人工智能是干什么的（曜辰人工智能是干什么的）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能是干什么的的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能技術(shù)是學(xué)什么？

• 2、人工智能技術(shù)是什么啊？

• 3、人工智能有什么好處？

• 4、人工智能畢業(yè)以后可以從事哪些方向的工作？

一、人工智能技術(shù)是學(xué)什么？

1、人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的 科技 產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

2、人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

那么，人工智能學(xué)什么內(nèi)容呢？

目前人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容主要包括： 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論（搜索法等）、圖像識(shí)別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

需要的基礎(chǔ)課程主要有，信號(hào)處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程（有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)）。

從專業(yè)的角度來說，機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、自然語言處理，這其中任何一個(gè)都是一個(gè)大的方向，只要精通其中一個(gè)方向，就已經(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個(gè)方向深入研究。其實(shí)嚴(yán)格來說，人工智能不算難學(xué)，但是也不是輕輕松松就能學(xué)會(huì)的，需要有一定的數(shù)學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ)，同時(shí)還有一段時(shí)間的積淀。

想必大家也都知道，現(xiàn)在是一個(gè)逐漸智能化的 社會(huì) ，隨著 科技 的不斷進(jìn)步，越來越多的智能化產(chǎn)品開始進(jìn)入到人們的生活中。而近些年，相信大家經(jīng)常會(huì)聽到人工智能四個(gè)字，人工智能這個(gè)行業(yè)比較吸引人，同時(shí)薪資待遇也較好。因此，很多的大學(xué)畢業(yè)生畢業(yè)之后都想要進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，但進(jìn)入這個(gè)行業(yè)并不容易，如果是零基礎(chǔ)的話更是需要學(xué)習(xí)很多東西才行。那么人工智能入門需要我們學(xué)習(xí)什么呢？

需要我們了解的一點(diǎn)是人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺、機(jī)器人等，因此，我們想要學(xué)好整個(gè)人工智能是很不容易的。

首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。很多人可能要問，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實(shí)則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學(xué)科目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們在學(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候事半功倍。

然后我們需要的就是對算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對生活中的事物進(jìn)行計(jì)算模擬，最后做出相應(yīng)操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和學(xué)習(xí)的就是編程語言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是需要編程的，推薦學(xué)習(xí)的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學(xué)習(xí)Java，而Python可以說是學(xué)習(xí)人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當(dāng)然，只掌握一門編程語言是不夠的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項(xiàng)技能，需要我們花費(fèi)大量時(shí)間和精力去掌握。

人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來越快速，這得益于計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展?？梢灶A(yù)料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會(huì)錯(cuò)，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個(gè)行業(yè)所需要的技能才行。

1.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：

高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析，博弈論；

2.算法積累：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，貝葉斯，決策樹，邏輯回歸，線性模型，聚類算法，遺傳算法，估計(jì)方法，特征工程等；

3.編程語言:

至少掌握一門編程語言，越精通越好，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；

4.技術(shù)基礎(chǔ)：

計(jì)算機(jī)原理，操作系統(tǒng)，程序設(shè)計(jì)語言，分布式系統(tǒng)，算法基礎(chǔ)；

人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一門包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等綜合學(xué)科。

該概念第一次在達(dá)茅斯頓學(xué)術(shù)會(huì)議上提出：人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以及延生人類智能科學(xué)。

核心課程

ArtificialIntelligence人工智能

MachineLearning機(jī)器學(xué)習(xí)

AdvancedOperatingSystems高級(jí)操作系統(tǒng)

AdvancedAlgorithmDesign高級(jí)算法設(shè)計(jì)

ComputationalComplexity計(jì)算復(fù)雜性

MathematicalAnalysis數(shù)學(xué)分析

AdvancedComputerGraphics高級(jí)計(jì)算機(jī)圖形

AdvancedComputerNetworks高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)

就業(yè)方向參考

(1)搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向)

(2)醫(yī)學(xué)圖像處理：醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)療器械很多都會(huì)涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。

