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人工智能应用层入手-人工智能 应用层
C0f3d30c8时间2024-07-20 10:53:01分类应用领域浏览57
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层入手的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用层入手的解答，让我们一起看看吧。
- 有过大数据开发经历，读研该主攻大数据还是人工智能？
- 当前中国的人工智能发展到了什么阶段？在哪些方面展开了应用？
- 人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道？
- 人工智能是未来社会发展的趋势，从事人工智能行业门槛高不高？大家有什么看法？
有过大数据开发经历，读研该主攻大数据还是人工智能？
从技术成熟度来说，目前大数据的技术体系结构已经趋于成熟了，而人工智能还远没有成熟，或者说目前人工智能依然处在技术发展的初期阶段，有很多的创新点可以挖掘，这也是很多研究生同学，尤其是博士研究生同学，更愿意选择人工智能相关方向的重要原因。
在选择大数据还是人工智能这个问题上，要考虑到三方面因素，其一是自身的发展规划，其二是自身的知识结构和读研类型，其三是自身的能力特点。
如果未来要进入人工智能领域发展，那么读研期间就应该选择人工智能相关的方向。从当前人工智能的发展前景来看，未来人工智能相关技术在产业领域的应用空间还是比较大的，也会逐渐释放出大量的高附加值岗位。
对于专硕的同学来说，选择大数据与行业场景相结合会比较适合，毕竟大数据的落地应用已经全面展开了，相关的技术平台也日趋成熟，所以基于大数据技术来做行业场景创新更容易实现落地应用，对于未来的就业也会有比较积极的影响。
读研期间应该充分利用自身的能力特点和技术积累，这样才能更容易做出成果，当然这并不是说要固步自封。
大数据与人工智能本身的关系是非常紧密的，二者之间的边界也并不是非常清晰，现在很多从事人工智能方向的老师也都是出自大数据领域，所以在具备大数据技术积累的情况下，选择主攻人工智能相关方向也会相对比较容易。
从技术体系结构来看，大数据属于支撑层，人工智能属于应用层，大数据的数据价值需要人工智能作为出口，所以未来人工智能技术能否全面落地应用，对于大数据的发展也有非常直接的影响，从这个角度来看，大数据和人工智能也是互为支撑的关系。
最后，如果有读研、科研相关的问题，欢迎与我探讨。
当前中国的人工智能发展到了什么阶段？在哪些方面展开了应用？
人工智能技术已在实体经济中寻找落地应用，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现。不管是论文数量，产业公司数量，融资金额，中国和美国都稳稳地领跑世界其它国家，但是中国较美国的技术差距仍然较大。
人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别），例如百度发布的阿波罗自动驾驶平台。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。相比美国的全产业布局[_a***_]，中国主要集中在应用侧，另外在技术层和基础层只是局部有所突破。
目前，安防和金融领域市场份额最大，工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。中国人工智能产业初创公司700-100家，位居世界第二。目前在中国人工智能创业公司中排名前三的领域为：计算机视觉与图像，有146家公司；智能机器人，有125 家公司；自然语言处理，有92 家公司。
现如今，人工智能技术的发展迅速，已经为诸多行业赋能，但要数应用落地最早做完整的，当属智能客服
这里给大家讲一个故事，美女客服全年无休，老板却一分钱不发，为什么呢？
作为客服，小D可以说是非常优秀了，她声音甜美，工作认真，处理问题速度极快，而且不管是要她加班到深夜还是十一国庆节7天都值班，她从没有一句怨言，而且能随时随地对客户保持着良好的接待态度，但就是这样的一位金牌客服，她的工资却非常之低，而且老板从来没给过她一分钱的奖金，这是为什么呢？
美女客服全年无休 老板却一分奖金都不发？
小D是老板的女儿？老板的亲戚？所以不需要工资？我们不排除这种可能性的存在，但这里的小D并不是一个真实存在的人，而是一位智能客服人，所以，她不需要一位真实员工所需要的待遇，当公司领导决定花费千元左右去购买小D的客服坐席后，在接下来的很长一段时间里就不需要再给小D支付任何费用了。
除了不需要支付费用外，小D在工作上的表现也是非常的尽职尽责了。首先，工作时长，小D可以7*24*365天在线，不管客户何时来咨询，都能得到小D第一时间的回复，如果是小D无法解答的业务问题，小D也会马上转接给人工客服，保证客户的服务体验。在人工进行回答时，小D也不会闲着，会从自己强大的知识数据库中检索出最佳的答案，辅助人工客服进行问题解答，提升人工客服的工作效率，而且小D也可以进行呼叫中心的工作，帮助企业进行电话销售，或者呼入接听。
