『壹』 人工智慧的應用領域包括哪些
人工智慧主要應用領域
1、農業：農業中已經用到很多的AI技術，無人機噴撒農葯，除草，農作物狀態實時監控，物料采購，數據收集，灌溉，收獲，銷售等。通過應用人工智慧設備終端等，大大提高了農牧業的產量，大大減少了許多人工成本和時間成本。
2、通信：智能外呼系統，客戶數據處理（訂單管理系統），通信故障排除，病毒攔截（360等），騷擾信息攔截等
3、醫療：利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化。例：健康監測（智能穿戴設備）、自動提示用葯時間、服用禁忌、剩餘葯量等的智能服葯系統。
4、社會治安：安防監控（數據實時聯網，公安系統可以實時進行數據調查分析）、電信詐騙數據鎖定、犯罪分子抓捕、消防搶險領域（滅火、人員救助、特殊區域作業）等
5、交通領域：航線規劃、無人駕駛汽車、超速、行車不規范等行為整治
6、服務業：餐飲行業（點餐、傳菜，回收餐具，清洗）等，訂票系統（酒店、車票、機票等）的查詢、預定、修改、提醒等
7、金融行業：股票證券的大數據分析、行業走勢分析、投資風險預估等
8、大數據處理：天氣查詢，地圖導航，資料查詢，信息推廣（推薦引擎是基於用戶的行為、屬性（用戶瀏覽行為產生的數據），通過演算法分析和處理，主動發現用戶當前或潛在需求，並主動推送信息給用戶的瀏覽頁面。），個人助理
『貳』 人工智慧的分類包括哪些
人工智慧領域的分類包括，研究包括機器人、圖像識別、語言識別、自然語言處理和專家系統等。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。
人工智慧主要有三個分支：
1) 認知AI （cognitive AI）
認知計算是最受歡迎的一個人工智慧分支，負責所有感覺「像人一樣」的交互。認知AI必須能夠輕松處理復雜性和二義性，同時還持續不斷地在數據挖掘、NLP（自然語言處理）和智能自動化的經驗中學習。
現在人們越來越傾向於認為認知AI混合了人工智慧做出的最好決策和人類工作者們的決定，用以監督更棘手或不確定的事件。這可以幫助擴大人工智慧的適用性，並生成更快、更可靠的答案。
2) 機器學習AI （Machine Learning AI）
機器學習（ML）AI是能在高速公路上自動駕駛你的特斯拉的那種人工智慧。它還處於計算機科學的前沿，但將來有望對日常工作場所產生極大的影響。機器學習是要在大數據中尋找一些「模式」，然後在沒有過多的人為解釋的情況下，用這些模式來預測結果，而這些模式在普通的統計分析中是看不到的。
然而機器學習需要三個關鍵因素才能有效：
a) 數據，大量的數據
為了教給人工智慧新的技巧，需要將大量的數據輸入給模型，用以實現可靠的輸出評分。例如特斯拉已經向其汽車部署了自動轉向特徵，同時發送它所收集的所有數據、駕駛員的干預措施、成功逃避、錯誤警報等到總部，從而在錯誤中學習並逐步銳化感官。 一個產生大量輸入的好方法是通過感測器：無論你的硬體是內置的，如雷達，相機，方向盤等（如果它是一輛汽車的話），還是你傾向於物聯網(Internet of Things)。藍牙信標、健康跟蹤器、智能家居感測器、公共資料庫等只是越來越多的通過互聯網連接的感測器中的一小部分，這些感測器可以生成大量數據（多到讓任何正常的人來處理都太多）。
『叄』 人工智慧的產業鏈有哪些
人工智慧產業鏈清晰，可分為基礎層、技術層和應用層。
1、人工智慧的產業鏈——數據和計算能力是人工智慧的基礎
底層主要是數據採集和操作。感測器和數據服務主要負責收集數據，人工智慧晶元(GPU、FPGA、ASIC、類腦晶元)和雲計算負責計算。
互聯網和移動互聯網的快速發展使人們的生活產生了大量的數據,並從中受益的爆發大數據的概念,數據積累和馬克高度重視國內,從數據收集、數據分析、數據管理和數據應用,形成一個完整的產業鏈,這也為國內人工智慧輸入大量數據訓練提供了一個堅實的基礎。
2、人工智慧的產業鏈——人工智慧技術逐漸成熟，為未來的發展提供了動力
在收集數據之後，技術層所做的就是模擬人腦，有效地處理和分析數據。演算法是技術層的核心內容，將人工智慧發展推向高潮的最著名的人工智慧演算法就是深度學習演算法。
國內研究主要集中在人工智慧技術層、自然語言處理、計算機視覺和機器學習等方面。計算機視覺佔55%，自然語言處理和機器學習分別佔13%和9%。這一集中也使國內資源成為世界上的三大優勢。
