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人工智能高深技术应用-人工智能高深技术应用领域
C0f3d30c8时间2024-06-08 00:09:00分类应用领域浏览85
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能高深技术应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能高深技术应用的解答，让我们一起看看吧。
数学专业可以学习人工智能深度学习吗？
数学专业当然可以学习人工智能和深度学习，本身数学专业有扎实的数学基础，人工智能机器学习深度学习越往后越能看出一个人的数学功底到底如何，谁数学基础好底子深，谁就能走的更远更快，一般学习机器学习遇到的瓶颈就是数学了。所以如果具备扎实的数学基础，又对人工智能深度学习感兴趣，恭喜你，你已经具备了良好的条件，好好加油吧！
有点奇怪，这不是顺理成章的事吗？所谓人工智能深度学习，没有硕博程度是谈不上专业的。数学专业本科基础，再朝上搞计算数学，本来就很对口嘛。我孩子就是数学专业的本硕，挺自然地去读了计算数学博士，还辅修统计学博士，最近我看他也在翻翻机器学习的专著，看得出，了解一下没啥障碍。
完全没问题的。
人工智能问题其实就是数学问题。然后根据具体的领域加强这个领域的专业知识。比如说计算机视觉这块，需要补充视频图像处理、机器学习等方面的知识。
对于数学专业的人而言，人工智能用到的数学不深。
算法是不是数学？是数学。但是，跟数学系的数学，不太重合。
但如果你真的要做人工智能，需要补计算机的课。只会python的话，等级不高。
通信工程专业可以参与到人工智能研发吗？
可以！
人工智能研发涉及的范围很广，很多方面的人才都需要。不过，通信工程专业本科毕业生是很难参与到人工智能研发的，如果想从事人工智能研发读研为好！
个人观点，仅供参考！
作为一名科技从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，当前人工智能的研发尚处在初级阶段，人工智能的技术体系尚未完善，有大量的课题需要攻克，所以当前行业领域的人才招聘主要以研究生为主。实际上，人工智能方向的人才培养也一直以研究生教育为主，所以如果未来想从事人工智能领域的研发，最好读一下相关方向的研究生。
对于通信工程专业的本科生来说，如果未来想参与到人工智能领域的研发，还需要进一步完善自身的知识结构，涉及到计算机、控制学方面的内容。通信领域近些年来的发展并不算顺利，很多通信工程专业的毕业生会从事IT行业内的相关岗位，比如从事软件开发、产品经理等。
在当前的人工智能技术背景下，从通信工程专业的知识机构上来看，毕业生从事人工智能研发可以考虑从以下几个方面入手：
第一：基于人工智能平台进行行业创新。如果本科阶段就希望参与到人工智能产品的研发团队中，应该从人工智能平台入手，这也是比较现实的选择。当前不少大型科技公司纷纷开放了自身的人工智能平台，基于这些人工智能平台进行行业创新能够大大降低开发门槛，而且未来相关的岗位需求量也会比较大。
第二：选择一个主攻方向。从事人工智能领域的研发，一定要有一个自己的主攻方向，对于初学者来说，可以从机器学习开始入门。在学习机器学习的过程中，能够逐渐形成自己的研发方法，而且也会全面丰富自身的知识结构。
第三：加入专业的研发团队。从事人工智能研发一定要有[_a***_]的支撑，不仅需要硬件上的支撑（数据中心），同时也需要有一个专业的研发环境。如果想在人工智能研发领域获得快速的成长，一定要加入到专业的研发团队，哪怕从实习岗位开始做起，也会有很多收获。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
人工智能包含的种类非常多，例如工业机器人、VR等等都属于人工智能的范畴。人工智能研发工作需要较高的技术能力和专业能力支撑，你的通信工程专业如果只是本科学历目前貌似还但不了研发的阶段，除非你继续上研究生或者博士，那么你完全可以参与研发了。
你好，我是陕西省目前唯一正规注册的，经国家有关行政机关审批的专业权威机构一一西安市户县金牌高考志愿填报志愿服务中心的首席专家张老师，很高兴接受您的邀请，回答您的问题。通信工程专业的学生，是不能够参与到人工智能研发方向的。因为，通信工程专业属于电子信息类专业的一个分支学科，而人工智能属于计算机科学与技术类专业的一个专业学科，两者没在一个专业领域，所以，通信工程专业的学生是根本不可能进入人工智能研发领域的。