在AI人工智能技术高速发展的今天，我国《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020 年)》也把服务机器人列为未来15年重点发展的前沿技术，企业拥有这样的一位智能客服，帮助企业减投增效，提高生产力，何乐而不为呢！
时代飞速变化，人工智能已经走入了我们生活，如汽车上控制防抱死系统、控制汽油注入参数的电脑。谷歌正在测试的无人驾驶汽车，能够感知周围环境并做出反应。还有地图软件导航，接受音乐电台推荐，查询天气，和Siri聊天等，都是人工智能在生活中的实际应用。
从整体人工智能发展阶段来看，人工智能分为弱人工智能和强人工智能和超人工智能，目前我们仍处于弱人工智能阶段。
1）弱人工智能：弱人工智能，只专注于完成某个特定的任务，例如语音识别、图象识别和翻译等，是擅长于单个方面的人工智能。它们只是用于解决特定的具体类的任务问题而存在，大都是统计数据，以此从中归纳出模型。由于弱人工智能智能处理较为单一的问题，且发展程度并没有达到模拟人脑思维的程度，所以弱人工智能仍然属于“工具”的范畴，与传统的“产品”在本质上并无区别。
2) 强人工智能：强人工智能，属于人类级别的人工智能，在各方面都能和人类比肩，它能够进行思考、***、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，并且和人类一样得心应手。
3）超人工智能：超人工智能，在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明许多，包括科学创新、通识和社交技能。在超人工智能阶段，人工智能已经跨过“奇点”，其计算和思维能力已经远超人脑。此时的人工智能已经不是人类可以理解和想象。人工智能将打破人脑受到的维度限制，其所观察和思考的内容，人脑已经无法理解，人工智能将形成一个新的社会。
人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道？
互联网时代已经到来，学电脑专业是很不错的选择，如果加上自己喜欢电脑，学习起来就会事半功倍，现在有一门技术比高学历更好就业。不晚，当下就是一个计算机技术爆炸的时代，学成计算机。技术掌握计算机一技之长 在当下是绝对不会吃亏
人工智能不能代替人的大脑发明创造，美国为什么拥有高端科学人才？还是人掌握电脑智能，如果人类依赖于电脑智能照本念经，那么这个国家绝对落后于重视人才的国家。智能手机也并不是万能，有人想完善它还离不开智慧发明创造，但这个发明创造来源于大脑，电脑只是***作用不能完全依赖。美国掌握太空领域智能权，如果发明更高美国一筹，不受美国控制这样才真正是超强智能，这样成为利功千秋，才真正成为强国。
首先感谢你的邀请，谢谢添加关注 。人工智能在未来确实是一个不错的行业，你现在才已经高三对各种事物的认识已经能逐渐清晰，对各种行业有自己独到的看法，人工智能在未来一定会在市场中普及。加油
人工智能的未来前景当然是非常非常好。人类现在两个发展方向，一个人工智能，一个星辰大海。这是全世界都在奋力研发的领域。
先说一下人工智能的定义：就是指通过计算机程序的手段来实现类人的智能技术，像下围棋的AlphaGo就是一种人工智能。人工智能有两种定义，一种是弱人工智能，就是有类似人类的活动；一种是强人工智能，有类似人的思维活动。工业界关注的是弱人工智能，文艺界和大众关心的是强人工智能。强人工智能现在毫无希望。
现在人工智能的学习方法，主要是基于深度学习的统计学方法。这种人工智能在某一方面能超出人类自身能力，非常好地帮助人类的各种活动。
人工智能的场景有很多，各个省都有技术***，给出了人工智能的应用场景。比如
1. 智能机器人，可用在服务场景，商店、酒店、餐馆等；
2. 智能制造，比如现在的馄饨流水线都不需要几个工人，埃隆马斯克的特斯拉汽车厂里也没有多少工人，都是机器人来完成；
3. 无人驾驶，本质是人工智能在驾驶车辆；
人工智能未来的前景不用质疑必然是好的。
未来人工智能会是一个基础的“工具”、“武器”。就说现在很多行业就已经在使用人工智能了
比如：
金融行业通过人工智能机器学习算法进行反欺诈判断预警、
教育行业通过人工智能实现更真实的在线网络教育、
汽车行业的自动驾驶、
[_a1***_]数码行业的智能音箱、智能手机（里面的AI解锁、AI美颜）、
翻译行业的实时多语种同声翻译、
智能制造行业、
人工智能是未来社会发展的趋势，从事人工智能行业门槛高不高？大家有什么看法？
谢邀！
1.行业垂直领域应用人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。
2.医疗保健行业成长机器学习和大数据都是掌握海量潜在医疗数据的关键因素。基于AI的系统也能帮助医院改善其操作的流程和数据的管理。鉴于医疗保健专业人员在阅读剂量指示、或诊断数据方面难免会经常犯错，智能AI系统通过具有图像识别和光学字符辨识的功能对所有的数据进行二次检查，以减少此类错误的发生频率。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。
3.AI晶片关键在于成功整合软硬体AI晶片的核心是半导体及演算法。软件硬件成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。
