人工智能的应用领域，人工智能软件适合什么人群学习呢

来源：整理时间：2022-07-17 02:25:43 编辑：数码大全手机版

1，人工智能软件适合什么人群学习呢

首先是对人工智能有极大的兴趣; 选择自己感兴趣的,这样你才有可能坚持到最后。其实这和学习是一样的道理,有很多同学,在学习的过程中,总去模仿别人的学习方法,强迫自己接受,记住,每个人都有适合自己的学习模式和习惯....学习人工智能专业,首先要求具有非常好的数理功底,有一定的计算机基础,学习人工智能会更容易。具体来说:(1)是编程基础、数据结构算法好,(2)是高数基础,比如概率论、线性代数、微积分、几何、优化理论

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及内应用系统的容一门新的技术科学。应用范围包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等。

人工智能软件适合什么人群学习呢

2，人工智能的应用领域有哪些

行业背景：近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而，当前国内甲方企业在进行人工智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比不达预期等问题，亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。产品&关键技术：云原生AI开发平台融合了成熟的人工智能开发框架以及云原生工具灵活调用云资源、高效部署云应用的能力，一方面帮助企业开发者提高算法模型的开发效率，另一方面提升交付、部署、运维环节的效率并降低TCO。横向对比甲方企业可能采用的诸多获取人工智能能力的平台和方式之后，我们认为云原生AI开发平台在AI开发应用全生命周期视角下具备一定的综合优势。应用场景：云原生AI开发平台在诸多人工智能密集应用的下游场景和行业具备通用性，包括互联网、金融、自动驾驶、政务、制造、营销等。本报告挑选了部分应用场景，梳理了上述场景下企业进行AI开发和应用过程中面临的实际需求和难点，展示了典型云原生AI开发产品的服务架构以及对企业经营管理的价值。发展趋势：AI开发平台还将朝着易用性、专业化、综合性、产用协同等方向发展，我们认为在这一过程中，AI开发平台的产品广度将进一步提升，并有望集成DevOps、AIOps等运维方法和工具，全方位融入企业的数字化经营体系。同时，AI开发平台的服务业态还将向软硬一体化方向演进，深度融合技术交流社区等平台，形成学用一体化的技术传播与升级环境。

