人工智能应用常识有哪些-人工智能应用常识有哪些方面

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常识有哪些的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用常识有哪些的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的三大专业知识？
2. 开发人工智能需要学习哪些知识？

人工智能的三大专业知识？

人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。

收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;

落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对***数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。

互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。

传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。

数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。

开发人工智能需要学习哪些知识？

想几百字把这个问题回答，我无能为力，尽管我多少学了点python。只能简单说说方向。

人工智能，没有吹嘘的那么上天。就是一种工具、数学模型方法。而且现在能力依然有限，还是小孩子。

一个小小的计算器，算不算人工智能，算。要实现自己开发个小计算器，正常本科生，有半年应该可实现自主开发。无论用c++，vb还是python。

大型一点的项目，就需要深入学习了。例如神经网络、机器学习等方法，这反倒不是编程问题，而是数学能力问题。这些数学模型方法，可惜没中国人的模型，都外国的。

当然，仅仅应用，进行大数据处理等等，可略懂上述模型就可以了，无需深入，例如利用python，直接借用功能库就可以了。但这毕竟是随着别人的***后面，早晚这些库收费不共享了，又得出现在芯片的问题，届时抓虾。

如有能力和时间的，学基础的语言。想速成、基于现实应用，学python，这个编程量小一点，但是因共享，商业性会有问题，基于自用可考虑。

再有能力的，弄出中国人自己的python或者***all basic。如果让外国这些东西给小孩子***，再30年后，可能也就没中国传统文化了。

我做不到了，交棒了。后生可畏，后生有责了。

一、应用领域
机器视觉(CV)：机器视觉充当的角色就相当于人眼的作用，让机器通过摄影能够达到人眼的作用。主要的应用领域包括：医疗、[_a***_]制造、机器人、安防、军事等。所以说，机器视觉的应用是相当广泛的。机器视觉技术在我们现在的生活中也随处可见，像人脸识别、指纹识别以及现在手机厂商都在宣传的AI摄影、无人超市、无人驾驶等，这些技术的背后都包含了机器视觉。
自然语言处理(NLP)：自然语言处理就是让机器能够理解人类的语言，让机器也能开口说话，和我们进行正常交流。自然语言处理的应用领域相对于机器视觉而言要少很多，主要应用领域包括：翻译、机器人聊天、文本处理等。现在的智能手机都会有语音助手如小爱、小娜、小冰、Siri还有诸多的智能音箱(天猫精灵、京东音箱)等，还有今日头条的推荐系统也就是基于你的浏览记录来分析你的爱好，推荐给你兴趣相投的文章。
二、发展情况
从应用领域也不能完全说明两者的发展状况，下面我们通过一组数据来说话，从今年的人工智能领域的公司情况来看，有42%的机器视觉企业，而自然语言处理只占据了19%。

通过上图可以发现，机器视觉还是遥遥领先于自然语言处理的。再加上中国工业2025***的推动，机器视觉的发展前景更加巨大，应用工业制造想要实现智能化，无人化是离不开机器视觉的。

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到此，以上就是小编对于人工智能应用常识有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用常识有哪些的2点解答对大家有用。

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