4.自主学习是目标AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。首先，是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。
5.CPU和GPU结合CPU是通用于各种设备的超强性能的处理器，什么场景都可以适用，所以就需要将CPU和GPU(或其他处理器)结合起来，做到最完美的构架。为开发人员提供更多算法等。
6.AR和 AI共进退AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺，为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。如今，基于AI的发展已经成为了主流。各种企业不仅热衷于改进其现有的流程，而且还能看到AI给他们带来的潜在增长点。这也就是为什么CIO们应当重视AI的战略意义和其创新发展的空间。
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1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势
人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。
注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。
2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%
——中国人工智能企业全产业链布局完善
我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。
谢邀。
人工智能是未来社会发展趋势，这是一个必然，但是不确定的是这个人工智能的全盛时期是多久才能到来。
为什么要这么问，是以为从事物的发展规律来看即便是呈现上升趋势，受益的也只是一线发达城市。如此高精尖的技术，能否快速带给大众足够的便利性依然是个问号。
先来说说人工智能的门槛。我个人认为，人工智能应该是有相当的门槛的。主要是高等数学以及统计学等高级基础知识。这些知识对于人工智能来说非常重要。
就以人工智能中最重要的一块，深度学习来讲，它所涉及的算法需要统计学、拓扑学、高等数学、离散数学、神经网络等等一系列学科的综合表现。
相对于目前互联网的软件编程知识，量级不在一个层次上。所以，我认为，人工智能虽然会慢慢地走进我们的生活，但是依然会存在很长一段时间，让我们感觉“那么近，又那么远”。
目前人工智能应用的领域已经有很多，比如智能语音系统，现代的智能手机都会配备智能语音系统，你可以说出任何你想说的话，语音系统就可以帮你匹配对应的关键项。又或者微信的语音识别就是其中一种应用。
还有人脸识别。这个技术在北京的火车站也已经不是什么新鲜东西了。再或者谷歌和百度等高科技公司的无人驾驶汽车，等等，虽然有些技术已经慢慢成熟，有些技术还处在开发阶段，但是相信未来一定会逐渐扩展AI领域的新黑科技。
谢谢邀请！
机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，人工智能领域的技术研发确实需要具备一定的基础，而且由于人工智能是比较典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、工程学、神经学、经济学和语言学等，所以学习人工智能需要一个较为全面的知识结构，需要学习的内容也比较多。
长期以来，人工智能相关人才的培养一直以研究生教育为主，涉及到的具体方向包括机器学习（含深度学习）、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学等，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习等方向的热度比较高，不少相关的产品也处在落地应用的初期，随着物联网、大数据和云计算的不断推动，人工智能的应用边界将逐渐得到拓展。
人工智能的发展有三个大的基础，分别是数据、算力和算法，在大数据的支撑下，数据越来越丰富，而在云计算和超算的支撑下，算力也越来越强，所以目前人工智能的重点在于算法设计、算法实现和算法验证等环节，而作为初学者来说，也应该从算法开始学起。
如果想系统地学习人工智能技术，对于大学生和初入职场的初学者来说，一个比较现实的方式是读一下相关方向的研究生，这样不仅能有一个系统的学习过程，同时也能够在读研的过程中确定自己的主攻方向和培养自己的研究方法，从而做出一定的成果。从近几年人工智能方向研究生的就业情况来看，整体的岗位起点和薪资待遇水平都比较高，发展空间也相对比较大。
对于程序员来说，如果想走人工智能的研发方向，最好和自己的岗位开发任务相结合。
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！
到此，以上就是小编对于人工智能应用层入手的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用层入手的4点解答对大家有用。
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