人工智能常见的开发语言有哪些：Python、Java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo。 1、Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。Python之所以时候AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用。 2、Java也是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个

计算机图形学（Computer Graphics）讲的是图形，也就是图形的构造方式，是一种从无到有的概念，从数据得到图像。是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。 计算机视觉（Computer Vision）是给定图象，从图象提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。 数字图像处理（Digital Image Processing）是对已有的图像进行变换、分析、重构，得到的仍是图像。 模式识别（PR）本质就是分类，根据常识或样本或二者结

人工智能从事工作如下： 1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。 2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。 3、人工智能运维工程师。大数据与AI

学python一般需要4个月-6个月。 初级Python掌握阶段学习时间：如果是零基础选择自学，这个期间主要学习的内容是常量、变量的应用，运算符的了解和使用、流程控制的使用等，掌握【Python编程语言】基础内容、OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题。 根据个人的理解能力和时间安排，所需要的时间也不同，一般都是5个月左右或者是更多。如果是已经有其他程序语言的基础，那么所需要的时间也是会大大的减少。深入Python学习时间：深入学习的时

人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？ 一、按照模型训练方式不同可以分为： 监督学习（Supervised Learning） 无监督学习（Unsupervised Learning） 半监督学习（Semi-supervised Learning） 强化学习（Reinforcement Learning） 常见的监督学习算法包含以下几类：1.人工神经网络（Artificial Neural Network）类： 反向传播（Backpropagation） 波尔兹曼机（Boltzmann Machine）

AI图像识别主要基于图像处理和计算机视觉技术，通过对待识别图像进行预处理、特征提取和分类，实现对图像中各种对象的识别和分类。 1.图像预处理 图像预处理是AI图像识别的第一步，它的目的是对待识别图像进行预处理，以去除干扰和噪声，增强图像的特征信息。常见的图像预处理方法包括灰度化、二值化、去噪、平滑等。 2.特征提取 特征提取是AI图像识别的关键步骤，它的目的是从预处理后的图像中提取出有效的特征，以供后续分类器使用。

近年来，计算和信息技术（IT）飞速发展，人工智能（AI）因深度学习的空前普及和成功而确立为人类探索机器智能的前沿领域。基于此，产生了一系列突破性的研究成果，包括 Yann LeCun 提出的卷积神经网络 (CNN) 和 Yoshua Bengio 在深度学习因果推理领域的贡献 。人工智能的先驱之一杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 于 2006 年提出深度信念网络模型和反向传播优化算法. 另一位人工智能研究者 Jürgen Schmidhuber 提出了应用最广泛的循环神经网络（RNN）、长短期记忆

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一项基于人工智能和语言学的技术，旨在让计算机能够更好地理解、处理和生成自然语言。随着人工智能技术的不断发展，NLP逐渐成为热门领域，并且在未来具有广阔的就业前景。 随着社会信息化的不断推进，大数据和人工智能技术的发展，NLP持续增强了信息处理的能力。尤其在与自然语言相关的领域，如文本挖掘、搜索引擎、智能客服、智能翻译等方面将得到广泛应用。具有NLP技术的企业，可以有

机器视觉和机器人视觉的意思不一样。 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一

最早的自然语言理解方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。其发展主要分为三个阶段。 早期自然语言处理 第一阶段(60~80年代):基于规则来建立词汇、句法语义分析、问答、聊天和机器翻译系统。好处是规则可以利用人类的内省知识，不依赖数据，可以快速起步；问题是覆盖面不足，像个玩具系统，规则管理和可扩展一直没有解决。 统计自然语言处理 第二阶段(90年代开始)：基于统计的机器学习(ML)开始流行，很

深度学习是一类机器学习方法，可实例化为深度学习器，所对应的设计、训练和使用方法集合称为深度学习。 深度学习器由若干处理层组成，每层包含至少一个处理单元，每层输出为数据的一种表征，且表征层次随处理层次增加而提高。 深度的定义是相对的。针对某具体场景和学习任务，若学习器的处理单元总数和层数分别为M和N，学习器所保留的信息量或任务性能超过任意层数小于N且单元总数为M的学习器，则该学习器为严格的或狭义的深度学习器

一、NLU、NLP、NLG的定义 1. NLU 自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是指计算机系统对自然语言文本进行分析、理解和推理的过程。NLU技术包括词法分析、句法分析、语义分析和语用分析等方面，旨在使计算机能够理解自然语言文本的含义和意图。NLU技术是自然语言处理的核心技术之一，它是实现智能对话、文本分类、信息抽取等应用的基础。 2. NLP 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指计算机系统对自然语言文本进行处理和分析的过

