A. 人工智能的应用领域有哪些

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

B. 华中科技大学图像识别与人工智能研究所的介绍

华中科技大学图像识别与人工智能研究所于1978年由教育部和航天部共同批专准建立、直属于华中科技大学属的一所融研究、教学为一体，以图像识别和人工智能为研究方向的研究机构。图像识别与人工智能研究所（以下简称图像所）建所30年来，图像所始终瞄准航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究，在国内的模式识别与智能系统学科具有明显的研究特色和学科优势，在航天航空的智能信息处理领域具有较高的知名度。已于2013年和华中科技大学控制系合并成为自动化学院。

C. 同盾科技人工智能研究院是做什么的有什么研究成果吗

同盾人工智能研究院又称为人工智能的“贝尔实验室”。是去年创立的，主要是人工专智能研究院为核心载属体，稳步推动人工智能战略的布局和实施。探索机器学习、深度学习基础理论算法，进行计算机视觉，语音语言处理，联邦学习等人工智能核心技术的深入研究，并将智能应用推向市场。
同盾人工智能研究院院长是由美国公立常春藤名校佛罗里达大学的终身教授李晓林担任。
《知识联邦白皮书》、元知识联邦技术、文档图像质量评估框架和文本行图像质量数据合成技术都是同盾人工智能研究院研究成果。

D. 关于人工智能的网站，公司或研究所，有谁知道

http://www.intsci.ac.cn/
智能抄科学与人工智能网站

智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等学科共同研究的交叉学科。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类 感知、语言、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的 智能,实现机器智能。智能科学不仅要进行智能行为的功能仿真，而且要从机理上开展研究, 探索智能的新概念、新理论、新方法。

E. 人工智能的技术研究

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？
智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]这个概念后来被某些非GOFAI研究者点赞。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学
20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960, 大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。
符号处理
主条目：GOFAI
当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学, 斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHN HAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。[34] 60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。
认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学, 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示, 智能规划和机器学习. 致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 SCRUFFY .常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是SCRUFFYAI的例子,因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划,这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。
子符号法
80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。
自下而上, 接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义. 这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。
统计学法
90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统 ,而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。 机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。 ⒈ MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY麻省理工学院
⒉ STANFORD UNIVERSITY斯坦福大学(CA)
⒊ CARNEGIE MELLON UNIVERSITY卡内基美隆大学(PA)
⒋ UNIVERSITY OF CALIFORNIA-BERKELEY加州大学伯克利分校
⒌ UNIVERSITY OF WASHINGTON华盛顿大学
⒍ UNIVERSITY OF TEXAS-AUSTIN德克萨斯大学奥斯汀分校
⒎ UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA宾夕法尼亚大学
⒏ UNIVERSITY OF ILLINOIS-URBANA-CHAMPAIGN 伊利诺伊大学厄本那—香槟分校
⒐ UNIVERSITY OF MARYLAND-COLLEGE PARK马里兰大学帕克分校
⒑ CORNELL UNIVERSITY 康奈尔大学 (NY)
⒒ UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS-AMHERST马萨诸塞大学AMHERST校区
⒓ GEORGIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY佐治亚理工学院
UNIVERSITY OF MICHIGAN-ANN ARBOR 密西根大学-安娜堡分校
⒕ UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA南加州大学
⒖ COLUMBIA UNIVERSITY哥伦比亚大学(NY)
UNIVERSITY OF CALIFORNIA-LOS ANGELES加州大学洛杉矶分校
⒘ BROWN UNIVERSITY布朗大学(RI)
⒙ YALE UNIVERSITY耶鲁大学(CT)
⒚ UNIVERSITY OF CALIFORNIA-SAN DIEGO加利福尼亚大学圣地亚哥分校
⒛ UNIVERSITY OF WISCONSIN-MADISON威斯康星大学麦迪逊分校 1、中国科学院自动化研究所
2、清华大学
3、北京大学
4、南京理工大学
5、北京科技大学
6、中国科学技术大学
7、吉林大学
8、哈尔滨工业大学
9、北京邮电大学
10、北京理工大学
11、厦门大学人工智能研究所
12、西安交通大学智能车研究所
13、中南大学智能系统与智能软件研究所
14、西安电子科技大学智能所
15、华中科技大学图像与人工智能研究所
16、重庆邮电大学
17、武汉工程大学

F. 上海交大 人工智能方面 有哪些知名实验室

研 究 方 向: a.数字图象处理b.计算机模式 识别c.计算机图形学与CAD 技术d.人工智能与专家系统e.计算机视觉f.语音识别及机器翻译g.人工神经网络h.虚拟现实i.多媒体技术. 考 试 科 目: 101 政治理论 必选, 201 英语 必选 , 301 数学一 必选 405 自动控制理论（含现代控制理论） 410 计算机基础（I） 413 信号系统与信号处理 419 计算机基础（II） 423 高等代数 426 微型计算机原理与应用 435 运筹学与概率统计 441 电子电路技术 488 电路基本理论（含电路实验） 以上任选一门 备 注: 1．可以跨学科报考专业：控制科学与工程、计算机应用技术、电子科学与技术、生物医学工程、信息工程、数学2复试包括口试和笔试。笔试科目是“多媒体技术”，参考书《数字媒体——技术·应用·设计》刘惠芬编清华大学出版社2003年。 模式识别与智能系统 只有四所高校是国家重点学科 :清华大学 ,上海交通大学 , 南京理工大学 ,西安交通大学 (1) 上海交通大学 , 国家级重点学科 (2) 南京理工大学 , 国家级重点学科 ,模式识别与人工智能教研室是江苏省重点学科"计算机应用"的中坚 . (3) 西安交通大学 , 陕西省数字技术与智能系统重点实验室。 (4) 中国科学技术大学 ,省级重点学科 . (5) 北京理工大学 , 北京市和部委级重点学科 . (6) 北京邮电大学 , 信号与信息处理国家重点学科以及模式识别与智能系统信息产业部重点学科 . (7) 清华大学 , “控制科学与工程”博士后流动站 ,李衍达(科学院院士) (8) 东北大学 , 辽宁省重点学科 . (9) 杭州电子科技大学 ,模式识别与图象处理重点实验室,信息产业部信号与信息处理重点实验室和信息产业部计算机应用技术（人工智能与信息处理）重点实验室。 以上学校都是有实力的(不是排名)，不过上海交大还是很强的，努力吧！！

G. 人工智能的主要应用领域有哪些最好具体点

机器视来觉，指纹识自别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

人工智能就其本质而言，是对人的思维和信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条途径进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

图奕具有专业的网络科技相关技术。目前，公司拥有近百人的软件研发团队，遵循行业技术、管理及安全标准，团队人员配备完整公司研发方向包含了传统互联网、移动互联网、物联网、空间地理信息、音视频处理、大数据分析及应用服务、分布式计算、分布式存储，自动化发布、自动化部署、自动化测试、持续集成、智能化运维、智能客服、智能推荐等方面，公司长期以科技创新为核心驱动力，与国内众多知名软件企业形成战略合作关系，软件产品研发能力已成为全省软件企业前列。

H. 华中科技大学图像识别与人工智能研究所好考吗

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理内论、方法、技术及应用系统容的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]

I. 中国最牛的人工智能研究所在哪些学校学这专业的都开什么课程

中国科学技术大学，他们的“蓝鹰”机器人足球队在国际上的Robocup机器人足球世界杯上总是拿冠军。开的课程在人工智能方面有很多，有自然计算，自然语言理解，机器学习与知识发现，智能计算等等好多。