編譯原理人工智慧研究領域

『壹』 人工智慧的研究領域和應用領域是什麼

人工智慧應用領域機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。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做出反應的智能機器，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。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。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。2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」。

『貳』 人工智慧的主要研究領域有哪些

人工智慧的主要研究領域有：

語言的學習與處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，復雜系統，遺傳演算法人類思維方式，最關鍵的難題還是機器的自主創造性思維能力的塑造與提升。

如今沒有統一的原理或範式指導人工智慧研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經方面模擬人工智慧?或者像鳥類生物學對於航空工程一樣，人類生物學對於人工智慧研究是沒有關系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？

智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要「子符號」的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智慧)的概念，也提議人工智慧應歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]這個概念後來被某些非GOFAI研究者採納。

(2)編譯原理人工智慧研究領域擴展閱讀：

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做出反應的智能機器，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。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

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。

『叄』 人工智慧的主要研究領域和應用領域有哪些

人工智慧研究的領域極為廣泛，幾乎涉及到人類創造所需要的諸如數學、專物理、信息屬科學、心理學、生理學、醫學、語言學、邏輯學以及經濟、法律、哲學等重要學科。

目前研究過程中通常採用兩條途徑，一條是由內到外，從揭示人腦的結構和人類智能的奧妙入手，目的是搞清楚大腦處理信息的過程，目標是創立信息處理的智能理論。

另一條是由外到內，從應用計算機模擬人的智能活動入手，目標是研究開發智能機器或系統，力求達到與人的智能活動相類似的效果。總之，人工智慧的最終目標是要搞清人工智慧的有關原理，使計算機具有智慧更加聰明、更加有用。

(3)編譯原理人工智慧研究領域擴展閱讀：

中國人工智慧發展迅猛，中國政府也高度重視人工智慧領域的發展。預計到2020年，中國人工智慧產業規模將超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。2017年全球新興人工智慧項目中，中國占據51%，數量上已經超越美國。但全球人工智慧人才儲備，中國卻只有5%左右，人工智慧的人才缺口超過500萬。

全球共有超過360所具有人工智慧研究方向的高校，其中美國擁有近170所，中國僅30多所。雖然一些中國高校開設了相關課程，但總體上缺乏人工智慧的基礎教學能力，高校在獨自培養具有動手能力的應用型人才上有所欠缺。

『肆』 人工智慧的研究領域和研究途徑有哪些

人工智慧研究的領域極為廣泛，幾乎涉及到人類創造所需要的諸如數學、物理、信息科學、心理學、生理學、醫學、語言學、邏輯學以及經濟、法律、哲學等重要學科。

目前研究過程中通常採用兩條途徑，一條是由內到外，從揭示人腦的結構和人類智能的奧妙入手，目的是搞清楚大腦處理信息的過程，目標是創立信息處理的智能理論。另一條是由外到內，從應用計算機模擬人的智能活動入手，目標是研究開發智能機器或系統，力求達到與人的智能活動相類似的效果。總之，人工智慧的最終目標是要搞清人工智慧的有關原理，使計算機具有智慧更加聰明、更加有用。

『伍』 AI研究領域有哪些

目前人工智慧的研究方向常見領域如下：
1. Reasoning, problem solving演繹、推理和解決問題：逐步推導的方式尋找更有效的演算法
2. Knowledge representation知識表示法：讓機器存儲相應的知識，並且能夠按照某種規則推理演繹得到新的知識。
3. Planning規劃：建立可預測的世界模型，選擇功效最大的行為，即可以夠制定目標和實現這些目標的規范。
4. Learning機器學習：讓機器從用戶和輸入數據等處獲得知識，從而讓機器自動地去判斷和輸出相應的結果。
5. Natural language processing自然語言處理：探討如何處理及運用自然語言，自然語言認知則是指讓電腦「懂」人類的語言。自然語言生成系統把計算機數據轉化為自然語言。自然語言理解系統把自然語言轉化為計算機程序更易於處理的形式。
6. Perception感知：機器感知是指能夠使用感測器所輸入的資料（如照相機、麥克風、聲納以及其他的特殊感測器）然後推斷世界的狀態。計算機視覺能夠分析影像輸入。另外還有語音識別、人臉識別和物體識別。
7. Motion and manipulation運動和控制：機器人。
8. Social intelligence社會智慧：情感計算，了解他們的動機和情感狀態，代理人能夠預測別人的行動。（這涉及博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測）
9. Artificial General intelligence(AGI) 通用人工智慧：又稱為(Strong AI)強AI：具備與人類同等智慧、或超越人類的人工智慧，能表現正常人類所具有的所有智能行為。目前人工智慧研究階段只停留在弱人工智慧（applied AI，narrow AI，weak AI, artificial narrow intelligence, ANI）只處理特定的問題。弱人工智慧不需要具有人類完整的認知能力，甚至是完全不具有人類所擁有的感官認知能力，只要設計得看起來像有智慧就可以了。而強人工智慧也指通用人工智慧（artificial general intelligence，AGI），或具備執行一般智慧行為的能力，通常把人工智慧和意識、感性、知識和自覺等人類的特徵互相連結。

