㈠ 華人在人工智慧領域很牛，那到底有多牛
人工智慧這把火已經燒到了國家戰略層面，連美國總統和政府機構也卷了進來。上周四，奧巴馬主持白宮前沿峰會，展望美國在未來50年的發展。峰會中，白宮發布報告《國家人工智慧研究與發展策略規劃》。
《IEEE模式分析與機器智能匯刊》的華人前10位大牛，與非華人前10位大牛，在每個人的總引用數上幾乎不相上下。的確，最頂尖的人工智慧科學家裡，中國人/華人的貢獻絲毫不亞於其他科學家。
另外，如果對人工智慧特別是模式識別的研究領域不熟悉，那麼，記住表中這20位頂尖科學家的名字吧。有興趣的話，大家可以去搜一搜他們的簡歷，看看他們都在哪裡工作，在哪裡做研究，他們的學生、同事都是誰，相信會有很多發現。
㈡ Google這些年來招攬了哪些人工智慧大牛
沈陽的自動化研究所，北京清華的機器人研究所
㈢ 現在學習人工智慧怎麼樣未來有好的發展前景嗎
發展現狀
近年來，在數字經濟不斷推進的大背景下，人工智慧發展迅速，並與多種應用場景深度融合。很多人也開始從小白變成大牛，深度理解人工智慧行業。也逐漸成為推動經濟創新發展的重要技術。
自2006年深度學習演算法被提出，人工智慧技術應用取得突破性發展。2012年以來，數據的爆發式增長為人工智慧提供了充分的「養料」，深度學習演算法在語音和視覺識別上實現突破，令人工智慧產業落地和商業化發展成為可能。
人工智慧的水平建立在機器學習的基礎上，除了先進的演算法和硬體運算能力，大數據是機器學習的關鍵。大數據可以幫助訓練機器，提高機器的智能水平。數據越豐富完整，機器辨識精準度越高，因此大數據將是各企業競爭的真正資本。分析師認為，大數據是人工智慧進步的養料，是人工智慧大廈構建的重要基矗通過對大量數據的學習，機器判斷處理能力不斷上升，智能水平也會不斷提高。
未來趨勢
一般機器人是指不具有智能，只具有一般編程能力和操作功能的機器人，中國通信巨頭華為發布了自己的人工智慧晶元並將其應用於其智能手機產品，三星最新發布的語音助手Bixby已經從軟體層升級為語音助手，長時間陷入了「你問我回答」模式，人工智慧通過智能手機變得更貼近人們的生活。
在應用水平上：隨著第五代移動通訊技術的發展，設備之間的聯通將有著更高的帶寬與更低的延遲，也就催生了更多人工智慧的應用，如自動駕駛、VR等等。為這些技術落地和應用掃清了障礙。
而互聯網公司也將是最大的AI投入者。根據艾瑞數據分析，2019年中國科技企業技術研發投入約為4005億元，其中人工智慧演算法研發投入佔比為9.3%，超370億元，且大部分投入來自互聯網科技公司。主要Al演算法應用領域計算機視覺、語音識別/語音合成，以及自然語言處理佔比分別為22.5%、2.3%和7.1%，三者中計算機視覺相關演算法研發投入佔比最大，這與視覺相關創業公司數量、產業需求和政策導向呈正相關聯系，計算機視覺目前仍是中國最具代表性的Al應用技術。
在這樣的趨勢下，莫比嗨客也將繼續努力，莫比嗨客是一個利用人工智慧技術、NLP技術和BI技術對任務精準智能分發的新任務平台。莫比嗨客被稱為全場景AI數據服務提供商，玩轉自動駕駛、智能醫療、新零售、智慧教育、智能金融等多場景應用。
㈣ 人工智慧界有哪些大牛
人工智慧已經逐漸建立起自己的生態格局，由於科技巨頭的一系列布局和各種平台的開源，人工智慧的准入門檻逐漸降低。未來幾年之內，專業領域的智能化應用將是人工智慧主要的發展方向。無論是在專業還是通用領域，人工智慧的企業布局都將圍繞著基礎層、技術層和應用層三個層次的基本架構。
