㈠ 人工智慧的研究領域和研究途徑有哪些

人工智慧研究的領域極為廣泛，幾乎涉及到人類創造所需要的諸如數學、物理、信息科學版、心理學權、生理學、醫學、語言學、邏輯學以及經濟、法律、哲學等重要學科。

目前研究過程中通常採用兩條途徑，一條是由內到外，從揭示人腦的結構和人類智能的奧妙入手，目的是搞清楚大腦處理信息的過程，目標是創立信息處理的智能理論。另一條是由外到內，從應用計算機模擬人的智能活動入手，目標是研究開發智能機器或系統，力求達到與人的智能活動相類似的效果。總之，人工智慧的最終目標是要搞清人工智慧的有關原理，使計算機具有智慧更加聰明、更加有用。

㈡ 人工智慧涉及哪些學科

人工智慧是一個綜合學科，其本身又分為多個方面如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等。一個人想自學所有人工智慧方面並不是很容易的一件事。對於你想知道人工智慧在編程方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論C++還是匯編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人模擬都用的混合編程模式，也就是運用多種編程軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬體介面及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面比較突出。如果單學人工智慧演算法的話prolog足以，如果想開發機器模擬程序的話VC++ MATLAB應該多學習點。下面是小編整理的相關書籍，僅供參考。

1.人工智慧演算法方面:《人工智慧及其應用》第三版、人工智慧與知識工程。。第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是大多內容都是重復的所以買一到兩本即可。

2.機器視覺演算法方面:《機器視覺演算法與應用》這本書講的大多都是工業化生產中機器視覺應用。從內容來說並不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。

3.機器人方面：新版《機器人技術手冊》日譯的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。

二、學習人工智慧AI需要下列最基礎的知識：

1.需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

2.需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。

3.需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。

㈢ 人工智慧十大領域

近日，第二抄屆世界人工智慧大會（WAIC）在上海開幕。開幕式上，國家新一代人工智慧開放創新平台成立，這一平台囊括了華為、中國平安、京東、小米等十大創新企業代表，涵蓋領域涉及視覺計算、營銷智能、基礎軟硬體、普惠金融、視頻感知、智能供應鏈、圖像感知、安全大腦、智慧教育、智能家居十大方面。
人工智慧作為引領未來的戰略性技術，世界主要大國都高度重視，紛紛制定人工智慧發展戰略，力爭搶占該領域的制高點。也就是說，在未來的國際競爭中，誰掌握了人工智慧技術，誰在人工智慧方面具有優勢，誰就在市場競爭中占據有利位置，誰就能取得發展的優勢和勝勢。因此，重視和發展人工智慧，已經是大勢所趨，也是時代潮流。

㈣ 人工智慧的主要應用領域有哪些最好具體點

機器視來覺，指紋識自別，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，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

人工智慧就其本質而言，是對人的思維和信息過程的模擬。對於人的思維模擬可以從兩條途徑進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出「類人腦」的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

圖奕具有專業的網路科技相關技術。目前，公司擁有近百人的軟體研發團隊，遵循行業技術、管理及安全標准，團隊人員配備完整公司研發方向包含了傳統互聯網、移動互聯網、物聯網、空間地理信息、音視頻處理、大數據分析及應用服務、分布式計算、分布式存儲，自動化發布、自動化部署、自動化測試、持續集成、智能化運維、智能客服、智能推薦等方面，公司長期以科技創新為核心驅動力，與國內眾多知名軟體企業形成戰略合作關系，軟體產品研發能力已成為全省軟體企業前列。

㈤ 人工智慧的主要應用領域有哪些

它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

㈥ 人工智慧的主要研究領域和應用領域有哪些

主要是復在 自然語言制處理 圖像處理 數據挖掘 這幾個方面有深入。
最基本的就是 機器學習 這個人工智慧領域

應用的話 機器人算半個，具體可以參考Rodney Brooks結構。
主要還是數據挖掘，人工智慧在國外比較偏重於信息學科

㈦ 人工智慧的應用領域有哪些

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，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

㈧ 人工智慧的應用領域包括哪些

人工智慧主要應用領域
1、農業：農業中已經用到很多的AI技術，無人機噴撒農葯，除草，農作物狀態實時監控，物料采購，數據收集，灌溉，收獲，銷售等。通過應用人工智慧設備終端等，大大提高了農牧業的產量，大大減少了許多人工成本和時間成本。
2、通信：智能外呼系統，客戶數據處理（訂單管理系統），通信故障排除，病毒攔截（360等），騷擾信息攔截等
3、醫療：利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化。例：健康監測（智能穿戴設備）、自動提示用葯時間、服用禁忌、剩餘葯量等的智能服葯系統。
4、社會治安：安防監控（數據實時聯網，公安系統可以實時進行數據調查分析）、電信詐騙數據鎖定、犯罪分子抓捕、消防搶險領域（滅火、人員救助、特殊區域作業）等
5、交通領域：航線規劃、無人駕駛汽車、超速、行車不規范等行為整治
6、服務業：餐飲行業（點餐、傳菜，回收餐具，清洗）等，訂票系統（酒店、車票、機票等）的查詢、預定、修改、提醒等
7、金融行業：股票證券的大數據分析、行業走勢分析、投資風險預估等
8、大數據處理：天氣查詢，地圖導航，資料查詢，信息推廣（推薦引擎是基於用戶的行為、屬性（用戶瀏覽行為產生的數據），通過演算法分析和處理，主動發現用戶當前或潛在需求，並主動推送信息給用戶的瀏覽頁面。），個人助理