『陸』 學習人工智慧主要學習哪些課程

人工智慧的學習，簡單點來說，就是有3點，做到就相當於學會了人工智慧，然後找工作實習就可以了。
第一點學好數學知識
人工智慧就是計算機科學的一個分支，不過也有藉助其他計算機技術的時候，它和計算機的主要組成部分非常相似，差異的地方主要就是形態。它們都是硬體和軟體相配合，硬體就是實實在在可以看見，可以觸碰到的物品，而軟體則是在內部運行的，是一種可以對硬體進行控制，實現「智能」的程序。而軟體主要是經由程序設計來完成的。
程序設計就是一大堆的英文字母，被組合在一起，表達一種獨有的信息，不過除了這些還會需要到數學知識，雖然在一些比較基礎的或者是簡單的程序上用的數學知識很少，不過隨著程序越復雜，用到的數學知識就會越多，比如邏輯思維、數據結構、演算法等等。
第二點學習編程語言
人工智慧編程語言有一個共同的特點，那就是這些語言都是面向所要解決的問題、結合知識表示、完全脫離當代計算機的諾依曼結構特性而獨立設計的；它們又處於比面向過程的高級編程語言更高的抽象層次。因此，用這些語言編寫的程序，在現代計算機環境中，無論是解釋或編譯執行，往往效率很低。尤其當程序規模很大、很復雜時，將浪費大量系統資源(主要指處理機佔用時間和存儲空間佔用量)，使系統性能下降到難以容忍的地步。
第三點實戰
理論知識只是理論知識和實際運用是兩回事，擁有再好的理論，不能實現在現實中，也是沒有用的，所以基礎知識學完後就需要進行實習了，把學來的知識在實際的案例中慢慢吸收一遍，會得到不一樣的理解。

『柒』 人工智慧的研究領域主要有哪些

人工智慧的研究領域主要有：模式識別、知識工程、機器人學。

具體分析如下：
1、模式識別：又稱圖形識別，是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。
2、知識工程：是費根鮑姆教授在第五屆國際人工智慧會議上提出的一種概念，恰當運用專家知識的獲取、表達和推理過程的構成與解釋，是設計基於知識的系統的重要技術問題。
3、機器人學：又稱為機器人技術或機器人工程學，是與機器人設計、製造和應用相關的科學，主要研究機器人的控制與被處理物體之間的相互關系。
自從人工智慧誕生以來，理論和技術越來越成熟，應用領域在不斷的擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智慧不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。

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『捌』 學習人工智慧主要學什麼內容

1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論;
2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網路、編譯原理、數據結構、資料庫;
3.編程語言基礎：C/C++、Python、Java;
4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容;
5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等。
我們知道，目前國家也相繼出台了一些扶持人工智慧發展的政策，人工智慧正處於發展的紅利期，所以越早學習就越有就業優勢。人工智慧火起來就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業，還是一些中小型企業，對於人工智慧人才的需求量都非常大。
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做出反應的智能機器，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。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。目前來看，現在學習人工智慧是一個很好的時機！

『玖』 人工智慧研究的兩個領域是什麼

人臉識別、語音識別是人工智慧應用最為人熟知的兩個領域。智能音箱、人臉門禁也已經走進不少人的生活。去年大火的無人貨櫃，則用到了「物品識別」技術。接下來，人工智慧推廣應用會怎麼走？靠演算法的不斷提升嗎？

海康威視高級副總裁徐習明說：「今天的人工智慧還是一種弱人工智慧。基於深度學習的演算法精度會無限逼近100%，但永遠無法達到。隨著『准確率』提升，最後競爭的更多是場景落地能力。」
碼隆科技首席科學家黃偉林也認同這個說法。碼隆科技是一家聚焦於「物品」圖像識別的公司，無人貨櫃是其主要應用場景之一。「在物品識別領域，目前難點在於跟垂直領域內企業的需求不斷磨合，這是一個長期的過程。一些場景，預想中覺得好做，但操作下來可能難度很大，或者不是剛需。」
「現實購買場景復雜，商品品類太多，增加了數據標注以及類別定義的難度。」黃偉林說，「我們先聚焦於難度小或者剛需的環節。比如減少『貨損』是剛需，我們就在收銀環節幫助識別貨物與條碼能否對應；無人零售櫃則由於商品品類有限，識別難度降低。」
黃偉林說：「目前來看，大家更多是想找一個好的應用場景，不斷迭代演算法和數據，教育市場，培養用戶。」
除了人臉識別、語音識別等主流外，一些小眾細分領域也開始出現。「我們把設備放到工廠之後，就能根據設備發出的雜訊，判斷設備的磨損情況或者其他故障。是不是要加潤滑油？車床刀具磨損程度如何，什麼時候更換？等等。」碩橙科技創始人譚熠說。
人工智慧還能參與到創意活動中來。據了解，已經有音樂人工智慧伴奏系統在中國亮相。人工智慧通過數據分析與學習，找到相對固定模板，然後通過套用模板進行「創作」和演出。
隨著應用場景增多，如何判斷不同領域與人工智慧的結合成熟度？
「有一些指標，首先是基礎設施情況，包括演算法的成熟度、行業數據完善程度等。」上海臨港國際人工智慧研究院最近發布了《2018年度人工智慧產業格局及創新實踐研究報告》，據其副院長李笙凱介紹，「一些領域如農業、教育，行業解決方案的個性化程度比較高，工業領域則面臨設備核心數據獲取難的問題，醫療領域也缺乏對應的病因和圖像檢查等數據，因此較難應用人工智慧。」
而金融等領域由於基礎設施完善，積累了大量的用戶行為數據、表現數據，與人工智慧結合較好。「目前來看，應用最成熟的領域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫療等。」李笙凱說。
隨著人工智慧在智能安防、智能駕駛、無人零售等領域落地生根，細分領域內領軍企業如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。在市場充滿機會的同時，李笙凱也提醒：「由於時間尚短，各應用的市場仍需經過長期驗證。」