基礎層就如同大樹的根基，提供基礎資源支持，由運算平台和數據工廠組成。中間層為技術層，通過不同類型的演算法建立模型，形成有效的可供應用的技術，如同樹干連接底層的數據層和頂層的應用層。應用層利用輸出的人工智慧技術為用戶提供具體的服務和產品。
㈤ 深度解析：為什麼人工智慧領域中深度學習這么火
深度學習首先在圖像、聲音和語義識別取得了長足的進步，特別是在圖像和聲音領域相比傳統的演算法大大提升了識別率，其實也很容易理解，深度學習是仿人來大腦神經感知外部世界的演算法，而最直接的外部自然信號莫過於圖像、聲音和文字（非語義）。
圖像識別：圖像是深度學習最早嘗試的領域，大牛Yann LeCun早在1989年就開始了卷積神經網路的研究，取得了在一些小規模（手寫字）的圖像識別的成果，但在像素豐富的圖片上遲遲沒有突破，直到2012年Hinton和他學生在ImageNet上的突破，使識別精度提高了一大步。2014年，香港中文大學教授湯曉鷗領導的計算機視覺研究組開發了名為DeepID的深度學習模型， 在LFW (Labeled Faces in the Wild，人臉識別使用非常廣泛的測試基準)資料庫上獲得了99.15%的識別率，人用肉眼在LFW上的識別率為97.52%，深度學習在學術研究層面上已經超過了人用肉眼的識別。
當然在處理真實場景的人臉識別時還是差強人意，例如人臉不清晰，光照條件，局部遮擋等因素都會影響識別率，所以在實際操作中機器學習與人工確認相結合，更加妥當。國內做人臉識別的公司眾多，其中Face++、中科奧森、Sensetime、Linkface、飛搜科技都是走在前面的，在真實環境運用或者在垂直細分領域中有著深厚的數據積累。在基於面部特徵識別技術的情緒識別領域，閱面科技與Facethink（Facethink為天使灣早期投資項目）是國內少數進入該領域的初創公司。
語音識別：語音識別長期以來都是使用混合高斯模型來建模，在很長時間內都是占據壟斷地位的建模方式，但盡管其降低了語音識別的錯誤率，但面向商業級別的應用仍然困難，也就是在實際由噪音的環境下達不到可用的級別。直到深度學習的出現，使得識別錯誤率在以往最好的基礎上相對下降30%以上，達到商業可用的水平。微軟的俞棟博士和鄧力博士是這一突破的最早的實踐者，他們與Hinton一起最早將深度學習引入語音識別並取得成功。由於語音識別的演算法成熟，科大訊飛、雲知聲、思必馳在通用識別上識別率都相差不大，在推廣上科大訊飛是先行者，從軍用到民用，包括移動互聯網、車聯網、智能家居都有廣泛涉及。
自然語言處理（NLP）：即使現在深度學習在NLP領域並沒有取得像圖像識別或者語音識別領域的成績，基於統計的模型仍然是NLP的主流，先通過語義分析提取關鍵詞、關鍵詞匹配、演算法判定句子功能（計算距離這個句子最近的標識好的句子），最後再從提前准備的資料庫里提供用戶輸出結果。顯然，這明顯談不上智能，只能算一種搜索功能的實現，而缺乏真正的語言能力。蘋果的Siri、微軟的小冰、安望的小靈靈都在發力智能聊天機器人領域。小靈靈眾多競爭對手中還是蠻有意思的，她的設想就是「你隨便和我聊天吧」，而其他競爭對手則專注於某些細分領域卻面臨著在細分領域仍是需要通用的聊天系統。
為什麼深度學習在NLP領域進展緩慢：對語音和圖像來說，其構成元素（輪廓、線條、語音幀）不用經過預處理都能清晰的反映出實體或者音素，可以簡單的運用到神經網路里進行識別工作。而語義識別大不相同：首先一段文本一句話是經過大腦預處理的，並非自然信號；其次，詞語之間的相似並不代表其意思相近，而且簡單的片語組合起來之後意思也會有歧義（特別是中文，比如說「萬萬沒想到」，指的是一個叫萬萬的人沒想到呢，還是表示出乎意料的沒想到呢，還是一部電影的名字呢）；對話需要上下文的語境的理解，需要機器有推理能力；人類的語言表達方式靈活，而很多交流是需要知識為依託的。很有趣，仿人類大腦識別機制建立的深度學習，對經過我們人類大腦處理的文字信號，反而效果差強人意。根本上來說，現在的演算法還是弱人工智慧，可以去幫人類快速的自動執行（識別），但還是不能理解這件事情本身。
