㈠ 人工智能的研究领域和研究途径有哪些

人工智能研究的领域极为广泛，几乎涉及到人类创造所需要的诸如数学、物理、信息科学版、心理学权、生理学、医学、语言学、逻辑学以及经济、法律、哲学等重要学科。

目前研究过程中通常采用两条途径，一条是由内到外，从揭示人脑的结构和人类智能的奥妙入手，目的是搞清楚大脑处理信息的过程，目标是创立信息处理的智能理论。另一条是由外到内，从应用计算机模拟人的智能活动入手，目标是研究开发智能机器或系统，力求达到与人的智能活动相类似的效果。总之，人工智能的最终目标是要搞清人工智能的有关原理，使计算机具有智慧更加聪明、更加有用。

㈡ 人工智能涉及哪些学科

人工智能是一个综合学科，其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。下面是小编整理的相关书籍，仅供参考。

1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是大多内容都是重复的所以买一到两本即可。

2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。

3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：

1.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。

2.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，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

㈢ 人工智能十大领域

近日，第二抄届世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。开幕式上，国家新一代人工智能开放创新平台成立，这一平台囊括了华为、中国平安、京东、小米等十大创新企业代表，涵盖领域涉及视觉计算、营销智能、基础软硬件、普惠金融、视频感知、智能供应链、图像感知、安全大脑、智慧教育、智能家居十大方面。
人工智能作为引领未来的战略性技术，世界主要大国都高度重视，纷纷制定人工智能发展战略，力争抢占该领域的制高点。也就是说，在未来的国际竞争中，谁掌握了人工智能技术，谁在人工智能方面具有优势，谁就在市场竞争中占据有利位置，谁就能取得发展的优势和胜势。因此，重视和发展人工智能，已经是大势所趋，也是时代潮流。

㈣ 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。

㈤ 人工智能的主要应用领域有哪些

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

㈥ 人工智能的主要研究领域和应用领域有哪些

主要是复在 自然语言制处理 图像处理 数据挖掘 这几个方面有深入。
最基本的就是 机器学习 这个人工智能领域

应用的话 机器人算半个，具体可以参考Rodney Brooks结构。
主要还是数据挖掘，人工智能在国外比较偏重于信息学科

㈦ 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。

㈧ 人工智能的应用领域包括哪些

人工智能主要应用领域
1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。
2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等
3、医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。
4、社会治安：安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等
5、交通领域：航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治
6、服务业：餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等
7、金融行业：股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等
8、大数据处理：天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。），个人助理

㈨ 人工智能领域都有哪些

人工智能的应用领域
1、问题求解
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术
信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统（用于地质学的专家系统）发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。

㈩ 人工智能涉及的领域有哪些

1、市场营销

随着AI的不断发展，在不久的将来，网络上的消费者可能会通过拍张照片来购买产品。像CamFind这样的公司及其竞争对手已经在尝试这种方法。

2、银行业

许多银行已经采用基于AI系统来提供客户支持并检测异常情况和信用卡欺诈。HDFC银行就是一个例子。使用AI预防欺诈并不是一个新概念。实际上，人工智能解决方案可用于增强零售和金融等多个业务部门的安全性。

万事达卡和RBS WorldPay等公司多年来一直依靠AI和深度学习来检测欺诈幸福易模式并防止卡欺诈。这节省了数百万美元。

3、金融业

风险投资一直依靠计算机和数据科学家来确定市场的未来模式。交易主要取决于准确预测未来的能力。

AI之所以出色，是因为它们可以在短时间内处理大量数据。AI还可以学习观察过去数据中的模式，并预测这些模式将来可能会重复。在超高频交易时代，金融机构正在转向使用AI来改善其股票交易性能并提高利润。

日本领先的经纪公司野村证券就是这样的组织。该公司一直不情愿追求一个目标，即借助计算机来分析经验丰富的股票交易员的见解。经过多年的研究，野村证券将推出一种新的股票交易系统。

新系统在其计算机中存储了大量的价格和交易数据。通过利用此信息库，它将进行评估。例如，它可以确定当前市场状况与两周前的状况相似，并预测股价在几分钟内将如何变化。这将有助于根据预测的市场价格做出更好的交易决策。

4、农业

气候变化，人口增长和粮食安全等问题促使该行业寻求更多创新方法来提高农作物产量。组织正在使用自动化和机器人技术来帮助农民找到更有效的方法来保护农作物免受杂草侵害。

Blue River技术公司开发了一种名为See&Spray的机器人，该机器人使用诸如对象检测之类的计算机视觉技术来监控除草剂并将其精确喷洒到棉花上。精确喷雾可以帮助防止对除草剂的抵抗。

除此之外，位于柏林的农业科技初创企业PEAT开发了一个名为Plantix的应用程序，该应用程序可通过图像识别土壤中潜在的缺陷和营养缺乏症。

图像识别应用通过用户的智能手机相机捕获的图像识别可能的缺陷。然后为用户提供土壤修复技术，技巧和其他可能的解决方案。该公司声称其软件可以实现模式检测，估计精度高达95%。

5、医疗行业

在挽救生命方面，许多组织和医疗中心都依赖AI。医疗保健中的AI如何帮助世界各地的患者有很多例子。

一家名为Cambio Health Care的组织开发了用于预防中风的临床决策支持系统，该系统可以在有患者患中暑的风险时向医生发出警告。

另一个此类示例是Coala Life，该公司拥有可以查找心脏病的数字化设备。同样，Aifloo正在开发一个系统来跟踪人们在养老院，家庭护理等方面的表现。医疗保健中AI的最好之处在于，您甚至不需要开发新药。通过正确使用现有药物，您还可以挽救生命。