人工智能化信息专业知识

1.人工智能技术是什么专业

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做出反应的智能机器,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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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。[1] 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

2.信息技术的人工智能

人工智能(AI)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,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。在1955的时候,香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序,它是一种采用树形结构的程序,在程序运行时,它在树中搜索,寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索,以得到正确的答案。

这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的,它在学术上和社会上带来的巨大的影响,以至于我们所采用的思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。1956年,作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。

从那时起,人工智能的名字才正式确立,这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功,但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会,并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后,人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统,并要求系统有自学习能力。

在1957年,香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS),它对Wiener的反馈理论有一个扩展,并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时,右图这位科学家作出了一项重大的贡献,他创建了表处理语言LISP,直到许多人工智能程序还在使用这种语言,它几乎成了人工智能的代名词,到了今天,LISP仍然在发展。

在1963年,麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究,美国政府不是为了别的,而是为了在冷战中保持与苏联的均衡,虽然这个目的是带点火药味的,但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。其后发展出的许多程序十分引人注目,麻省理工大学开发出了SHRDLU。

在这个大发展的60年代,STUDENT系统可以解决代数问题,而SIR系统则开始理解简单的英文句子了,SIR的出现导致了新学科的出现:自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步,他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了,由于计算机硬件性能的提高,人工智能得以进行一系列重要的活动,它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。

在理论方面,70年代也是大发展的一个时期,计算机开始有了简单的思维和视觉,而不能不提的是在70年代,另一个人工智能语言Prolog语言诞生了,它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远,它已经在进入我们的生活,模糊控制,决策支持等等方面都有人工智能的影子。

让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动,把人类解放用于其它更有益的工作,这是人工智能的目的。 问题求解。

人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,如向前看几步,把困难的问题分解成一些较容易的子问题,发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。

但是,尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。

另一个问题是涉及问题的原概念,在人工智能中叫问题表示的选择,人们常能找到某种思考问题的方法,从而使求解变易而解决该问题。到目前为止,人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答。

逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。

对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证,不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且许多非形式的工作,包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化,因此,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。

自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人注目的成果。

该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识——世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

智能信息检索技术。受”()*+ (*) 技术迅猛发展的影响,信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。

专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。

在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。

那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊。

3.人工智能技术是什么专业

这是人工智能的所有课程,要是感兴趣的话,可以了解一下:第一阶段前端开发 Front-end Development1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)2、Office办公自动化3、WEB前端设计与布局4、javaScript特效编程5、Jquery应用开发第二阶段核心编程 Core Programming1、Python核心编程2、MySQL数据开发3、Django 框架开发4、Flask web框架5、综合项目应用开发第三阶段爬虫开发 Reptile Development1、网络爬虫开发2、爬虫项目实践应用3、机器学习算法4、Python人工智能数据分析5、python人工智能高级开发第四阶段人工智能 PArtificial Intelligence1、实训一:WEB全栈开发2、实训二:人工智能终极项目实战。

4.我想学习人工智能,我应该具备一些什么知识

如果你只是学习人工智能的话,不大需要学习电子方面的东西,除非你是研究机电一体化,或者是机器人方面的,如果只是研究智能算法,顶多学习一门编程语言,并熟悉下算法及数据结构,数学起码有一定基础,其他么生物学有一定了解就行。人工智能大部分领域都是在研究智能算法,也就是如何用算法来实现智能。

你真的想学的话,可以先去买一本研究生或者大学关于人工智能方面的教材,参考一下,并且可以了解一下其设计知识,看自己侧重于哪一方面,毕竟人工智能研究领域比较广,侧重点也不一样。

最后出于个人给你提个醒,人工智能理论知识比较多实践方面比较少,所以学起来挺枯燥的,所以你想学的话一定要有点心理准备。

5.从事人工智能,应该学什么专业

人工智能专业,这是人工智能的所有课程,要是感兴趣的话可以了解一下:

第一阶段

前端开发 Front-end Development

1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)

2、Office办公自动化

3、WEB前端设计与布局

4、javaScript特效编程

5、Jquery应用开发

第二阶段

核心编程 Core Programming

1、Python核心编程

2、MySQL数据开发

3、Django 框架开发

4、Flask web框架

5、综合项目应用开发

第三阶段

爬虫开发 Reptile Development

1、网络爬虫开发

2、爬虫项目实践应用

3、机器学习算法

4、Python人工智能数据分析

5、python人工智能高级开发

第四阶段

人工智能 PArtificial Intelligence

1、实训一:WEB全栈开发

2、实训二:人工智能终极项目实战

人工智能化信息专业知识

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