(3)計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別方向：前面說過的指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等;還有一個(gè)大的方向是車牌識(shí)別;目前鑒于視頻監(jiān)控是一個(gè)熱點(diǎn)問題，做跟蹤和識(shí)別也不錯(cuò);

(4)還有一些圖像處理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。

另外，AI方向的人才都是高 科技 型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個(gè)方向很有發(fā)展前途。

高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。線性代數(shù)將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

需要算法的積累：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累。

需要掌握至少一門編程語言：

比如C語言，MATLAB之類。畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

學(xué)習(xí)人工智能，需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時(shí)間的積累。

需要掌握至少一門編程語言：畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

一、 Python基礎(chǔ)

二、 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，其中包含微積分基礎(chǔ)、線性代數(shù)以及概率統(tǒng)計(jì)

三、 各種框架，如Tensorflow等

四、 深度學(xué)習(xí)，其中包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

五、 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，如MTCNN+CENTER LOSS 人臉偵測和人臉識(shí)別、YOLO V2 多目標(biāo)多種類偵測、GLGAN 圖像缺失部分補(bǔ)齊以及語言喚醒等。

熟練掌握C程序設(shè)計(jì)語言，以及C++、Java、Visual Basic中的一種程序設(shè)計(jì)語言

從專業(yè)的角度來說，機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、自然語言處理，這其中任何一個(gè)都是一個(gè)大的方向，只要精通其中一個(gè)方向，就已經(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個(gè)方向深入研究。其實(shí)嚴(yán)格來說，人工智能不算難學(xué)，但是也不是輕輕松松就能學(xué)會(huì)的，需要有一定的數(shù)學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ)，同時(shí)還有一段時(shí)間的積淀。

感謝題主提出的問題，非常榮幸能夠做出回答。

1.人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，它能以類似人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。自人工智能誕生以來，其理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大?？梢韵胂?，人工智能帶來的 科技 產(chǎn)品將成為未來人類智能的“容器”。人工智能可以模擬人類意識(shí)和思維的信息過程。人工智能不是人類智能，但它可以像人類一樣思考，并可能超越人類智能。

2.人工智能是一門具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須了解計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是一門非常廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標(biāo)之一是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能的復(fù)雜任務(wù)。

那么，人工智能學(xué)到了什么？

目前，人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容主要包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論(搜索方法等)。)、圖像識(shí)別、生物進(jìn)化理論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

所需的基礎(chǔ)課程主要是信號(hào)處理、線性代數(shù)、微積分和編程(有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ))。

從專業(yè)的角度來看，機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別和自然語言處理都是大方向，只要你精通其中的一個(gè)，你就已經(jīng)非常強(qiáng)大了。所以不要看太多的內(nèi)容，有些你只需要掌握，你需要選擇一個(gè)方向來深入學(xué)習(xí)。事實(shí)上，嚴(yán)格來說，人工智能不難學(xué)，但不容易學(xué)。它需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和一段時(shí)間的積累。

二、人工智能技術(shù)是什么啊？

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是對人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能產(chǎn)業(yè)可劃分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層三部分。

什么是人工智能技術(shù)什么是人工智能技術(shù)

1、基礎(chǔ)層

可以按照算法、算力與數(shù)據(jù)進(jìn)行再次劃分。算法層面包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等內(nèi)容；算力層面包括AI芯片和AI計(jì)算架構(gòu)；數(shù)據(jù)層面包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)挖掘等內(nèi)容。

2、技術(shù)層

根據(jù)算法用途可劃分為計(jì)算機(jī)視覺、語音交互、自然語言處理。計(jì)算機(jī)視覺包括圖像識(shí)別、視覺識(shí)別、視頻識(shí)別等內(nèi)容；語音交互包括語音合成、聲音識(shí)別、聲紋識(shí)別等內(nèi)容；自然語言處理包括信息理解、文字校對、機(jī)器翻譯、自然語言生成等內(nèi)容。

