人工智能 —AIArtificial Intelligence ，它是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学 ps ：注意包括 2 个部分：模拟人类以及延伸人类智能 。人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别 、视网膜识别、 虹膜识别 、专家系统 、智能搜索、 博弈等。 AlphaGo 的崛起，唤醒了全世界对人工智能的关注。人工智能在数十年的实验室研究之后，终于开始走出实验室进入收获阶段。十多年间，移动互联网的兴起曾经引发过一轮互联网革命，李开复认为，人工智能市场的未来潜力，将会是当初移动互联网市场的十倍以上。现在正是将人工智能技术转化为产业应用，以满足实际商业需求、解决现实社会问题的黄金时期。同时，现在也是人工智能科学家创业的最好时期。在未来十年内，世界上超过 5% 的工作将会被人工智能所取代，尤其是翻译、记者、助理、保安、司机、销售、客服、交易员、会计、保姆等工作。人工智能到底是什么？人工智能 —AI （ Artificial Intelligence ），它是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力以及延伸人类智能科学（ ps ：注意包括 2 个部分：模拟人类以及延伸人类智能）。人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别 、视网膜识别、 虹膜识别 、专家系统 、智能搜索、 博弈等.人工智能的部分应用领域：1 ）机器人领域：人工智能机器人，如 PET 聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。2 ）语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁（特定语音识别） ; 语音邮件以及未来的计算机输入等方面。3 ）图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别 汽车牌号识别等。4 ）专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备 采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。一个十分直观的综合应用的实例： google 的无人驾驶汽车，该项目是由斯坦福人工智能实验室主任塞巴领导谷歌一个团队承担的。人工智能已经智能到什么程度了？在最近的几十年里，人工智能似乎开始呈现出井喷式发展。 1997 年 5 月， IBM 公司研制的深蓝（ DEEP BLUE ）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（ KASPAROV ），人工智能的这个完美表现开始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，从手机上的计算器到无人驾驶汽车，再到今天 Master 59 连胜人类顶尖围棋选手，再到未来可能改变世界的重大变革，人类似乎在慢慢预测到 —— 一个人工智能的时代正在来临。例如： WaveNet 模仿人类语音去年 9 月，谷歌发布了一项名为 WaveNet 的文本转语音（ Text-to-Speech ）技术。通常我们听到的计算机输出音频都很别扭，但 WaveNet 则能输出更自然的声音。当你和 Siri 对话，你还会觉得别扭，因为你能听出 Siri 是机器。但是有了 WaveNet ，或许，让人类和机器实现真正的交流，很快就不是梦想。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科。不管你选择什么专业方向，人工智能和机器人专业的主要课程包括数学、计算机课程，基本的编程语言、算法设计、操作系统、数据结构、逻辑、概率论和数理统计等方法。人工智能专业的分支情况：接下来，我们来看看这个 AI 这个综合型学科的一个专业分支，总的来说可以分为以下几个分支：第一，模式识别；第二，机器学习；第三，数据挖掘；第四，智能算法 。模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字的逻辑关系的等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识 涉及到图像处理分析等技术。机器学习 ：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法 ; 例如，我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。在国外高校都有其偏重，了解各个分支能够很好地指导选择自己感兴趣的方向，在申请学校的时候也可以做到有的放矢。AI 的就业导向以及申请学校前的实习导向参考：关于 AI 在美国的就业方向主要有，科研机构（机器人研究所等），软硬件开发人员，高校讲师等。当然了，鉴于一些高科技公司开辟出了新的研究领域，比如谷歌的无人驾驶汽车… 在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级， IT 行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点正好都是 3-5 年后的时间，正好是同学们学成归来的时候 !就业方向和会议方向参考：1 ）搜索方向：百度、谷歌、微软、 yahoo 等（包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向）2 ）医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、 GE 、飞利浦等。3 ）计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等；还有一个大的方向是车牌识别；目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错。4 ）还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。鉴于 AI 方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以这个方向很有发展前途。人工智能专业最好的美国大学排名参考

麻省理工 Massachusetts Institute of Technology

卡内基梅隆大学 Carnegie Mellon University

斯坦福大学 Stanford University

加州大学伯克利分校 University of California–Berkeley

德克萨斯大学奥斯汀分校 University of Texas–Austin

华盛顿大学 UW University of Washington

佐治亚理工学院 Georgia Institute of Technology

伊利诺伊大学厄本那 — 香槟分校 University of Illinois–Urbana-Champaign

马萨诸塞大学安默斯特校区 University of Massachusetts–Amherst

宾夕法尼亚大学 University of Pennsylvania

密歇根大学安娜堡分校 University of Michigan–Ann Arbor

康奈尔大学 Cornell University

马里兰大学帕克分校 University of Maryland–College Park

加州大学洛杉矶分校 University of California–Los Angeles

南加州大学 University of Southern California

哥大 Columbia University

布朗大学 Brown University

加州理工 California Institute of Technology

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