㈥ 與人工智慧相關的職業有哪些人工智慧會涉及哪些行業
人工智慧共涉及九大板塊，具體包括：
1、核心技術板塊（AI晶元、IC、計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術、生物識別技術、人臉識別技術、語音識別、大數據處理等）
2、智能終端板塊（VR/AR、人工智慧服務平台、家居智能終端、3G/4G智能終端、金融智能終端、移動智能終端、智能終端軟體、智能硬體、軟體開發平台、應用系統等）
3、智慧教育板塊（教育機器人、智慧教育系統、智慧學校、人工智慧培訓等）
4、智能機器人板塊（服務機器人、農業機器人、娛樂機器人、排險救災機器人、醫用機器人、空間機器人、水下機器人、特種機器人等）
5、智慧城市及物聯網板塊（智慧交通，智能電網，政務大數據應用，公共安全、智慧能源應用，智慧社區、智慧城建，智慧建築，智慧家居，智慧農業、智慧旅遊、智慧辦公、智慧娛樂，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服務、智慧文化服務等）
6、智慧醫療板塊（醫療影像人工智慧、智能輔助診斷提醒/臨床決策診斷系統、外科手術機器人、醫療服務機器人、醫療語音識別錄入、混合現實技術醫療大數據平台、數據分析系統（BI）、精準醫療等）
7、智能製造板塊（智能化生產線、工業機器人、工業物聯網、工業配件等）
8、智能汽車板塊（汽車電子、車聯網、自動駕駛、無人駕駛技術、激光雷達、整車廠商等）
9、智慧生活板塊（未來生活模式、智能生活家居、智能家電、3C電子、智能穿戴等）
㈦ 清華大學計算機科學與技術系 人工智慧孫富春是不是大牛
這！還問教材！樓主不知道么即使一個大學裡面一個學院一個專業也會是有很多老師的，不同的老師教的學生選的課本可能都不一樣，而且不同年份入學的話教材版本啊或者教材內容又會是不一樣的，除非你找到個清華的在讀的問，要不然沒辦法
以下的課程也是清華歷年來會開的課程，但是不代表課程不會變動樓主又沒附加分
計算機科學與技術專業核心課程6 門，17學分
課號
課程名
學分
先修要求
計算機系統結構
3(春)
操作系統
操作系統
3(春)
計算機組成原理,數據結構
編譯原理
4(春)
數據結構
計算機網路
3(秋)
操作系統
形式語言與自動機
2(秋)
離散數學（1）
匯編語言程序設計
3(秋)
計算機科學與技術專業限選課不少於11學分,其中：
計算機系統結構-----計算機科學與技術專業選修不少於2學分
課號課程名學分先修要求
微計算機技術3匯編語言程序設計
嵌入式系統3計算機組成原理 操作系統
數字系統設計自動化2數字邏輯電路
VLSI設計導論2數字邏輯電路 計算機與理論---計算機科學與技術專業選修不少於2學分
課號課程名學分先修要求
初等數論及其應用 2離散數學
高性能計算導論2（英語講課）計算機系統結構
資料庫系統原理2數據結構
網路編程與計算技術2計算機組成原理
開發方法2C++ 數據結構 工程
工程3C++ 數據結構 計算機應用技術-----計算機科學與技術專業選修不少於2學分
課號課程名學分先修要求
人工智慧導論2離散數學
模式識別2幾何與代數 概率與統計 人工智慧導論
數字圖象處理2概率與統計 程序設計基礎