人工智能算法有集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。 一、集成算法。 1、简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。 2、每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法组织起来，即多个专家共同决定结果。集成算法比使用单个模型预测出来的结果要精确的多，但需要进行大量的维护工作。 二、回归算法。 1、回归分析是在一系列的已知自变量与因变量

一、引言 对于电商企业来说，搜索功能是其重中之重。这是买家进行购买的最便捷有效的途径。因此我们的搜索引擎也是公司最重要的产品。而搜索的关键是什么呢，自然是能够在第一时间明确用户的意图并给出与之相匹配的商品结果。所以怎么才能更好的理解用户，怎么能够在最快的时间内给到用户想要的结果，这便是我们在搜索实践中一直探讨优化的方向与目标。本文基于这一个月的进展做一个词向量在召回中的运用分析。 二、什么是词向量 在

机器视觉的应用越来越广泛，目前可以应用于工业、医疗、军事、安防、智能交通等众多领域。机器视觉是指机器人具有视觉感知功能的系统，具有高效性、准确性、智能性等的特点。 1.工业领域：在工业生产中，机器视觉技术可以用于自动检测和自动化加工，通过对工件进行检测和测量，使得整个生产过程更加智能化和高效化。例如在智能制造中，机器视觉技术可以用于识别零件，检测生产线上的缺陷和故障，从而提高了整个生产过程的可靠性和质

计算机视觉。 1、计算机视觉算法在图像识别方面的一些难点：同一物体，摄像头可以从多个角度来展现。物体可视的大小通常是会变化的(不仅是在图片中，在真实世界中大小也是由变化的)。 2、人脸识别算法主要包含三个模块：人脸检测（Face Detection）：确定人脸在图像中的大小和位置，也就是在图像中预测anchor。人脸对齐，它的原理是找到人脸的若干个关键点(基准点，如眼角，鼻尖，嘴角等)，然后利用这些对应的关键点通过相似变换将人脸换到

算法工程师是人工智能领域中专注于研究人工智能相关前沿算法的工程师。他们通过研究机器学习、知识应用、智能决策等技术，实现了算法的设计和训练。算法在人工智能的开发中起着关键作用，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用等步骤。 因此，算法工程师在人工智能领域中具有广阔的就业前景。他们可以参与人工智能的开发过程中，为实现智能化、自动化的社会做出贡献。

以下是算法工程师学习的几个专业： 1、计算机科学 计算机科学是算法工程师必须掌握的基础学科。算法工程师需要对计算机科学的核心原理有深入的了解，包括数据结构、算法、操作系统、计算机体系结构等。此外，算法工程师还需要熟练掌握至少一种编程语言，如C++、Python或Java。 2、数学 数学是算法设计和分析的重要工具。算法工程师需要学习各种数学概念，包括离散数学、线性代数、微积分和概率统计。这些知识可以帮助算法工程师更好地理

计算机CV是Computer Vision（计算机视觉）的缩写。 CV一直是目前深度学习领域中最热的研究领域，它是一种交叉学科，包括计算机科学、数学、工程学、物理、生物学和神经科学等。CV作为一个应用方向，在学界和工业界都十分火爆。

简单来说，Python是一个程序开发语言，是一个：高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。 Python是一门多种用途的编程语言，时常在扮演脚本语言的角色。一般来说，Python可定义为面向对象语的脚本语言：这个定义把面向对象的支持和全面的面向脚本语言的角色融合在一起。事实上，人们往往以“脚本”而不是“程序”描述Python的代码文件。

随着科技的不断进步，人工智能（AI）已经渗透到了我们生活的方方面面，搜索引擎也不例外。AI与传统搜索引擎之间的较量成为了科技界和互联网用户关注的热点话题。 A - 搜索引擎 搜索引擎是一种互联网工具，旨在帮助用户在互联网上查找相关信息。它们通过扫描互联网上的网页、文档和其他内容，然后根据用户提供的查询条件，返回与查询相关的结果列表。以下是搜索引擎的关键特点和组成部分： 爬虫程序：搜索引擎使用网络爬虫，也称为蜘蛛

自动驾驶技术作为人工智能领域的一个重要应用，正在引领着汽车行业的革命。通过结合感知、决策和控制等关键技术，汽车得以实现无人驾驶，带来更高的安全性、效率和舒适性。本文将深入探讨人工智能是如何实现自动驾驶的，以及其对未来交通和社会的影响。 一、感知技术：看得见、听得清 自动驾驶车辆需要通过传感器获取周围环境的信息，使其能够感知道路、交通信号和其他车辆的存在。常用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和

