人工智能在智能，人工智能在智能制造中的应用

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在智能的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能在智能的解答，让我们一起看看吧。

区块链，人工智能，大数据，互联网最后再发展是什么？

区块链：如比特币，可供机器之间转移价值。去中心化，无需人工操作。

人工智能：语音识别，图像识别，神经网络，让机器可以说话，有了眼睛，有了思想。

大数据：所有机器的数据集中处理、捕捉和管理。

最后机器会和人一样，机器有血有肉，还有钱，机器可以更好的更规范的为老百姓服务。

想学人工智能，应该本科学计科然后考研学人工智能，还是本科直接读人工智能？

两所学校都很好。如果真的能进的去，那本科学人工智能或者计算机科学与技术都可以，二者的课程不会相差很远。主要的问题在于北邮在北京，可以接触到北京的很多学术资源，比如中科院很多招北邮的本科生做实习发顶会顶刊，相比，成都差点。不过你如果不喜欢北方的气候，可以选择成电。个人以为读大学就要去北上广这种地方读，见识广，机会多。

您好，我是小青年儿，本科专业计算机科学与技术，目前正在攻读计算机科学与技术硕士。

关于这个问题，我建议是本科学习计算机科学与技术，研究生跟随导师学习让人工智能。因为本科期间学校开设的人工智能课程学习的比较片面，而且对于学生来说，接受能力还是有限的。而计算机科学与技术这个专业，在本科期间几乎把你计算机这个行业所用的的基础知识都能学一遍，虽然这个专业学习的科目比较杂乱，但是这是以后从事计算机行业所必需的。学习这些理论虽然很枯燥，但对你以后考研，就业都会有很大帮助的。目前人工智能，可能都会想到Python，但其实这是片面的，这只是其中一小部分，研究生阶段会接触机器学习，深度算法等等。所以我的建议是先学习计算机科学与技术！

关于择校，我建议北邮，第一，北邮的名气不是吹出来的，计算机这个专业也算是学校的王牌专业，以及考研的话，北邮也是热门学校。其次，北邮的地理位置也非常好，资源非常广阔。有非常好的发展前景，所以我建议选择北邮。

人工智能专业是近几年新设立的专业之一，虽然是新设立的专业，但是不少学校在研究生阶段已经积累了大量的培养经验，也有相关的科研实践场景，所以目前选择人工智能专业是完全可以的。

人工智能专业是一个比较典型的交叉学科，专业性相对于偏弱，所以在制定学习计划的时候，要尽快明确自己的主攻方向，通常进入大二之后就应该选择一个主攻方向了。目前人工智能领域的研究方向非常多，大的研究方向包括机器学习（深度学习）、自然语言处理（nlp）、计算机视觉（cv）、自动推理、知识表示和机器人学，其中前三个方向的热度相对高一些，相关的参考资料和案例也多一些。

学习计划要与发展规划相统一，如果有明确的读研计划，对于在重点大学就读的同学来说，争取拿到一个保研的名额，此时一定要重视成绩和专业排名，如果能够再获得一定的科研成果，对于保研的帮助是比较大的。在大一和大二期间还应该积极参加比赛，比赛的过程也能够开阔自己的视野，像数模、ACM、大创等比赛就可以重点关注一下。

对于在普通大学就读的同学来说，如果有考研的计划，除了要重视初试的科目之外，还需要重视实践经验的积累，这对于考研复试的影响是比较直接的。另外，由于人工智能专业的设立时间比较短，不少学校并没有研究生培养点，所以很多同学考研会选择计算机专业。

从人工智能的发展前景来看，我个人还是比较看好的，随着云计算、大数据、物联网相关技术的发展和应用，人工智能产品的落地应用场景会进一步得到完善，尤其在工业互联网的推动下，人工智能产品也会逐渐在产业领域落地应用。

最后，如果有人工智能相关的学习和科研问题，可以向我发起咨询。

电气研二硕士在不读博的前提下想转人工智能行业，是直接找人工智能领域的工作还是出国再读一个AI专业硕士？为什么？

是人工智能类的专业都给人感觉很容易很简单还是怎样～为什么会很多人这么随意的想转呢？甚至有些人连这里面很多都是数学都不知道，就想学什么所谓的人工智能，深度学习。

这不是那么容易的，很多人都是那几个名校博士，至少也学习研究几年了…除非你之前就已经自己研究这方面很久了～～转专业哪有那么容易啊～

随着人工智能和自动翻译技术的发展，中国人还有必要再学习英语吗？

纯粹从人工智能发展的角度来说，现在的AI翻译水平还不足以让你完全放弃学英语——至少暂时不能。

其实在最近人工智能再次火起来之前——几十年前——翻译学家们就已经开始尝试使用机器进行翻译了。1954年，美国乔治敦大学（Georgetown University）与IBM公司联合使用IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译试验，拉开了机器翻译研究的序幕，几十年间演进出了众多不同的翻译方法。

（IBM701计算机是IBM于1953年4月7日，正式对外发布自己的第一台电子计算机）

而随着互联网的诞生与它在八九十年代的兴起，人类所产生的语言文字数据量激增，统计方法因此得到充分应用。谷歌、百度、微软等互联网公司纷纷成立机器翻译研究组，研发了基于互联网大数据的机器翻译系统，从而使机器翻译真正走向实用。

简而言之，统计机器翻译让机器学着如何翻译短语或单词词组，例如，一个组合可以是“我的蓝色车”=>“my blue car”或“blue car”=>“蓝色车”。每个组合获得一个评分，用来评价翻译正确的程度（被用户使用）。电脑将会尝试组合不同的词组组合来产生句子的翻译，以达到最大化的翻译流利程度。这些组合的合集类似于人们在旅游中使用的《100句带你游遍美国》，但传统的翻译系统具有数以亿计的翻译组合规则。

（Geoffrey Hinton教授（最右）及其团队）

在2012年的ImageNet大赛上，多伦多大学的Geoffrey Hinton教授带领着团队使用深度学习进行机器训练与图像识别，错误率只有15.3%，成为是图像识别学科历史上的一个重要节点，也成为人工智能又一次大火的起点。

随后的两年间，AI除了被大量应用在图像、语音方面，也被用了在翻译方面。基于人工神经网络的机器翻译（ Neural Machine Translation ）也在逐渐兴起，翻译效果变得越来越好。

基于人工神经网络的机器翻译更像一个黑匣子。大多数这些翻译系统使用“编码器－解码器”模型。“编码器”将每个原文单词转换为数字向量序列，“解码器”通过从每个向量中挑选信息来生成一个译文单词。“注意模型（attention model）”对每个向量进行加权，以决定原文句子的哪些编码部分有助于产生下一个翻译的单词。与深度学习的其他应用一样，我们并不知道机器是依靠什么标准判断的，然而在大多数情况下，基于人工神经网络的机器翻译更流畅。

现在许多企业使用的都是人工神经网络机器翻译＋统计机器翻译等综合技术进行翻译。

不过，翻译属于AI的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）应用之一。不像AI在图像界可以用CNN打天下，在自然语言领域，目前并没有一个成熟、高效的AI模型可供使用。虽说循环神经网络”（RNN）模型以及其衍生出的LSTM、GRU等分支的效果比一般的CNN等要好，但也没有到非常优秀的地步——这一点在我们日常的体验中就能明显察觉，无论是翻译还是对话，机器并不能很好地理解我们的语言，时常答非所问。

所以，正如前文所说，如果纯粹从人工智能发展的角度来说，现在的AI翻译水平还不足以让你完全放弃学英语——至少暂时不能。

到此，以上就是小编对于人工智能在智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在智能的4点解答对大家有用。