人工智能技术基础及应用-人工智能技术基础及应用机械工业出版社

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术基础及应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术基础及应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的基础支撑主要是？
2. 人工智能包含哪些技术？
3. 人工智能的技术基础是什么？
4. 人工智能具体涉及哪些领域？

人工智能的基础支撑主要是？

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据***、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；

技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

人工智能包含哪些技术？

1.大数据

　　大数据是指从各种各样的数据之中，能够很快的获得有价值信息的能力，能够对这些信息进行整理计算，这就是大数据技术。大数据就是AI智能进化的基础条件，只有拥有大数据，AI才能够不断的进化，才能真正的变成人们所说的人工智能。

　　2.计算机视觉

　　计算机视觉就是让计算机能够像人一样有着观察和识别的能力，更加准确的来讲，就是摄像机和电脑可以代替人类的眼睛，进行识别和测量等能力，能够进行图形处理。

　　3.语音识别

人工智能的技术基础是什么？

我认为5G才是撑起人工智能的技术基础。

5G具有更大的带宽、更快的传输速度、更低的通讯延时、更高的可靠性。

对于人工智能，需要机器具备学习能力，并可以对数据进行过滤、整理甚至深度分析！

刚好5G以她更宽、更高速、精准的数据传输，像一条信息高速公路一样，为人工智能的发展提供了肥沃的土壤。比如无人驾驶、大型的仓储场所，阿尔法狗等等，都是需要快速精准的收集数据、处理数据，并且对数据进行深度分析加工！这些都是在5G基础上的发展和应用。

自然语音与机器视觉这两个重要条件是人工智能的技术基础。

人工智能是指，人工与智能工具有机结合并通过训练过的知识与技能帮助我们解决一些重复或危险的工作。

人工智能的进化是有一定逻辑关系的，先从认知开始（通过逻辑训练学习与深度学习，并进化成神经网络自我训练学习的过程）再到感知（机器识别，人工智能通过训练学习过的知识与动作通过各类传感器进来辩别，通俗的讲，也就是给机器装上各类器官组织：视觉传感器，语音识别传感器、温度传感器等）；

人工智能从认知到感知这个过程已经初步实现，例如人脸识别，体温监测、空气监测、车辆监测等，进而进行下一步：决策；

最后再执行。

认知一感知一决策一执行，这是人工智能的工作原理。

更准确的说，人工智能离不开语音识别、机器视觉及高分辩传感器，这是人工智能的技术基础。

人工智能:顾名思义就是指利用计算机技术，通过对人的意识、思维过程模拟，来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

由此可见，人工智能的基础技术是对人类的意识和思维过程的模拟，并利用大数据和云计算等一系列现代技术来生产出能与人类智能相似的智能机器。

人工智能其实是一项复杂的技术，需要的基础技术尤其是数学方面非常多。

主要包括：

1. [_a***_]：包括张量、矩阵、范数、特征分解等一些列知识

2. 概率论以及信息论：各种概率分布，离散、连续、质量函数、密度函数，香农熵，交叉熵等等。
3. 机器学习基础知识：拟合、估计、监督、无监督、梯度下降等等。
4. 卷积网络，各种神经网络，CNN，RNN...
5. 编程语言，比如python
6. 机器学习库：tensorflow、pytorch

综上，要学的东西真的非常多。

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能具体涉及哪些领域？

人工智能AI（智能科学与技术）是一门与计算机科学与技术、控制学、软件工程以及统计数学等传统专业密切相连的新兴学科，是计算机学科研究的一个方向的延伸，还与信息学密切相关。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域涉及机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等高科技领域。

人工智能本身就是多技能的高度融合，不仅有传统技术与数据科学的融合，还有从数据***集，到数据存储、分析、应用、自动控制等过程的融合。随着人工智能落地应用的深化和进阶，技能的碰撞将不断增加，要求人工智能人才掌握多种技能、复杂维度解决问题不再是偶然。

近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的***工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。top域名认为，通过一系列政策与资金扶持，各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用，为人工智能产业提供了广阔发展前景。

作为一名科技工作者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

从专业学科的角度来看，人工智能涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高。虽然人工智能领域经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能领域的知识体系依然处在发展的初期，所以长期以来人工智能领域的人才培养，一直以研究生教育为主。

从人工智能技术体系目前的研发方向来看，主要有六大研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习（深度学习）、机器人学、自动推理和知识表示，其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度比较高，很多研究生也更愿意选择这三个研究方向。

人工智能领域的研发涉及到三个大的基础，分别是数据、算力和算法，所以要想从事人工智能领域的研发也需要重视场景的搭建，这也是为什么大数据和云计算对于人工智能研发比较重要的原因。大数据和人工智能在技术体系结构上有较强的关联性，比如机器学习就是大数据两个重要的数据分析方式之一，所以很多从事大数据的研发人员，要想转向到人工智能领域也会更容易一些。

在产业互联网时代，人工智能与传统行业的结合也会越来越紧密，比如智能装备就是当前一个热点的研究领域。除此之外，人工智能与出行、医疗、教育、金融等领域的结合也越来越密切，所以人工智能涉及到的行业领域也非常广泛。

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，或者私信我！

到此，以上就是小编对于人工智能技术基础及应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术基础及应用的4点解答对大家有用。

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