机器学习是深度学习的基础。 在机器视觉和深度学习中,人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习,作为机器学习的一部分。机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比,必须手动定义和验证功能。 在计算机视觉领域中，若识别一只熊猫，机器学习的方法是告诉机器熊猫的各种特征，比如鼻子，眼睛，嘴巴，毛发等等特征，让机器认识到拥有这些特征的便是一只熊猫。

随着人工智能技术的不断创新和应用，我们可以看到人工智能在各个领域的应用越来越广泛。其中，有一些趋势特别值得我们关注。 1）深度学习技术的发展 深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域表现出色，随着硬件计算能力的提升和大量数据的积累，深度学习技术将会在更多领域得到应用。 2）机器学习算法的改进 机器学习算法的改进将解决更多实际问题，如增强学习、迁移学习和联合学习等，以更有效地处理复杂的数据问题。

深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intelligence）。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别

人工智能(Artificial Intelligence)，是一个以计算机科学（Computer Science）为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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，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。

机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能领域的一个重要分支，其主要目的是通过利用统计学习理论和算法来训练模型，使得机器能够从数据中学习并不断优化自身的预测和决策能力。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种机器学习技术，通过建立深层神经网络模型，可以从大量的数据中进行学习和预测。深度学习被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。 自然

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种利用计算机科学和统计学理论和技术来实现人类智能的一门交叉学科，旨在使计算机系统能够模拟、扩展和增强人类的智能能力，使计算机能够像人类一样思考、学习、决策和执行任务。简单来说，人工智能是计算机程序的一种，可以使计算机完成类似于人类的任务，例如视觉识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、自主决策等等。 人工智能的发展方向 人工智能的发展方向有很多，以下列举几个比较重要

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机

很多多人都会有这几个人疑问，学会Python到底可以做些什么呢？其实Python可以做的东西可多了， 比如： 1.自制小游戏（俄罗斯方块、贪吃蛇、坦克大战等等都可以。） 需要这些游戏代码私信01或者是扣1就可以了 2.爬虫（爬取数据） 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是

推荐算法 推荐算法是目前业界非常火的一种算法，在电商界，如亚马逊，天猫，京东等得到了广泛的运用。推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推荐他们最感兴趣的东西，从而增加购买率，提升效益。 推荐算法有两个主要的类别： 一类是基于物品内容的推荐，是将与用户购买的内容近似的物品推荐给用户，这样的前提是每个物品都得有若干个标签，因此才可以找出与用户购买物品类似的物品，这样推荐的好处是关联程度较大，但是由于每个物品

人工智能，战略赛道！

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足足要还两年

随着人工智能核心技术的逐步成熟，使用场景将进一步拓宽。图为5G巡逻机器人正在深圳湾公园巡逻。深圳特区报记者 杨浩翰 摄 ■ 邓达奇 陈何 今后人工智能科技的发展前景会越来越好，将会被深入、有效地运用于人类的生活中。从总的层面上来看，人工智能带给人类的仍然以积极影响为主，在带动时代进步和经济社会发展方面，它也必然发挥着积极促进作用，并给社会发展带来福祉。 高速发展的现代社会，使得科学技术对人类日常生活的许多方面

成立武汉昇腾人工智能生态创新中心、智能遥感开源生态联盟、多模态人工智能产业联盟、发布湖北人工智能人才发展加速计划……在日前举行的2021东湖国际人工智能高峰论坛上，一批人工智能创新发展平台在武汉正式落地。医疗、制造、遥感等20个应用场景也集中公布。记者获悉，当前，采用集约化方式建设公共算力已形成广泛共识，基于昇腾人工智能（AI）基础软硬件平台，全国有20多个城市正在建设或准备建设人工智能计算中心。 科技部相关负

实习记者｜陈振芳 近日，人社部发布了《人工智能训练师国家职业技能标准（2021 年版）》（下称《标准》），明确人工智能训练师分为五个等级。 人工智能训练师是指使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法 参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。 人工智能训练师的五个等级分别为：五级/初级工、四级/中级工、三级/高级工、二级/技师、一级/高级技师。其中，五级初级工的数据标注能力