电子信息工程，电子科学与技术，通信工程，微电子科学与工程，光电信息科学与工程，信息工程，广播电视工程，水声工程，电子封装技术，集成电路设计与集成系统，医学信息工程，电磁场与无线技术，电波传播与天线，电子信息科学与技术，电信工程及管理，应用电子技术教育等专业。
计算机类专业包括；
计算机科学与技术，软件工程，网络工程，信息安全，物联网工程，数字媒体技术。智能科学与技术，空间信息与数字技术，电子与计算机工程等专业。
人工智能以计算机技术为基础，依赖算法和模仿人脑神经元结构在大数据的统计下，利用高级计算机语言python等X86或者linux加购系统下编写具有深度学习的，依赖图形海量AI的gpu和CPU等架构上高精度传感器的智能的类似人脑思维的电子人工智慧。
人工智能，可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学，心理学，神经生理学，信息论，计算机科学，哲学和认知科学，不定性论以及控制论，研究范畴包括自然语言处理，机器学习，神经网络模式识别，智能搜索等应用的领域，包括机器翻译，语言和图像理解，自动程序设计，专家系统等。
现在人工智能已经成为国家的发展战略，人工智能已经从科技应用上升到战略的高度，这个专业具有非常优越的发展潜能。
我的高等院校中，清华大学的计算机智能系统国家重点实验室是在国内人工智能人才培养和科学研究的重镇。此外，北京大学，浙江大学，上海交通大学，南京大学。复旦大学，哈尔滨工业大学，西北工业大学，中国科学技术大学，华中科技大学。东南大学等院校的人工智能专业也异彩纷呈，风姿绰约。
人工智能是如何推进人类文明进程的？
人工智能是一大创新，推动科技革命，节省劳动成本，转变人的思路方法，减少劳动力，将改变社会和市场，推动社会文化进步。
人工智能将会推动社会革命，正确把握科技带来的红利，将造福人类。
这个话题非常有意思的『高大上』了，可以肯定是非要推动人类文明的进程，这得上什到国家的层面上不可。
简单真实到整个人类文明进步的问题，如果没有什么实力雄厚的充实，那是不可制作的完善完整和完美吧？
欲要反转地球人类无法想象中的『历史过去』，除了人文起源是什么关键的问题之外，现今历史常识判断推理之径，离不开许许多多的专家大师出手，把所有的历史疑难问题杂症一一对应破解。
人工智能在其中发挥作用力，慢慢破解出来许多无法知道过去的真实现象的，模拟器还原出来许多不可思异的历史真实等等，都可以通过智能化来实现。
既然如此人文起源的问题，自然而然就离不人类语言的原始『声音』，这个活化石才是根本改变人类思维意识局限的关键，例如现今社会时代发展虽然快，但是绝大数的人类的语言表达能力差，依然如故的停滞在至少几千年前的『思维方式』。
人工智能是20世纪中叶开始的计算机革命的延续和发展。
人类的技术革命，比如以前的蒸汽革命、电力革命，都是人类体力上的解放，计算机革命是人类脑力方面的解放。显然，脑力解放，不能仅仅是算术方面的解放，也应该包括大量的分析判断方面的解放。
当自己人力不够时，需要调用其他人力来解决，这就是苦力的价值。解决了机械动力，大量苦力就解放了。
当自己脑力不够时，需要调用其他脑力来解决，这就是各种文职人员的价值。解决了分析计算的工作量，白领劳动力就解放了。（也许是失业了）
计算机革命以来，攻城略地的范围都是小白领的工作，从一般的打算盘，到繁杂的数据统计，于是人类的精力更多放到整体判断决策上。“这部分还不是机器能做的事情啊。”经理的数量多起来，经理手下的人数却少了不少。
现在计算机技术升级到人工智能了，于是又追击到经理的岗位上来了。那么经理们需要往哪里躲呢？
再往上走，于是第三产业庞大。再远离重复性的具体事务，于是艺术性工作变得重要。
人工智能技术进步很快吗？其实不快。人工智能的发展依赖我们对“智能”的了解，而[_a1***_]智能的原理，说实话，我们一知半解。所以，人工智能一直有种望山跑死马的感觉。故人工智能不会是突然驾到的，所以也不会出现大批的职工失业的景象，尽管最终它会大量代替我们的很多岗位。
从服务人类角度上来说，科技的发展能减少我们的劳动强度和劳动时间。
