人工智能算法大牛

㈠ 华人在人工智能领域很牛，那到底有多牛

人工智能这把火已经烧到了国家战略层面，连美国总统和政府机构也卷了进来。上周四，奥巴马主持白宫前沿峰会，展望美国在未来50年的发展。峰会中，白宫发布报告《国家人工智能研究与发展策略规划》。

《IEEE模式分析与机器智能汇刊》的华人前10位大牛，与非华人前10位大牛，在每个人的总引用数上几乎不相上下。的确，最顶尖的人工智能科学家里，中国人/华人的贡献丝毫不亚于其他科学家。

另外，如果对人工智能特别是模式识别的研究领域不熟悉，那么，记住表中这20位顶尖科学家的名字吧。有兴趣的话，大家可以去搜一搜他们的简历，看看他们都在哪里工作，在哪里做研究，他们的学生、同事都是谁，相信会有很多发现。

㈡ Google这些年来招揽了哪些人工智能大牛

沈阳的自动化研究所，北京清华的机器人研究所

㈢ 现在学习人工智能怎么样未来有好的发展前景吗

发展现状

近年来，在数字经济不断推进的大背景下，人工智能发展迅速，并与多种应用场景深度融合。很多人也开始从小白变成大牛，深度理解人工智能行业。也逐渐成为推动经济创新发展的重要技术。
自2006年深度学习算法被提出，人工智能技术应用取得突破性发展。2012年以来，数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，令人工智能产业落地和商业化发展成为可能。
人工智能的水平建立在机器学习的基础上，除了先进的算法和硬件运算能力，大数据是机器学习的关键。大数据可以帮助训练机器，提高机器的智能水平。数据越丰富完整，机器辨识精准度越高，因此大数据将是各企业竞争的真正资本。分析师认为，大数据是人工智能进步的养料，是人工智能大厦构建的重要基矗通过对大量数据的学习，机器判断处理能力不断上升，智能水平也会不断提高。
未来趋势
一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人，中国通信巨头华为发布了自己的人工智能芯片并将其应用于其智能手机产品，三星最新发布的语音助手Bixby已经从软件层升级为语音助手，长时间陷入了“你问我回答”模式，人工智能通过智能手机变得更贴近人们的生活。
在应用水平上：随着第五代移动通讯技术的发展，设备之间的联通将有着更高的带宽与更低的延迟，也就催生了更多人工智能的应用，如自动驾驶、VR等等。为这些技术落地和应用扫清了障碍。
而互联网公司也将是最大的AI投入者。根据艾瑞数据分析，2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要Al算法应用领域计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的Al应用技术。
在这样的趋势下，莫比嗨客也将继续努力，莫比嗨客是一个利用人工智能技术、NLP技术和BI技术对任务精准智能分发的新任务平台。莫比嗨客被称为全场景AI数据服务提供商，玩转自动驾驶、智能医疗、新零售、智慧教育、智能金融等多场景应用。

㈣ 人工智能界有哪些大牛

人工智能已经逐渐建立起自己的生态格局，由于科技巨头的一系列布局和各种平台的开源，人工智能的准入门槛逐渐降低。未来几年之内，专业领域的智能化应用将是人工智能主要的发展方向。无论是在专业还是通用领域，人工智能的企业布局都将围绕着基础层、技术层和应用层三个层次的基本架构。
基础层就如同大树的根基，提供基础资源支持，由运算平台和数据工厂组成。中间层为技术层，通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术，如同树干连接底层的数据层和顶层的应用层。应用层利用输出的人工智能技术为用户提供具体的服务和产品。

