人工智能的分类，人工智能包括哪几个领域

本文目录一览

1，人工智能包括哪几个领域
2，人工智能包括哪些方面
3，常见的人工智能机器人类型有哪些
4，人工智能产品的种类
5，人工智都包含哪些方面应该怎么学习
6，人工智能多类分类问题

1，人工智能包括哪几个领域

计算机.信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学

人工智能包括哪几个领域

2，人工智能包括哪些方面

“人工智能领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。”

人工智能包括哪些方面

3，常见的人工智能机器人类型有哪些

无人驾驶，智能家居，人工智能仿生眼，微软人工智能Torque，智能客服，不过现在很多都是人工智能。

我就是学这个的，机械设计机械自动化电气自动化无缝焊接尖端计算机等等。哈工大吉大浙大武汉理工

常见的人工智能机器人类型有哪些

4，人工智能产品的种类

有很多，比如人脸识别、图片识别、语音识别、图片文字识别（包手写文档识别）、自然语言处理、行为识别、交通违识别....................

svm算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。从某本书上介绍，各种算法性能、效力等各不同，应依据具体问题选择算法。

5，人工智都包含哪些方面应该怎么学习

从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

随着互联网越来越普及，电脑相关的行业人才也越来越稀缺，就业岗位逐年增多，人才供不应求。因此从事互联网相关的行业，是一个不错的选择。至于想学的专业，就看个人的爱好和本身的素质来看，建设艺术设计，电子商务，新媒体UI设计，影视后期等等都是近两年发展很快的专业，就业前景不错。

人工智能主要应用的编程语言就是python，因此想要入行人工智能的可以先从daopython学起，相对于其他编程来说，python比较简单易学。数据库的学习也是不可忽视的，不管你是想入行人工智能还是其他编程，数据库的学习是必不可少的。实践，毕竟我们学习人工智能并不只是想要单纯的掌握这个理论，而是为了找一份好工作，所以真实的商业项目实战也是非常重要的。

编程，机械，工业设计

6，人工智能多类分类问题

可以参照人脸识别里面的经典算法AdaBoost，可以先针对不同的属性训练几个不同的弱分类器，然后将它们集成为一个强分类器。

ai简介ai(artificial intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有a*、ao*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `

多类问题第一种情况：每一个模式类与其他模式类间可用单个判别平面分开。例如有三个类，则会有4个拒绝区域第二种情况：每个模式类间可分别用判别平面分开。例如有三个类，则会有1个拒绝区域第三种情况：每类都有一个判别函数，几个类就有几个判别函数。例如有三个类，则会有0个拒绝区域