人工智能技术有哪些？

热门回答：

现在人工智能的类型太多了。随着人工智能的普及。应用范围的拓展。还将进入更多的领域。

现在人工智能所涉及的学科有：认知科学。数学。神经生理学。信息论。控制论。不定性论。计算机科学。心理学。哲学。语言。自然科学和社会科学等等几乎所有的学科。

应用领域有：翻译。智能控制。专家系统。机器人学。语言。图像理解。遗传编程。自动程序设计。大信息的处理。储存。管理。执行一些生命体无法执行的任务。或者复杂的和规模庞大的任务等等。

具体应用方面有：网络。工业。农业。航空航天。军事。自然。家庭。个人等等。各行各业都有人工智能的身影。

其他观点：

机器学习是我的主要研究方向之一。同时也在带相关方向的研究生。所以我来回答一下这个问题。

虽然目前市场对于人工智能的呼声比较高。诸多大型互联网企业陆续开始布局人工智能领域。但是目前人工智能领域依然处在行业发展的初期。目前的人工智能产品依然处在“弱人工智能阶段”。智能体对于运行场景依然有较多的要求。

人工智能技术的发展和应用需要一系列技术的支撑。这些技术包括物联网技术、云计算技术、边缘计算技术、大数据技术等。

以机器学习为例。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用。其中算法设计是机器学习的核心。而数据收集是机器学习的基础。所以。在大数据的支撑下。机器学习在大数据时代得到了一定程度的发展。简单的说。数据量越大机器学习的效果就会越好。

目前我国正在持续推进产业结构升级。而网络化、智能化是产业结构升级的重要内容。所以人工智能技术未来的发展空间还是非常值得期待的。产业结构升级的背后必然是人才结构的升级。所以对于职场人来说。掌握一定的人工智能技术会在一定程度上提升自身的职场竞争力。

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。

如果有互联网方面的问题。或者考研方面的问题。都可以咨询我。谢谢！

其他观点：

1、大数据

　　大数据。或者称之为巨量资料。指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说。从各种各样类型的数据中。快速获得有价值信息的能力。就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础。拥有大数据。AI才能够不断的进行模拟演练。不断向着真正的人工智能靠拢。

2、计算机视觉

　　计算机视觉顾名思义。就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力。更进一步的说。就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量。并进一步做图形处理。使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

3、语音识别

　　语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础。主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

　　语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面。国内最具代表性的企业是科大讯飞。此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

4、自然语言处理

　　自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义。也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解。后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信。使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机。而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。

　　针对一定应用。具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务。另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。

5、机器学习

　　机器学习就是让机器具备人一样学习的能力。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。以获取新的知识或技能。重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心。

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