多媒體技術基礎及應用 2信號處理原理
計算機圖形學基礎 2數據結構
計算機實時圖形和動畫技術2幾何與代數
虛擬現實2計算機組成原理
現代控制技術2系統分析與控制
信息檢索 2數據結構
電子商務及核心技術2數據結構 JAVA程序設計 資料庫系統原理
數據挖掘2資料庫系統原理 計算機科學與技術專業專題訓練不少於5學分,其中計算機網路專題訓練為必選
課號課程名學分先修要求
計算機網路專題訓練1(秋)
操作系統專題訓練2(秋)
編譯原理專題訓練2(秋)
資料庫專題訓練2(秋) 計算機科學與技術專業的任選課程
課號課程名學分先修要求
微計算機技術3匯編語言程序設計
初等數論及其應用 2離散數學
網路編程與計算技術2計算機組成原理
工程3C++ 數據結構
人工智慧導論2離散數學
模式識別2幾何與代數 概率與統計 人工智慧導論
數字圖象處理2概率與統計 程序設計基礎
多媒體技術基礎及應用 2信號處理原理
計算機圖形學基礎 2數據結構
計算機實時圖形和動畫技術2幾何與代數
虛擬現實2計算機組成原理
現代控制技術2系統分析與控制
信息檢索 2數據結構
電子商務及核心技術2數據結構 JAVA程序設計 資料庫系統原理
數據挖掘2資料庫系統原理
㈧ 被稱為業界大牛的斯坦福計算機視覺實驗室的李飛飛（Google AI 中國中心負責人）具體牛在哪裡
就憑她有諸多院士的頭銜也足以說明很牛了。
李飛飛美國國家工程院院士、美國國家醫學院院士、美國藝術與科學院院士，美國斯坦福大學首位紅杉講席教授，以人為本人工智慧研究院（HAI）院長，AI4ALL聯合創始人及主席，Twitter公司董事會獨立董事。
李飛飛的工作包括括受認知啟發的AI，機器學習，深度學習，計算機視覺和AI+醫療保健，尤其是用於醫療保健交付的環境智能系統。她還從事認知和計算神經科學方面的工作。她發明了ImageNet和ImageNet Challenge，其中ImageNet Challenge是一項重要的大規模數據集和基準測試工作。
成功之路
李飛飛是斯坦福大學計算機科學系的第一位紅杉教授，同時為斯坦福大學人類中心人工智慧研究所的丹寧家族聯席主任。曾擔任Google副總裁，Google Cloud AI/ML首席科學家。
2020年2月，李飛飛當選為美國國家工程院院士，當選的七位華人成員中，她是唯一的女科學家；同年5月，擔任Twitter公司董事會新獨立董事；10月，當選為美國國家醫學院院士。
作為矽谷高科技領域的華裔精英，她的成功除了天時地利人和的因素之外，更來自她自身的生命力。
以上內容參考網路-李飛飛
㈨ 邁克斯·泰格馬克在人工智慧領域是什麼地位
邁克斯·泰格馬克。
邁克斯·泰格馬克是MIT麻省理工學院教授，同時也是美國物理學會研究員，被譽為「最接近費曼的科學家」。
泰格馬克創始了未來生命研究所 Future of Life Institute，致力於用技術來改善人類的未來，匯聚了8000多位世界傑出的人工智慧專家，包括史蒂芬·霍金、埃隆·馬斯克、比爾·蓋茨、雷·庫茲韋爾、拉里·佩奇等。曾獲《科學》雜志2003年度突破獎第一名，著有暢銷書《穿越平行宇宙》《生命3.0》，獲得霍金、馬斯克、尤瓦爾大力推薦。
他可以算是人工智慧領域真材實料的技術大牛了。
可以看下財新專訪麥克斯·泰格馬克的時候。
㈩ 現在通用人工智慧界有哪些大牛
人工智慧(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更准確，因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
