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人工智能应用方位-人工智能应用方位有哪些
C0f3d30c8时间2024-04-05 05:48:21分类应用领域浏览96
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用方位的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用方位的解答，让我们一起看看吧。
- "人工智能"属于计算机的那个方向？
- 人工智能专业设在计算机系还是自动控制系，更利于专业的融合发展？
- 人工智能需要学习哪些数学知识？
- 为什么高德、百度一类的地图软件可以最快地知道各地道路的路况，有人给科普下吗？
"人工智能"属于计算机的那个方向？
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。
“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。
人工智能专业设在计算机系还是自动控制系，更利于专业的融合发展？
根据教育部最近发布得到2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。
全国将有180所高校新增人工智能专业，加上去年新增人工智能专业的35家高校，共计215所。单从技术归属来看，人工智能技术是计算机技术的一个分支，有这样一个说法“每个计算机系都有三拨人（理论、系统和AI）”。
***院于2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》，文中提出建设人工智能学科相关指导，要求完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
所以各高校需要以自身教学***优（学校特长专业、师资力量、教学物资等）以及外部合作优势（产学研企业端）为衡量标准，建立人工智能专业、搭建人工智能相关课程体系，只有这样才能使学校和学生更具有竞争力，才更有利于专业的融合发展。
附新增人工智能专业学校名单
从专业从属关系来看，人工智能专业设在计算机系比较合适，毕竟强调的是“智能”，应该更偏向基础的软件和算法。自动控制系听起来更偏向于硬件和应用，如果你说的融合发展指的是将人工智能应用在各个领域的话，设在自动控制系和计算机系应该差别不大。
你问这个问题的初衷，应该是你个人对人工智能非常感兴趣。现在人工智能专业方向，更多的是在研究生方面的专业选择。结合我读研时候的经验，人工智能专业更多的是设在计算机系，当然，其他专业也有，将人工智能应用在他们所在的那个专业领域。人工智能专业设在计算机系，更有利于专业的融合发展。
你问这个问题，我个人认为有两个方面，一个是计算机系和自动控制系哪个系更利于人工智能专业的发展，第二个就是哪个系的人工智能专业更好的去找工作。在我读研期间，计算机系能够接到更多关于人工智能和数据挖掘的项目，不仅仅是学校的项目，还有一些和外面公司合作的项目。从做项目的角度来看，我更认为计算机系的人工智能专业的学生能够有更多的项目去做，这样对于他们专业度的提升，也有更好的帮助。
从找工作的角度来看，现在人工智能在互联网领域应用的还是比较多的，比如阿里巴巴，腾讯、[_a***_]等等。一个应用最多的场景，就是在广告推荐方面，所以在你毕业时去就业的时候，更多的是选择互联网公司。但是这些公司的招聘要求更多的是偏好于计算机系的学生。因为计算机系的学生，在数据结构、计算机网络、计算机原理都会有一个很好的基础。未来在工作的时候，会更有潜力。
总和来看，如果你想选择人工智能专业的话，我建议你还是选择计算机系的人工智能专业。这样对于你未来的发展，会更有保障。
结语
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验、编程语言分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。
我会持续分享在科技方面的内容，如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会认真解答每一个问题，期待您的关注。
问这个问题的人陷入非黑即白的简单逻辑中。就好像问一个人是左手重要还是右手重要一样。缺少辩证看待问题。一搞就是要生就生要死就死的极端分析。当然也许是头条故意引流的放鱼抓鱼问题。头条很多这种无脑问题在引流。
人工智能所涉及的领域非常多，其中一种表现形式是自动控制系而已。
所以自动控制系代表不了人工智能
但是人工智能一定要通过计算机基础，所以如果只是这两个答应，计算机系是正解
人工智能需要学习哪些数学知识？