根據36kR研究所的不完全統計，中國有104家計算機視覺公司，但其中大多數公司的發展道路尚不清楚，在人臉識別領域，公司之間的競爭十分激烈。
我國的人臉識別精度已達到世界領先水平。根據國際權威人臉識別公司測試發布的最新測試報告，一家國內公司首次在評估中獲得第一名，超越了長期以來全球人臉識別演算法第一名的Vocord。
國內企業在自然語言處理領域也處於世界領先地位。目前，科大訊飛、網路、Spitzer和YunZhisheng在研究方面已經取得了一定的成果。科大訊飛在中國自然語言處理和語音識別領域處於領先地位。科大訊飛在語音識別、語音合成、語音評價等方面代表了國際最高水平。科大訊飛在許多國際競賽中都獲得了第一名。
3、人工智慧的產業鏈——人工智慧產品和服務相繼推出，得到市場的廣泛認可
在中國人工智慧的應用中，BAT無疑是第一梯隊，擁有大量的資源。其中，網路是行業領先者。阿里巴巴和騰訊也在推進人工智慧項目。他們正憑借規模迎頭趕上。雖然目前落後於網路，但其發展潛力不可低估。horizon robot等獨立的人工智慧企業，以及京東、搜狗、滴滴、頭條等在互聯網細分領域取得的垂直優勢也值得關注。
中國巨大的消費市場可以產生無數的細分市場。互聯網滲透到各個行業和領域，為人工智慧的應用提供了最有形的參考。與互聯網相比，人工智慧的應用場景只會更加廣闊。
以上就是《人工智慧的產業鏈是什麼?這才是人工智慧發展的真相》，目前，人工智慧技術在網路安全領域的應用需求旺盛，技術優勢突出，產業發展勢頭良好。然而，與人工智慧相關的核心演算法和技術還不成熟，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。
『肆』 人工智慧技術主要包含哪些
人工智慧的發展歷史是和計算機科學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。
『伍』 人工智慧技術包括哪些
人工智慧包括五大核心技術：
1.計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。
2.機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越准確。
3.自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或將合同中的條款提取出來製作成表。
4.機器人技術：近年來，隨著演算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫療機器人等。
5.生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物感測器、生物統計學，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態等進行個人身份鑒定，最初運用於司法鑒定。
『陸』 人工智慧包括哪些內容
人工智慧主要包括的內容有：python基礎與科學計算模塊、AI數學知識、線性回歸演算法、線性分類演算法、無監督學習演算法、決策樹系列演算法、Kaggle實戰、海量數據挖掘工具、概率圖模型演算法、深度學習原理到進階實戰、圖像識別原理到進階實戰、圖像識別項目、自然語言處理原理到進階實戰、自然語言處理、數據挖掘。
python基礎與科學計算模塊主要包括：
Python基礎語法
科學計算模塊Numpy
數據處理分析模塊Pandas
數據可視化模塊
AI數學知識主要包括：
微積分基礎
線性代數基礎
多元函數微分學
線性代數高級
概率論
最優化
線性回歸演算法主要包括：
多元線性回歸
梯度下降法
歸一化
正則化
Lasso回歸、Ridge回歸、多項式回歸
線性分類演算法主要包括：
邏輯回歸
Softmax回歸
SVM支持向量機
SMO優化演算法
無監督學習演算法主要包括：
聚類系列演算法
PCA降維演算法
EM演算法
GMM演算法
決策樹系列演算法主要有：
決策樹演算法
隨機森林演算法
Adaboost演算法
GBDT演算法
XGBoost演算法
等等等等，因為內容太多就不一一介紹了。如果想了解，可以私信詢問。
工智能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。
而人工智慧的主要應用領域有：
深度學習
