人工智能学科范畴（人工智能相关的学科）
本篇文章给大家谈谈人工智能学科范畴，以及人工智能相关的学科对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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人工智能涉及哪些学科?
人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用, 主要涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学等学科
研究范畴 :自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法 人类思维方式
应用领域: 智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程 机器人工厂
实际应用 :机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等.
人工智能专业包括哪些领域？
人工智能专业包括计算机领域。计算机专业就业方向
1、网络电商公司
提起网络电商，相信大家都非常熟悉，因为很多人都有网购的经历，比如说阿里巴巴，天猫商城，淘宝网，京东网购等等等等，网络电商公司的崛起，也是需要很多计算机专业的同学人才，所以这也是一个非常好的方向，有兴趣的朋友可以多关注一下这方面的事情。
2、人工智能领域
人工智能领域被誉为未来十大**竞争力的领域之一，其实我个人认为这是一个必然的发展方向，比如说我们熟知的富士康，就已经把公司内部的80%以上的员工都替换成了人工智能的机器人，从这一点上我们就可以看出人工智能领域多么有前景。
3、大数据领域
大数据领域可以说也是非常有前景的，目前全球的大数据领域公司只有那么几家，而且都做得非常好，并且他们都曾明确表示，在这方面需要大量的人才，所以对于大数据感兴趣的同学，可以尽量的多看一看这方面，但是大数据领域需要的专业程度非常高。
计算机专业就业前景
计算机专业就业前景很好。
随着现代经济和科技的发展，中国IT行业已经步入了一个高速发展的时代。大家有目共睹的IT发展及其迅猛，每年的IT人才缺口人数都高达百万以上。
在我们的工作中、学习中、生活中无不存在和使用着互联网信息技术。事实说明，互联网已经越来越广泛地深入到人们生活的方方面面，IT技术服务市场需求空缺会越来越大。精通一门编程语言，掌握一种IT技术将拥有更多的就业选择。
随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。据国内**数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万—2000万人。
人工智能所涉及的范围有哪些？
人工智能的涉及范围
智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。
学科范畴
人工智能目前是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。
涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
研究范畴
语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。
安全问题
目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。
实现方法
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（Generic Algorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
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