如果题主所说的【学习人工智能】是指写一些简单的代码，跑个tensorflow的手写数字识别demo，那其实不需要什么数学基础。但如果题主指的是深入了解一些经典模型的工作原理和参数求解算法的细节，那确实还是需要一些数学基础的。就以目前流行的深度学习技术来说，要系统的学习需要有微积分和线性代数的基础，而且微积分部分的基础知识要求并不高，懂链式法则，了解一些常见函数的求导方法就可以了。
不过个人建议如果有时间和精力，除了大热的深度学习技术，最好也对经典的机器学习算法也做一些了解，比如适用于监督学习的LR，SVM，Naive Bayes，Boosting，CRF，HMM，适用于非监督学习的Kmeans，DBScan，LDA。这样可以避免因为技术视野太窄，造成“手中有锤子，看什么都像钉子”的习惯性路径依赖。学习这些传统机器学习技术的数学基础知识要求也不高，除了基础微积分和线性代数，再加上一个概率论就可以搞定。
从我目前工作中用到的数学的角度来讲一下：
- 初级知识：
- 一元一次方程y=kx+b
- 二元一次方程组解法
- 余弦定理
- 勾股定理
- 三角函数
- 幂次运算
- 平方运算
- 分数运算
2. 高级知识
线性代数：如何将研究对象形式化？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论： 如何找到最优解？
这都是学习人工智能时需要碰到的数学知识。
谢邀，如果要说全，那就多了去了。但实际上如果认真学习大学数学，其实基础已经基本满足，我下面列一些基本的数学知识要求供参考。
基本要求内容：
n阶行列式
n维向量组求解
向量矩阵求解
正定二次型问题
阶方阵的相似矩阵问题
线性规划问题
数学、统计学与编程一起构成了数据科学（data science）的基础，而数据科学，是人工智能的基本知识之一，因此，学习这些基础是极为重要的：
1、线性代数（Linear Algebra）
2、随机变量（Random Variables）
3、统计分布（Statistical Distributions）
4、概率论（Probability theory）。包括：矩量母函数（Moment Generating Function，简称MGF），CGF，均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode），最大似然估计方差（Variance Maximum likelihood Expectation），中心极限定理（Central Limit Theorems），方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）
5、微积分（Calculus）
6、拟合分析（Fitting of a distribution）
7、样本（Sampling）
8、统计学***设检验（Testing of a hypothesis）
9、贝叶斯建模（Bayesian Modeling）
为什么高德、百度一类的地图软件可以最快地知道各地道路的路况，有人给科普下吗？
现在大家使用较多的地图软件，就是高德和百度了，那么地图软件是如何获知道路的实时路况信息呢？像高德和百度公司的地图数据***集通常分为三类。
公司主动数据***集
主动数据***集就是高德和百度公司，他们会利用***集车来获取实时的路况信息，车辆上面集成了CCD相机、激光仪、GPS天线等设备，***集员只需驾驶***集车在路上穿梭就行了。如果是在某些狭窄的道路上还会选择人工***集，工作人员就背着特殊的装备穿梭在大街小巷中。但是近些年来，还出现了众包数据***集，众包平台发布数据***集任务，任何人都可以接单***集数据上传平台，像高德、百度、淘宝、美团等上面就有很多的众包任务，这些都是实时数据***集的来源。
交管部门路况数据共享
现在无论是在城市道路还是高速公路上面，都安装了很多的天网监控摄像头和电子警察，可以实时的监控车辆信息，统计车流量，信号控制，违法抓拍等。这些实时的路况信息除了交管部门自己使用外，也会将这些路况数据共享给地图公司使用。
驾驶数据上传
当你使用地图软件导航时，你手机的移动网络基站、Wi-Fi接入点位置、手机的GPS定位信息都可能被***集到定位数据。当你在路上行驶时，通过手机信号就知道你的位置和移动速度，再经过大数据的分析和处理，就能得到准确的道路实时路况信息。
地图路况的数据***集，离不开大数据的分析和处理，要从大量的数据中筛选出准确、有用的实时路况信息，再综合分析计算。是多方面汇总起来才成为最终使用的地图软件，驾驶导航就能知道实时的路况信息。
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到此，以上就是小编对于人工智能应用方位的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用方位的4点解答对大家有用。
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