人工智能主流技术
⑴ 人工智能的技术有哪些
人工智能知道目前最厉害的就是手机在手机上游泳是非常高的，主要就是拍摄了一些漫画回，就是拍答照，它的消毒就跟美图秀秀差不多，然后其他方面就是那种人工语音就是手机的语音助手，你比如说小学同学题目精灵这种东西。。。。
⑵ 大部分企业的AI人工智能，目前主流是用什么平台或技术体系
Pytorch与tensorflow是目前两个主流的人工智能平台。
⑶ 人工智能要学哪些技术
基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要的算法思想。
⑷ 人工智能技术有哪些
人工智能是研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
⑸ 人工智能的核心技术是什么
先定义人工智能，到底是像网络上的幽灵还是可操作思维的机器？不管哪样必定是机器的硬件和组合才能带动软件的驱动。就是幽灵成长也是靠硬件支撑哪怕他有思想思考，也是通过硬件传递出来
⑹ 过去三年里 人工智能发展主要依赖哪些技术
答案：抄指纹识别系统应用了人袭工智能技术中的模式识别技术。
问题所涉及词条分析：
1、人工智能：人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，目前，我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面。
2、模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
3、指纹识别：指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。
⑺ ABC是人工智能的主流途径吗
据报道，日前有专家表示，从2016年到2017年，人工智能技术发展非常之快，人工智能技术进入到各个行业、各个产业，甚至进入了千家万户，以AlphaGo为例，它在行业里、大众面前都为人所熟知。
专家称，在2007年的时候做云识别，虽然我们当时在国内算做得最好的，但也只有2000到3000个小时的训练数据，每训练一次完整的迭代模型，需要一个月左右的时间。现在很多技术都发展得非常之快，比如语音识别的训练，十几万小时的训练数据，需要几天的时间就可以非常好地进行迭代。
希望人工智能可以不断取得新的成就！
⑻ 人工智能主要是学习什么技术
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；
当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；
1、从基础学科来分析
人工智能主要得学习数学，计算机，算法，心理学，统计学，概率学。当然这些主要是基础的。要想深造还得涉猎更多的垂直行业，比如社会学领域的人工智能就离不开社科，经济学领域的人工智能离不开财经等等。
2、人工智能的方向
§机器学习
§深度学习
§模式识别
§计算机视觉
等等。不展开了，自己网络。
3、人工智能前景广阔
人工智能已经列入国家中长期发展规划。未来，不对，现在人工智能已经或正在渗入生产生活的方方面面。
目前人工智能专业的学习内容有： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。
从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。
⑼ 人工智能有哪几个主要学派
目前人工智能的主要学派有下面三家：
(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
他们对人工智能发展历史具有不同的看法。
1、符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
2、连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。此后，连接主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，伟神经网络计算机走向市场打下基础。现在，对人工神经网络(ANN)的研究热情仍然较高，但研究成果没有像预想的那样好。
3、行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到20世纪60~70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统