这就在无形之中改变了我们的生活习惯，比如以前我们需要八九个小时能干完的工作，现在只需要三四个小时就能做完。
节省下来的时间我们是不是能力所能及的去干别的呢？
这样是不是在推动着行业的发展，社会的进步？
人工智能推动人类社会文明，是快速高效率的，在今天信息产业时代已初见端睨，继续发展下去前景广阔，将开启人类走进智能时代第一扇大门。人工智能软件加机械运动的配合操作，提高生产率，创造优质的高效益，拓展了人类的生存空间。不可忽视的让人感到恐怖的是，人工智能将够替代人类的一部分大脑思考问题的能力。霍金生前曾经担警告过人工智能的发展，会完全取代人类发展的文明，人类制造的机器人，反过来变成了消灭控制人类最危险的敌人，这种担忧是不无道理的。有人说科技的发展或许是人类文明的尽头。然而，我们是站在现阶段思考这个问题，许多未知事物并没有出现。当人工智能到了泛滥成灾的时候，直接威胁到人类的安全利益，那时候的人们会制定出一系列相关法规，有效控制机器人的工作范围，或制造机器人警察，以钢筋铁骨对付钢筋铁骨，设定机器人监狱，逮捕不服法的机器人，让它们闭门思过，拆卸软件改变它们的思维方式，最终是服务于人类为目的。
大数据开发与人工智能哪个学起来比较难？如何学好大数据与人工智能？
据我所知，有大数据支撑，人工智能才会更智能，而人工智能让大数据的价值更充分地发挥出来。也就是说，大数据如同自来水，人工智能如同供水系统，你若到水厂工作，怎么也需要既了解水的原理，又了解供水系统。难道你以为，你偷懒只了解其中一样，然后到水厂面试，水厂就会要你？！所以你就不要看两者哪个更难学，学的话就应该两者都学。
我认为大数据与人工智能相辅相成的，人工智能更高级一点点~
大数据（big data）在百度百科上是这么就是的，它是指无法在一定时间范围内用常规软件工具处理的数据***，是需要新处理模式才能处理的信息资产。
在数据方面我们主要研究的是对巨量数据的处理，如何将数据进行合理的挖掘得到我们想要的有用的信息。上面的图片中我们可以看出云计算，分布式处理平台等是大数据研究学习的方向。
对于人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）来说，这是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，人工智能是计算机学科的一个分支。
人工智能的学习，我们是以大数据为背景，通过分析海量数据进而得到一个结果，这个结果就是机器的指令，做出看似十分智能的处理，其实都是固定的算法分析得到的。
大概的学习内容就像上面图片一样，主要还是算法。
谢谢您的问题。我认为，大数据和人工智能不存在谁更难，因为都有难以把控的难点。
- 两者是融合的，不要割裂看。大数据是基础，人工智能是高级应用。比如，大数据可以看作一筐苹果，对其进行分类。把熟与不熟的分出来，把大的小的分出来，把好的坏的分出来。人工智能是对数据数据使用过程中，一种精准的智能化反馈。比如线上购物反映出来的喜好，滴滴打车常去的地点等。人工智能发挥作用必须使用大数据，两者很难分开看。
- 大数据开发有难点。第一，大数据未必可用。是否存在缺失、偏差等，比如一筐苹果混入了大量的梨子。第二，大数据规模不够。一筐苹果肯定比一盘苹果更有科学性。第三，算法不是万能的。一个算法只能单向解决一个问题，对于跨度广、要素多的专题，算法的复杂度增加，精准度可能会下降。第四，数据不能说明一切问题。比如政治、法律、自然灾害等外部突发因素。大数据重在对历史已有的数据分析，对未来突发状况作用和影响很小。所以，大数据有其难以克服的短板 。
- 人工智能有难点。人工智能分为输入、理解、输出三个步骤。最难的就是理解，而且现在的人工智能没有理解能力，因为信息输入有无数组合、多元涵义，特别是博大精深的汉语。目前人工智能的一些互动应用，都是提前录入了固定的程式、模型、组合，才能针对性地反馈。以后增强人工智能对信息理解，如语音识别分析，涉及很多生物、医学等学科，是难中之难。不过，这都需要使用大数据。
欢迎批评指正。
到此，以上就是小编对于人工智能高深技术应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能高深技术应用的4点解答对大家有用。
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