深度學習作為人工智慧領域的一個重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學習、更新演算法，最終在人機大戰中打敗圍棋大師。
對於一個智能系統來講，深度學習的能力大小，決定著它在多大程度上能達到用戶對它的期待。
深度學習的技術原理：1.構建一個網路並且隨機初始化所有連接的權重； 2.將大量的數據情況輸出到這個網路中； 3.網路處理這些動作並且進行學習； 4.如果這個動作符合指定的動作，將會增強權重，如果不符合，將會降低權重； 5.系統通過如上過程調整權重； 6.在成千上萬次的學習之後，超過人類的表現；
計算機視覺
計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療領域成像分析、人臉識別、公關安全、安防監控等等。
計算機視覺的技術原理：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。
語音識別
語音識別，是把語音轉化為文字，並對其進行識別、認知和處理。語音識別的主要應用包括電話外呼、醫療領域聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。
語音識別技術原理：1、 對聲音進行處理，使用移動函數對聲音進行分幀； 2、 聲音被分幀後，變為很多波形，需要將波形做聲學體征提取； 3、 聲音特徵提取之後，聲音就變成了一個矩陣。然後通過音素組合成單詞；
虛擬個人助理
蘋果手機的Siri，以及小米手機上的小愛，都算是虛擬個人助理的應用。
虛擬個人助理技術原理：（以小愛為例）1、用戶對著小愛說話後，語音將立即被編碼，並轉換成一個壓縮數字文件，該文件包含了用戶語音的相關信息； 2、由於用戶手機處於開機狀態，語音信號將被轉入用戶所使用移動運營商的基站當中，然後再通過一系列固定電 線發送至用戶的互聯網服務供應商(ISP)，該ISP擁有雲計算伺服器； 3、該伺服器中的內置系列模塊，將通過技術手段來識別用戶剛才說過的內容。
自然語言處理
自然語言處理（NLP），像計算機視覺技術一樣，將各種有助於實現目標的多種技術進行了融合，實現人機間自然語言的通信。
自然語言處理技術原理：1、漢字編碼詞法分析； 2、句法分析； 3、語義分析； 4、文本生成； 5、語音識別；
智能機器人
智能機器人在生活中隨處可見，掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導航行走、安防監控等，都離不開人工智慧技術的支持。
智能機器人技術原理：人工智慧技術把機器視覺、自動規劃等認知技術、各種感測器整合到機器人身上，使得機器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環境中處理不同的任務。智能穿戴設備、智能家電、智能出行或者無人機設備其實都是類似的原理。
引擎推薦
淘寶、京東等商城，以及36氪等資訊網站，會根據你之前瀏覽過的商品、頁面、搜索過的關鍵字推送給你一些相關的產品、或網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。
Google為什麼會做免費搜索引擎，目的就是為了收集大量的自然搜索數據，豐富他的大數據資料庫，為後面的人工智慧資料庫做准備。
引擎推薦技術原理：推薦引擎是基於用戶的行為、屬性（用戶瀏覽行為產生的數據），通過演算法分析和處理，主動發現用戶當前或潛在需求，並主動推送信息給用戶的瀏覽頁面。
『柒』 AI產業鏈有哪些
目前AI人才包復括：機器學期（深度制學習）、演算法研究、人工智慧晶元製造、機器視覺、圖像識別、自然語言處理（NLP）、語音識別、推薦系統、搜索引擎、機器人、無人駕駛等領域的專業技術人才，伴隨著科學的進步，人工智慧的應用領域也在不斷的擴張，如智能醫療、智能安防、智能家居等。
人工智慧產業鏈可劃分為三層：
1. 底層基礎：硬體存儲於計算資源和數據資源等，GPU晶元、雲計算平台、感測器、數據、演算法、模型平台、機器學習等。
2. 中層技術：智能演算法、認知智能演算法等，例如自然語言處理、語音識別、圖像識別、腦科學等
3. 上層應用：硬體產品和軟體與服務，硬體中包含無人機、機器人及其他智能硬體等，軟體與服務包含搜索引擎、智能推薦、精準營銷、虛擬助手、自動駕駛及智能安防等。