㈤ 深度解析：为什么人工智能领域中深度学习这么火

深度学习首先在图像、声音和语义识别取得了长足的进步，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率，其实也很容易理解，深度学习是仿人来大脑神经感知外部世界的算法，而最直接的外部自然信号莫过于图像、声音和文字（非语义）。
图像识别：图像是深度学习最早尝试的领域，大牛Yann LeCun早在1989年就开始了卷积神经网络的研究，取得了在一些小规模（手写字）的图像识别的成果，但在像素丰富的图片上迟迟没有突破，直到2012年Hinton和他学生在ImageNet上的突破，使识别精度提高了一大步。2014年，香港中文大学教授汤晓鸥领导的计算机视觉研究组开发了名为DeepID的深度学习模型， 在LFW (Labeled Faces in the Wild，人脸识别使用非常广泛的测试基准)数据库上获得了99.15%的识别率，人用肉眼在LFW上的识别率为97.52%，深度学习在学术研究层面上已经超过了人用肉眼的识别。
当然在处理真实场景的人脸识别时还是差强人意，例如人脸不清晰，光照条件，局部遮挡等因素都会影响识别率，所以在实际操作中机器学习与人工确认相结合，更加妥当。国内做人脸识别的公司众多，其中Face++、中科奥森、Sensetime、Linkface、飞搜科技都是走在前面的，在真实环境运用或者在垂直细分领域中有着深厚的数据积累。在基于面部特征识别技术的情绪识别领域，阅面科技与Facethink（Facethink为天使湾早期投资项目）是国内少数进入该领域的初创公司。
语音识别：语音识别长期以来都是使用混合高斯模型来建模，在很长时间内都是占据垄断地位的建模方式，但尽管其降低了语音识别的错误率，但面向商业级别的应用仍然困难，也就是在实际由噪音的环境下达不到可用的级别。直到深度学习的出现，使得识别错误率在以往最好的基础上相对下降30%以上，达到商业可用的水平。微软的俞栋博士和邓力博士是这一突破的最早的实践者，他们与Hinton一起最早将深度学习引入语音识别并取得成功。由于语音识别的算法成熟，科大讯飞、云知声、思必驰在通用识别上识别率都相差不大，在推广上科大讯飞是先行者，从军用到民用，包括移动互联网、车联网、智能家居都有广泛涉及。
自然语言处理（NLP）：即使现在深度学习在NLP领域并没有取得像图像识别或者语音识别领域的成绩，基于统计的模型仍然是NLP的主流，先通过语义分析提取关键词、关键词匹配、算法判定句子功能（计算距离这个句子最近的标识好的句子），最后再从提前准备的数据库里提供用户输出结果。显然，这明显谈不上智能，只能算一种搜索功能的实现，而缺乏真正的语言能力。苹果的Siri、微软的小冰、安望的小灵灵都在发力智能聊天机器人领域。小灵灵众多竞争对手中还是蛮有意思的，她的设想就是“你随便和我聊天吧”，而其他竞争对手则专注于某些细分领域却面临着在细分领域仍是需要通用的聊天系统。
为什么深度学习在NLP领域进展缓慢：对语音和图像来说，其构成元素（轮廓、线条、语音帧）不用经过预处理都能清晰的反映出实体或者音素，可以简单的运用到神经网络里进行识别工作。而语义识别大不相同：首先一段文本一句话是经过大脑预处理的，并非自然信号；其次，词语之间的相似并不代表其意思相近，而且简单的词组组合起来之后意思也会有歧义（特别是中文，比如说“万万没想到”，指的是一个叫万万的人没想到呢，还是表示出乎意料的没想到呢，还是一部电影的名字呢）；对话需要上下文的语境的理解，需要机器有推理能力；人类的语言表达方式灵活，而很多交流是需要知识为依托的。很有趣，仿人类大脑识别机制建立的深度学习，对经过我们人类大脑处理的文字信号，反而效果差强人意。根本上来说，现在的算法还是弱人工智能，可以去帮人类快速的自动执行（识别），但还是不能理解这件事情本身。

㈥ 与人工智能相关的职业有哪些人工智能会涉及哪些行业

人工智能共涉及九大板块，具体包括：
1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）
4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）
5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）
6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）
7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）
8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）
9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）

㈦ 清华大学计算机科学与技术系 人工智能孙富春是不是大牛

这！还问教材！楼主不知道么即使一个大学里面一个学院一个专业也会是有很多老师的，不同的老师教的学生选的课本可能都不一样，而且不同年份入学的话教材版本啊或者教材内容又会是不一样的，除非你找到个清华的在读的问，要不然没办法
以下的课程也是清华历年来会开的课程，但是不代表课程不会变动楼主又没附加分
计算机科学与技术专业核心课程6 门，17学分
课号
课程名
学分
先修要求

计算机系统结构
3(春)
操作系统

操作系统
3(春)
计算机组成原理,数据结构

编译原理
4(春)
数据结构

计算机网络
3(秋)
操作系统

形式语言与自动机
2(秋)
离散数学（1）

汇编语言程序设计
3(秋)
计算机科学与技术专业限选课不少于11学分,其中：
计算机系统结构-----计算机科学与技术专业选修不少于2学分
课号课程名学分先修要求
微计算机技术3汇编语言程序设计
嵌入式系统3计算机组成原理 操作系统
数字系统设计自动化2数字逻辑电路
VLSI设计导论2数字逻辑电路 计算机与理论---计算机科学与技术专业选修不少于2学分
课号课程名学分先修要求
初等数论及其应用 2离散数学
高性能计算导论2（英语讲课）计算机系统结构
数据库系统原理2数据结构
网络编程与计算技术2计算机组成原理
开发方法2C++ 数据结构 工程

