓：紫月凝雲
國內已經超過日本，因為這領域發的**都涉及到很高深的數學 想學好人工智慧，首先要把數學學得很好很好，不然你做不出什麼名堂，微積分，概率論與數理統計，線性代數，復變，泛函，離散數學，群論，抽象代數等等，學下去要學很深的數學 因為還涉及到計算機方面的數學，比如拓撲學 111111111然後就是非線性理論，學這個要熟悉matlab 要學很多人工智慧演算法，比如神經網路，模擬退火，蟻群，其他我也不是不是很懂，有什麼疑問再問吧
10樓：四川新華檸檬
前景很好，我國對這方面需求巨大。人才市場有很大一部分空缺。
11樓：長沙新華電腦學院
難度還是偏難1的 但就業的前景絕不小
12樓：匿名使用者
小愛同學，小度小度，天貓精靈等等前景不錯的，優就業教的不錯的
13樓：白玉堂找你妹
人工智慧以計算機技術為基礎，依賴演算法和模仿人腦神經元結構，在大資料的統計下，利用高階計算機語言python等x86或linux架構系統下編寫具有深度學習的，依賴圖形海量ai的gpu組和cpu等架構上高精度感測器的智慧的類似人腦思維的電子人工智慧。
14樓：山東新華電腦
隨著網際網路越來越普及，電腦相關的行業人才也越來越稀缺，就業崗位逐年增多，人才供不應求。因此從事網際網路相關的行業，是一個不錯的選擇。至於想學的專業，就看個人的愛好和本身的素質來看，建設藝術設計，電子商務，新**ui設計，影視後期等等都是近兩年發展很快的專業，就業前景不錯。
15樓：長沙新華電腦學院
在學習人工智慧之前，首先要明白你學人工智慧的目的，是出於喜愛，還是覺得這行業有前途以後就幹這行？對於人工智慧來說，電腦科學是在理論研究框架設定方面更側重，自動化則是在具體的應用和執行方面更側重。
可以來這邊看，初中起步就可以入學it技術
為什麼大資料是人工智慧的基礎，大資料是人工智慧的開始嗎
電腦需要學bai 習，學習的物件就du大資料 zhi收集來的資料dao 阿爾法狗能戰勝內人類 依託的就是海量容的資料學習，並不是真正能達到人腦這種智慧程度，所以人工智慧的進步是建立在學習海量的資料基礎之上的。所以大資料是人工智慧的基礎。想要做類似的事，是要有前車經驗的 有地基才能去蓋樓 人工智慧的發...
大資料專業和人工智慧專業哪個好，大資料專業和人工智慧專業那個比較好？
首先，人工智慧和大資料這兩個專業的前景都比較廣闊，隨著產業結構升級的持續推進，未來大資料和人工智慧專業的人才培養規模會逐漸擴大。人工智慧與大資料具有密切的聯絡，大資料是人工智慧的重要基礎，二者之間的發展會互相促進。在行業內，大資料工程師的工作內容會涉及到人工智慧技術，而人工智慧工程師在工作中也會使用...
雲端計算和人工智慧有關係嗎是否屬於人工智慧的研究範圍
雲端計算和人工智慧有何關係？究竟哪個更有前途？雲端計算 人工智慧是近幾年來新興的技術，很多人模糊的瞭解二者關係密切，但卻缺少實質性的知識理解。接下來就給大家揭祕雲端計算和人工智慧之間的關係。雲端計算主要是通過網際網路為使用者提供各種服務，針對於不同的使用者可以提供iaas paas和saas三種服務...