㈨ 人工智慧領域都有哪些

人工智慧的應用領域
1、問題求解
人工智慧的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應用的某些技術，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發展成為搜索和問題歸納這樣的人工智慧基本技術。今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念，在人工智慧中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智慧程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優解答。
2、邏輯推理與定理證明
邏輯推理是人工智慧研究中最持久的領域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型的資料庫中的有關事實上，留意可信的證明，並在出現新信息時適時修正這些證明。對數學中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智慧方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。
3、自然語言處理
自然語言的處理是人工智慧技術應用於實際領域的典型範例，經過多年艱苦努力，這一領域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領域的主要課題是：計算機系統如何以主題和對話情境為基礎，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。
4、智能信息檢索技術
信息獲取和精化技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要研究的課題，將人工智慧技術應用於這一領域的研究是人工智慧走向廣泛實際應用的契機與突破口。
5、專家系統
專家系統是目前人工智慧中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來，在「 專家系統」或「 知識工程」的研究中已出現了成功和有效應用人工智慧技術的趨勢。人類專家由於具有豐富的知識，所以才能達到優異的解決問題的能力。那麼計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學分析、規劃和醫學診斷方面，專家系統已經達到了人類專家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系統（用於地質學的專家系統）發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。DENDRL系統的性能已超過一般專家的水平，可供數百人在化學結構分析方面的使用。MY CIN系統可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

㈩ 人工智慧涉及的領域有哪些

1、市場營銷

隨著AI的不斷發展，在不久的將來，網路上的消費者可能會通過拍張照片來購買產品。像CamFind這樣的公司及其競爭對手已經在嘗試這種方法。

2、銀行業

許多銀行已經採用基於AI系統來提供客戶支持並檢測異常情況和信用卡欺詐。HDFC銀行就是一個例子。使用AI預防欺詐並不是一個新概念。實際上，人工智慧解決方案可用於增強零售和金融等多個業務部門的安全性。

萬事達卡和RBS WorldPay等公司多年來一直依靠AI和深度學習來檢測欺詐幸福易模式並防止卡欺詐。這節省了數百萬美元。

3、金融業

風險投資一直依靠計算機和數據科學家來確定市場的未來模式。交易主要取決於准確預測未來的能力。

AI之所以出色，是因為它們可以在短時間內處理大量數據。AI還可以學習觀察過去數據中的模式，並預測這些模式將來可能會重復。在超高頻交易時代，金融機構正在轉向使用AI來改善其股票交易性能並提高利潤。

日本領先的經紀公司野村證券就是這樣的組織。該公司一直不情願追求一個目標，即藉助計算機來分析經驗豐富的股票交易員的見解。經過多年的研究，野村證券將推出一種新的股票交易系統。

新系統在其計算機中存儲了大量的價格和交易數據。通過利用此信息庫，它將進行評估。例如，它可以確定當前市場狀況與兩周前的狀況相似，並預測股價在幾分鍾內將如何變化。這將有助於根據預測的市場價格做出更好的交易決策。

4、農業

氣候變化，人口增長和糧食安全等問題促使該行業尋求更多創新方法來提高農作物產量。組織正在使用自動化和機器人技術來幫助農民找到更有效的方法來保護農作物免受雜草侵害。

Blue River技術公司開發了一種名為See&Spray的機器人，該機器人使用諸如對象檢測之類的計算機視覺技術來監控除草劑並將其精確噴灑到棉花上。精確噴霧可以幫助防止對除草劑的抵抗。

除此之外，位於柏林的農業科技初創企業PEAT開發了一個名為Plantix的應用程序，該應用程序可通過圖像識別土壤中潛在的缺陷和營養缺乏症。

圖像識別應用通過用戶的智能手機相機捕獲的圖像識別可能的缺陷。然後為用戶提供土壤修復技術，技巧和其他可能的解決方案。該公司聲稱其軟體可以實現模式檢測，估計精度高達95%。

5、醫療行業

在挽救生命方面，許多組織和醫療中心都依賴AI。醫療保健中的AI如何幫助世界各地的患者有很多例子。

一家名為Cambio Health Care的組織開發了用於預防中風的臨床決策支持系統，該系統可以在有患者患中暑的風險時向醫生發出警告。

另一個此類示例是Coala Life，該公司擁有可以查找心臟病的數字化設備。同樣，Aifloo正在開發一個系統來跟蹤人們在養老院，家庭護理等方面的表現。醫療保健中AI的最好之處在於，您甚至不需要開發新葯。通過正確使用現有葯物，您還可以挽救生命。