3、應(yīng)用層

主要包括AI在各個(gè)領(lǐng)域的具體應(yīng)用場景，比如自動(dòng)駕駛、智慧安防、新零售等領(lǐng)域。

人工智能包含了以下7個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

1、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心。基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

2、知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識(shí)庫，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

3、自然語言處理

自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

4、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

5、計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號(hào)中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

6、生物特征識(shí)別

生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過個(gè)體生理特征或行為特征對個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

7、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。

三、人工智能有什么好處？

——————人工智能的好處在于能夠讓生產(chǎn)效率更高、提供更好的醫(yī)療服務(wù)以及讓人們的生活更加便捷。

 🛫🛫生產(chǎn)效率更好

🛫這個(gè)非常容易理解，一旦人工智能機(jī)器廣泛應(yīng)用于工廠和集體農(nóng)田中，必然會(huì)提高生產(chǎn)效率。人工智能不會(huì)覺得累，這就不用休息，能夠一天24小時(shí)干活，沒電沒能源了，就可以換另一批人工智能機(jī)器上崗。這樣，我們?nèi)祟惖漠a(chǎn)出就會(huì)大大增加，不用憂愁吃不飽，穿不暖了。

🛫或許有人擔(dān)心人工智能會(huì)讓很多人失業(yè)，尤其是對于工人和服務(wù)業(yè)人員來說，但其實(shí)，圍繞人工智能的產(chǎn)業(yè)同樣需要人力資源，如人工智能機(jī)器的生產(chǎn)、維護(hù)、法律糾紛等等，這些都是新型的就業(yè)崗位。

🏣🏣提供更好的醫(yī)療服務(wù)

🏣前不久，一臺(tái)利用華為5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)的幾千公里遠(yuǎn)程手術(shù)順利完成，由華中科大同濟(jì)醫(yī)學(xué)院的主任醫(yī)師完成，這就是人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的優(yōu)勢。它可以幫助特殊病人，偏遠(yuǎn)山區(qū)的病人，利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程線上手術(shù)，在一定程度上緩解了區(qū)域醫(yī)療發(fā)展不平衡的問題。

🏣再者，人工智能能夠提供更加充足的數(shù)據(jù)庫，能夠儲(chǔ)存更多的病例數(shù)據(jù)，以幫助醫(yī)生診斷治療。除此之外，在檢驗(yàn)看片的技術(shù)上，人工智能也能快速學(xué)習(xí)，一天的功夫，它能夠看完上萬張片子，達(dá)到主任醫(yī)師的檢驗(yàn)水平。

🚗🚗人們的生活更加便捷

🚗如今的物流就是利用了人工智能技術(shù)，點(diǎn)對點(diǎn)對接，上午點(diǎn)的單子，下午就能送達(dá)，物聯(lián)網(wǎng)在我們?nèi)债a(chǎn)生活中隨處可見。

🚗另外，人工智能機(jī)器人也可以幫我們送快遞，它有清晰的導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確快速地把快遞送到我們手上，不少高校已經(jīng)引進(jìn)了這種機(jī)器人。

🚘🛵綜上所述，人工智能在生產(chǎn)效率上，在醫(yī)療服務(wù)上都給我們帶來了諸多好處，同時(shí)讓我們的生活越來越便捷，或許它會(huì)引領(lǐng)世界第四次工業(yè)革命！

四、人工智能畢業(yè)以后可以從事哪些方向的工作？

人工智能未來的發(fā)展前景非常廣闊，可以從事的工作方向主要有智能汽車、智能機(jī)器人、智能客服、虛擬主播、智能創(chuàng)作、智能醫(yī)療、智能RPA、智慧城市、搜索引擎+智能推薦、工業(yè)視覺、金融大數(shù)據(jù)等場景。

隨著機(jī)器翻譯、圖像和人臉識(shí)別等領(lǐng)域的日漸成熟，如果說人工智能的上半場是技術(shù)的飛躍，那么人工智能的下半場則是在各個(gè)場景落地，而人工智能的下半場才剛剛開始。

若幫助到您，望采納！

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