工程3C++ 数据结构 计算机应用技术-----计算机科学与技术专业选修不少于2学分
课号课程名学分先修要求
人工智能导论2离散数学
模式识别2几何与代数 概率与统计 人工智能导论
数字图象处理2概率与统计 程序设计基础
多媒体技术基础及应用 2信号处理原理
计算机图形学基础 2数据结构
计算机实时图形和动画技术2几何与代数
虚拟现实2计算机组成原理
现代控制技术2系统分析与控制
信息检索 2数据结构
电子商务及核心技术2数据结构 JAVA程序设计 数据库系统原理
数据挖掘2数据库系统原理 计算机科学与技术专业专题训练不少于5学分,其中计算机网络专题训练为必选
课号课程名学分先修要求
计算机网络专题训练1(秋)
操作系统专题训练2(秋)
编译原理专题训练2(秋)
数据库专题训练2(秋) 计算机科学与技术专业的任选课程
课号课程名学分先修要求
微计算机技术3汇编语言程序设计
初等数论及其应用 2离散数学
网络编程与计算技术2计算机组成原理
工程3C++ 数据结构
人工智能导论2离散数学
模式识别2几何与代数 概率与统计 人工智能导论
数字图象处理2概率与统计 程序设计基础
多媒体技术基础及应用 2信号处理原理
计算机图形学基础 2数据结构
计算机实时图形和动画技术2几何与代数
虚拟现实2计算机组成原理
现代控制技术2系统分析与控制
信息检索 2数据结构
电子商务及核心技术2数据结构 JAVA程序设计 数据库系统原理
数据挖掘2数据库系统原理

㈧ 被称为业界大牛的斯坦福计算机视觉实验室的李飞飞（Google AI 中国中心负责人）具体牛在哪里

就凭她有诸多院士的头衔也足以说明很牛了。

李飞飞美国国家工程院院士、美国国家医学院院士、美国艺术与科学院院士，美国斯坦福大学首位红杉讲席教授，以人为本人工智能研究院（HAI）院长，AI4ALL联合创始人及主席，Twitter公司董事会独立董事。

李飞飞的工作包括括受认知启发的AI，机器学习，深度学习，计算机视觉和AI+医疗保健，尤其是用于医疗保健交付的环境智能系统。她还从事认知和计算神经科学方面的工作。她发明了ImageNet和ImageNet Challenge，其中ImageNet Challenge是一项重要的大规模数据集和基准测试工作。

成功之路

李飞飞是斯坦福大学计算机科学系的第一位红杉教授，同时为斯坦福大学人类中心人工智能研究所的丹宁家族联席主任。曾担任Google副总裁，Google Cloud AI/ML首席科学家。

2020年2月，李飞飞当选为美国国家工程院院士，当选的七位华人成员中，她是唯一的女科学家；同年5月，担任Twitter公司董事会新独立董事；10月，当选为美国国家医学院院士。

作为硅谷高科技领域的华裔精英，她的成功除了天时地利人和的因素之外，更来自她自身的生命力。

以上内容参考网络-李飞飞

㈨ 迈克斯·泰格马克在人工智能领域是什么地位

迈克斯·泰格马克。
迈克斯·泰格马克是MIT麻省理工学院教授，同时也是美国物理学会研究员，被誉为“最接近费曼的科学家”。
泰格马克创始了未来生命研究所 Future of Life Institute，致力于用技术来改善人类的未来，汇聚了8000多位世界杰出的人工智能专家，包括史蒂芬·霍金、埃隆·马斯克、比尔·盖茨、雷·库兹韦尔、拉里·佩奇等。曾获《科学》杂志2003年度突破奖第一名，着有畅销书《穿越平行宇宙》《生命3.0》，获得霍金、马斯克、尤瓦尔大力推荐。
他可以算是人工智能领域真材实料的技术大牛了。
可以看下财新专访麦克斯·泰格马克的时候。

㈩ 现在通用人工智能界有哪些大牛

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。