信息智能化包括哪些？作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習

信息智能化包括哪些？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習和機器人學。這些不同的領域也有許多細分的研究方向。

從學科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學科，涉及數學、計算機、控制科學、經濟學、神經科學、語言學、哲學等多個學科，因此人工智能領域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關，因此在人工智能領域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術的落地應用來看，在計算機視覺和自然語言處理兩個方向出現了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產生更多的組合，為人工智能技術在行業(yè)中的應用奠定基礎，同時進行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領域需要與人工智能技術相結合。智能化也是當前產業(yè)結構升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯網快速發(fā)展的推動下，大數據、云計算、物聯網等技術的落地應用，也將為人工智能技術的發(fā)展和應用奠定基礎。目前，應用人工智能技術的行業(yè)主要集中在it（互聯網）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領域。未來，將有更多的產業(yè)與人工智能技術相結合。

您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？

我們可以從以下幾個方面學習：1。了解人工智能的發(fā)展歷史，了解其目前所處的發(fā)展階段，如：從算法驅動到數據驅動、計算、數據和算法驅動。

2. 了解人工智能產業(yè)布局、上下游生態(tài)鏈，如底層的深度學習平臺、中層的通用算法、上層應用領域的人工智能和人工智能。

3. 了解機器學習算法，熟悉深度學習算法和強化學習算法，知道誰是三劍客：樂坤本吉奧辛頓。

4. 熟悉AI芯片，從GPU到FPGA再到TPU。

5. 熟悉深度學習框架，如tensorflow、Caffe、cntk等，能進行二次開發(fā)，能為社區(qū)做出貢獻。

6. 熟悉一般人工智能技術，如圖像識別、語音識別、人機交互等

7。熟悉上層應用領域，如汽車、安全、教育、信貸、農業(yè)、媒體、芯片等

8。當然，你可以學習一些大數據技術，這是現階段人工智能的基礎。它還可以學習云計算的支持，并且可以將人工智能與云結合起來。