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[导读] 从专业学科的角度来看,人工智能涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科,所以人工智能是一个非常典型的交叉学科,不仅知识量比较大,学习难度也相对比较高。虽然人工智能领域经过了

从专业学科的角度来看,人工智能涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科,所以人工智能是一个非常典型的交叉学科,不仅知识量比较大,学习难度也相对比较高。虽然人工智能领域经过了半个多世纪的发展,但是目前人工智能领域的知识体系依然处在发展的初期,所以长期以来人工智能领域的人才培养,一直以研究生教育为主。

从人工智能技术体系目前的研发方向来看,主要有六大研究方向,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习深度学习)、机器人学、自动推理和知识表示,其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度比较高,很多研究生也更愿意选择这三个研究方向。

人工智能领域的研发涉及到三个大的基础,分别是数据、算力和算法,所以要想从事人工智能领域的研发也需要重视场景的搭建,这也是为什么大数据和云计算对于人工智能研发比较重要的原因。大数据和人工智能在技术体系结构上有较强的关联性,比如机器学习就是大数据两个重要的数据分析方式之一,所以很多从事大数据的研发人员,要想转向到人工智能领域也会更容易一些。

在产业互联网时代,人工智能与传统行业的结合也会越来越紧密,比如智能装备就是当前一个热点的研究领域。除此之外,人工智能与出行、医疗、教育、金融等领域的结合也越来越密切,所以人工智能涉及到的行业领域也非常广泛。

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