人工智能的应用领域有哪些

3，人工智能在工业领域有哪些应用

首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用据「AI 应用前沿」长期的行业观察，人工智能在金融领域的应用场景和作用如下：智能信贷信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样“与时俱进”，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。在此趋势下，机器学习模型、专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展，尤其在“知晓客户（Know Your Customer)”方面能够避免重复劳动，加速审核流程，并加强交易监控的工作效率。自动化理赔保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点，概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多，效率低下。人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉、语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证、定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容，大幅提高理赔，审查等工作中的数据审核效率。保险定制化由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险，在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。基于人工智能技术对数据的多维度利用，保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录，投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求，并设计具有针对性的产品与保险方案，从而提供个性化的服务。保险反欺诈保险理赔案件中往往涉及大量信息，如查看信息、保单信息、出现信息等等。传统保险赔付流程对人的经验知识依赖较高，容易被惯性思维所误导，无法做到对案件中所有信息进行有效分析。机器学习、图计算等人工智能技术能够对现场照片、证件信息、车辆信息、票据等不同维度的数据进行关联组合关系分析，从而形成欺诈判断模型。这样学习形成的模型不但可以对已知诈骗手段进行识别，还能够在一定程度上预测新型的诈骗手段。智能投顾随着人工智能应用和金融科技在此领域中逐渐展露头角，“智能投顾”的概念也在行业中愈发流行。在此基础上，国内外金融界对于人工智能在财富管理的应用上存在着不同的偏好。以美国为代表的境外市场目前倾向于利用人工智能技术来识别财富投资的机会。其典型应用便是通过分析如网站数据、舆情数据、地理定位，甚至卫星定位等另类数据来辅助分析投资方向，发掘哪家股票值得投资。而国内的发展路径则更倾向于利用人工智能来优化客户的用户画像，从客户对风险的主观承受意愿及客观风险承受能力等信息进行综合、动态的评估，以定制客制化的投资组合。此外，基于人工智能技术所开发的自动交易功能也为投资管理提供了极大的助力。由于自动交易对投资策略的执行效率和成本控制工作都能带来显著提高，甚至在一定程度上提高投资组合的收益。在此趋势下，越来越多的交易员已经被机器所取代。异常交易识别传统的交易验证过程中需要中台的控制人员对比交易价格与市场基准价格，从而决定该笔交易是否存在异常。然而，由于市场流动性、交易时间、产品结构等因素的影响使得交易验证工作更加复杂化，且难以高效实施。机器学习技术能够通过构建深度神经网络模型，并通过金融机构数据库中大量异常记判断的数据进行训练，从而获得识别异常交易行为的能力，最终辅助控制人员以大幅提高交易验证的效率。智能客服客服场景存在于银行、信贷、保险等多个金融服务领域。考虑用户致电客服中心所询问的问题存在重复性、客服人员的服务效率存在客观极限，通过聊天机器人取代人类客服进行用户引导和基本问题解答是现金金融行业十分流行的趋势。基于自然语言处理技术和语音识别等技术，聊天机器人能够全年24 小时无间断为理论上所有客户提供服务，极大程度上环节客服中心的效率及成本压力。互联网支付传统的金融支付服务主要借助银行中间业务来为客户办理收款、付款其他相关委托事项。而在近几年互联网的急速发展下，像支付宝、财付通等由第三方机构提供的支付业务开始在市场上急速流行，并很快成为金融支付服务中的重要成分。在此趋势下，传统银行和电商以及电信运营商等机构正在纷纷投入互联网支付的热潮，与第三方支付企业共同形成了当下网络支付的业态格局。其中，智能语音支付、人脸支付等基于人工智能技术的应用已经开始逐渐展露头角。流程自动化平台随着金融行业的数字化趋势，流程自动化平台能够移除大量重复的、可复制的、及拥有规律性的任务以帮助运功提升效率。由于该技术在整合统计数据、核对验证信息、业绩监控管理等任务领域的实用性，使其在风险评估、财务分析、信息审核等金融行业常见的业务流程中得以应用。典型的案例比如：1、工商银行开发人工智能机器学习平台，提升业务处理效率具备四大特征，即：一站式建模能力、高性能运算和模型自学习能力、分布式框架及异构资源调度能力，以及灵活可拓展及可复用的服务能力。其中，一站式建模能力主要通过平台提供的全流程IDE 为业务人员、应用开发人员提供自动、灵活、可控的模型构建工作站，降低AI 在全行业的使用门槛。模型自学习能力则集成了开源机器学习/ 深度学习框架，以支持业务人员自动触发模型自学更新，持续优化AI 模型并提升应用效果。分布式框架和异构资源调度能提供高性能、可伸缩的实时预估框架，支持智能服务的灰度发布、服务能力随交易量自动伸缩等。最后，该AI平台可拓展及可复用的服务能力能够支持多算法的模型训练和评估，提供二次开发工具包，并支持计算机视觉、自然语言处理等应用的可复用服务，多面支持风险管理、智能客服等领域的AI 应用。2、荷兰国际集团借助智能交易决策辅助工具，提供交易最优报价荷兰国际集团针对债券交易场景部署了智能交易决策辅助工具，Katana。Katana 会针对每笔交易的相关信息并对比历史数据进行分析，并将结果可视化，以直观图表形式呈现给交易员。与现在流行的“自动化交易”不同，Katana 的作用主要用于辅助人类员工，加速决策制定的效率与效果，而非以彻底自动化的形式取代人类交易员。伴随Katana 的分析能力，荷兰国际集团的交易员能够节省大部分消耗在信息筛选和分析工作上的时间，以更高效的方式使用它们的专业知识与行业经验来在每次交易行为中为客户提供最优的报价。谢谢邀请随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术猿辅导这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术拍照搜题通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了计算机视觉技术，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有自然语言处理技术，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。口算通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是计算机视觉技术，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确英语流利说用过这个APP的也许都知道，里面有一个测你的发音准确的功能，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用语音识别技术展望随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。这里我说说几个我的想法实时监测学生的学习情况通过系统实时监控学生上课的动作、表情等，监测到上课走神、不认真听课、玩手机、睡觉等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。打卡上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生，就能提高签到的效率，节省上课时间。这里我只是简单介绍了我的一些想法，相信以后会有越来越多这样技术的应用。

