人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是認知、決策、反饋的過程。由於科學技術的逐步提公升，實現了更優演算法模型、更高算力和大資料，人工智慧範疇在以往的基礎上涉及到更多領域，細分為以下的21個子領域；
近幾年，其研究的主要內容包括深度學習、自然語言處理、計算機視覺、智慧型機械人、資料探勘方面，在這些方面取得的成效和應用促進著社會的發展和改善了我們的生活。
深度學習是基於現有的資料進行學習操作，是機器學習研究中的乙個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。深度學習主要應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等方面。
影象識別的發展經歷了三個階段：文字識別、數字影象處理與識別、物體識別。計算機本身不具有理解影象的能力，影象識別就是讓計算機有和人類一樣對影象理解的能力，包括影象表示的內容，影象中物體之間的關係等要素。
人工智慧影象識別技術給我們生活帶來了很多便捷應用，如遙感影象識別、通訊領域的應用、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識；歷史文字和檔案的修復和管理、生物醫學影象識別、3d影象的識別等。
語音識別技術最通俗易懂的**就是語音轉化為文字，並對其進行識別認知和處理。
語音識別技術原理：1、 對聲音進行處理，使用移動窗函式對聲音進行分幀;2、 聲音被分幀後，變為很多波形，需要將波形做聲學體徵提取，變為狀態;3、 特徵提起之後，聲音就變成了乙個n行、n列的矩陣。然後通過音素組合成單詞;
語音識別技術的應用包括語音撥號、語音導航、室內裝置控制、語音文件檢索、簡單的聽寫資料錄入等
自然語言處理(nlp)是電腦科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類(自然)語言之間的相互作用的領域。自然語言處理，是指用計算機對自然語言的形、音、義等資訊進行處理，即對字、詞、句、篇章的輸入、輸出、識別、分析、理解、生成等的操作和加工。實現人機間的資訊交流，是人工智慧界、電腦科學和語言學界所共同關注的重要問題。
自然語言處理的具體表現形式包括機器翻譯、文字摘要、文字分類、文字校對、資訊抽取、語音合成、語音識別等。
智慧型機械人至少具備三個要素：感覺要素，反應要素和思考要素。智慧型機械人擁有者相當發達的「大腦」，在腦中起作用的是**處理器，這種計算機跟操作它的人有直接的聯絡，計算機可以進行按目的安排動作。智慧型機械人具備內部感測器和外部資訊感測器，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺。除具有感受器外，它還具有效應器，作用於周圍環境的手段。
資料探勘是指從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際資料中，提取隱含其內的、人們實現所不知的，但又是有潛在價值的資訊和知識的過程。資料探勘可以分為兩類：直接資料探勘和間接資料探勘。獲取的資訊和知識可以廣泛用於各種應用，包括商務管理，生產控制，市場分析，工程設計和科學探索等。
教育領域的人工智慧法則
眾所周知，真正的人工智慧在教育領域的落地，不僅僅是對學生的使用者行為進行分析，更重要在於，減輕老師工作量，解放家長的時間和精力。格物斯坦表示 當前中國師生比例嚴重偏低，乙個老師帶著幾十名學生，有的甚至上百名，要做到有針對性的個性化教育，幾乎是不可能的事。做到教育領域的人工智慧化是很有挑戰性的事情。而...
人工智慧簡史 人工智慧簡史
人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...
製造領域的人工智慧技術
ai將執行製造 質量控制 縮短設計時間 減少材料浪費 提高生產再利用率，執行 性維護等等，儘管人工智慧有望從根本上改變很多行業，但該技術非常適合製造業 ng說。andrew ng是深度學習google brain專案的創始人兼史丹福大學電腦科學兼職教授.人工智慧這個術語今天被用作軟體的一部分，它可以...