富士通和麻省理工学院大脑、思维和机器中心 (CBMM) 的研究人员在寻求提高负责图像识别的AI 模型的准确性方面取得了“重大里程碑” 。 正如NeurIPS 2021上发表的一篇新论文所述，合作者开发了一种计算方法，该方法可以反映人脑，使 AI 能够识别其训练数据中不存在的信息（也称为分布外数据，或奇怪的）。 尽管 AI 已经用于一系列背景下的图像识别（例如医学 X 射线分析），但当前模型的性能对环境高度敏感。能够识别 ODD 的 AI 的重要性在于，在不

　　来源：经济参考报 　　科技部副部长李萌在近日召开的2021人工智能合作与治理国际论坛上说，我国目前已经有17个国家新一代人工智能创新发展试验区。 　　据悉，国家新一代人工智能创新发展试验区是依托地方开展人工智能技术示范、政策试验和社会实验，在推动人工智能创新发展方面先行先试、发挥引领带动作用的区域。 　　科技部2019年8月印发的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》提出，到2023年，布局建设20个左右试验

作者：杨毅 　　又一家人工智能（AI）企业拟登陆资本市场。在通过港交所上市聆讯后不久，12月7日，人工智能（AI）软件公司商汤科技启动全球招股，拟最多募集60亿港元。 　　今年以来，被市场称为“AI四小龙”的人工智能企业——商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技均向资本市场发起了冲刺。同时，在股权投资市场上，投资机构也加大对人工智能等硬科技领域的投资，带动一批优质企业快速发展。据不完全统计，仅今年8月至10月，国内AI企

央广网北京12月5日消息（记者冯烁）据中央广播电视总台中国之声《新闻纵横》报道，随着智慧城市、智能设备越来越多地进入到人们的生活中，人工智能在赋能千行百业的同时，也带来了安全、隐私、公平等问题和挑战。诸如个人信息泄露问题，低俗劣质信息精准推送、“大数据杀熟”等算法歧视乱象凸显出来。 近期，各国监管机构也加大了对算法不公平的打击力度。人工智能带来了哪些新烦恼？面对这些烦恼人们真的束手无策吗？ 现如今人工智

科技日报北京12月1日电，英国《自然》杂志1日发表了一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。该框架由深度思维（DeepMind）开发，已经帮助发现了纯数学领域的两个新猜想。这项研究展示了机器学习可以整合进目前的工作流中，支持数学研究。这也是计算机科学家和数学家首次使用人工智能（AI）来帮助证明或提出纽结理论和表示论等复杂数学领域的新定理。 　　纯数学研究工作的关键目标之一是发现数学对象间的规律，并利用这些联

通常而言，医疗 AI 常利用深度学习处理两类数据，一类是以电子病历、处方等为主的文本类数据，一类是以心电、CT、MR、DR 等影像设备生成的多元影像类数据源。 医疗 AI 企业通过构建知识图谱，开发 NLP 技术，应用 AI 自动识别、填充、监督、修正、分析文本类数据。由于整个过程处理的数据不直接来源于医疗器械，其后续处理不用于指导医疗器械数据进行处理、调查、测量分析，本身也不用于医疗用途，这一类 AI 落地较快，已经广泛应用于医疗信

人工智能代表的技术进步既有就业替代效应，也有就业创造效应，还有就业重塑效应。人工智能融入实体经济，必然将带动就业方式的变化，须多管齐下提高人工智能技术下的就业质量。 近年来，数字经济等新兴产业蓬勃发展，将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。其中，人工智能作为一种全新的技术形式，对人类社会将会产生深远的影响。从劳动就业的角度而言，人工智能代表的技术进步既有就业替代效应，也有就业创造效应，

　　大多数人类疾病实质上是细胞故障的产物。但要了解细胞的哪些部分出错会导致疾病，科学家首先需要对细胞有完整的了解。美国加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员及其合作者在24日发表于《自然》杂志上的论文中，介绍了尺度集成细胞（MuSIC）技术，这是一种结合了显微镜、生物化学和人工智能的技术，揭示了以前未知的细胞成分，为人类发育和疾病提供新线索。 　　“如果你想象一个细胞，你可能会在细胞生物学课本上画出五颜六色的

11月25日，记者从成都市科技局获悉，2021年成都市“揭榜挂帅”科技项目（国家新一代人工智能创新发展试验区重点场景建设领域）首批4个拟支持项目名单已完成为期5个工作日的公示，下一步将进行项目签约。“每个榜单的金额均为600万元，项目实施期限均为两年。”成都市科技局相关负责人说。 　　4个“揭榜挂帅”项目是什么？它们有什么“看家本领”？ 　　四川日报全媒体记者 肖莹佩 　　谁来“揭榜挂帅”？ 　　首批4家公示企业提前看