人工智能在工业领域有哪些应用

4，人工智能都要学习什么课程

人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，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。核心课程ArtificialIntelligence人工智能MachineLearning机器学习AdvancedOperatingSystems高级操作系统AdvancedAlgorithmDesign高级算法设计ComputationalComplexity计算复杂性MathematicalAnalysis数学分析AdvancedComputerGraphics高级计算机图形AdvancedComputerNetworks高级计算机网络

人工智能专业的主要领域是:机器学习人工智能导论(搜索法等)图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等

5，应用人工智能的技术有哪些

摘要：在电气自动化控制中合理运用人工智能技术，能简化生产环节，控制人力成本，还能确保生产的安全性与稳定性，促进生产效率提升。本文将从人工智能的特点出发，并分析了电气自动化控制过程中人工智能技术的运用，对人工智能的应用现状加以分析的基础上，分别就人工智能在日常操作、电气设备、事故及故障诊断以及电力系统中的应用进行阐述，以促进人工智能与电气自动化的相互融合。关键词：国民经济；人工智能化；电气自动化现阶段，在电气自动化领域，人工智能技术已然成为该领域的发展趋势。将人工智能技术引入到电气工程中，能够实现智能计算机的有效应用，避免了人工失误，使电气自动化控制技术得到有效提升，能够减少人力资源投入，降低经营成本，进一步推动电气自动化的发展。一、人工智能的特点（一）可操作性高计算机技术是人工智能的设计基础。在具体的操作过程中，程序会根据输入的指令进行判断和分析，在技术推动下，人工智能具有较强的逻辑推理能力，不仅能够提高信息的准确度，还能让设备安全稳定的状态下运行。由于人工智能标准化的操作程序相对简单，因此，操作起来非常方便，使设备的利用率大大提高，很大程度上促进了人工智能的普及应用。除了部分指令必须通过专业的传输设备才能正常

生活中方方面面都有，游戏举个例子怪物的自主反击等魔兽还有ai图和普通图之分，机械自动化也算吧，专家系统，机器人，利用计算机及其图形设备帮助设计人员进行设计工作，认知科学，机器学习，反正很多了已经很普及了但是仍然处于不断开发研究阶段初级阶段的普及

6，人工智能技术有什么具体要学习的应用

首先学：编程语言Java、Python任选，如果将来走大数据方向学Java，如果走人工智能方向学Python。其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学）。最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能，其实如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能。更多人工智能技术具体要学习应用的分析，推荐咨询CDA数据分析师的课程。CDA课程要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。真正给企业提出可行性的价值方案和价值业务结果。点击预约免费试听课。

首先学：编程语言Java、Python任选，如果将来走大数据方向学Java，如果走人工智能方向学Python，其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学），最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能

这类人工智能技术在工业领域应用的不多，现在工业还在推动自动化生产，机器人比较多，但基本都不具备人工智能。

人工智能的应用金融场景大健康+AI工业制造+AI客户服务+AI交通运输+AI游戏+AI教育行业+AI音乐+AI电子商务+推荐系统新闻媒体+机器学习社交媒体+AI消费电子+AI安防领域+AI军事领域+AIAI技术的三驾马车AI IS EVERYWHERE

7，终于有人把人工智能讲明白是怎么回事了

人工智能的英文缩写“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。通俗点讲，人工智能就是人类利用科技手段将机械化的东西具备人类部分思维，而该思维几种在一个数据库中，通过数据库人工智能可以自我学习，并进行模拟人的操作。有人提出人工智能在自我学习过程中可能会具备部分人的意识。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。　　关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。　　人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。　　著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。　　人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。　　人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

8，科技术语有哪些

科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多，指的是科技类的术语，属于专业术语、科技名词。科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词。主要有两层意思：第一，科学有若干种解释，每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征，而且科学本身也在发展，人们对它的认识不断深化，给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括，指出为多数人可以接受的共同概念，那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二，技术是人类运用知识、经验和技能，并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合，对自然界进行改造的过程。科技术语有很多，如下：1、虚拟现实虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。2、人工智能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。3、认知计算认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。4、量子计算量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。5、深度学习深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。6、DT时代DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。7、计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousandwords"表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。8、人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。9、物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。