目前人工智能领域的普及度比较高，部分智能体开始进入生产环境。但是人工智能行业还处于起步阶段，还有大量课题需要攻克。所以选择人工智能专业最好是读研究生。随着人工智能领域的发展，整个科技行业对人工智能专业人才的需求不断增加，传统的研究生教育已经不能满足巨大的市场需求。因此，人工智能专业人才的教育必然会下沉到本科教育。目前，少数教育资源丰富的高校，主要是双一流高校，陆续开设了人工智能专业。
人工智能具体涉及哪些领域？
人工智能共涉及九大板块，具体包括1核心技术板块AI芯片IC计算机视觉机器学习自然语言处理机器人技术生物识别技术人脸识别技术语音识别大数据处理等2智能终端板块VR/AR人工智能服务平台家居智能终端3G/4G智能终端金融智能终端移动智能终端智能终端软件智能硬件软件开发平台应用系统等3智慧教育板块教育机器人智慧教育系统智慧学校人工智能培训等4智能机器人板块服务机器人农业机器人娱乐机器人排险救灾机器人医用机器人空间机器人水下机器人特种机器人等5智慧城市及物联网板块智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全智慧能源应用，智慧社区智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业智慧旅游智慧办公智慧娱乐，智慧物流智慧健康保障智慧安居服务智慧文化服务等6智慧医疗板块医疗影像人工智能智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统外科手术机器人医疗服务机器人医疗语音识别录入混合现实技术医疗大数据平台数据分析系统BI精准医疗等7智能制造板块智能化生产线工业机器人工业物联网工业配件等8智能汽车板块汽车电子车联网自动驾驶无人驾驶技术激光雷达整车厂商等9智慧生活板块未来生活模式智能生活家居智能家电3C电子智能穿戴等。
人工智能的原理是什么？
谢邀！在回复人类与AI人工智能如何相处？ https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素也是AI的三大基石——数据算力和算法。
数据是AI算法的饲料在如今这个时代，无时无刻不在产生数据包括语音文本影像等等，AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的饲料。机器学习中的监督学习Supervised Learning和半监督学习Semi-supervised Learning都要用标注好的数据进行训练由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理, 并转换为机器可识别信息，只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种属性标注给目标对象打标签框选标注框选出要识别的对象轮廓标注比框选标注更加具体，边缘更加精确描点标注标注出目标对象上细致的特征点其他标注除以上标注外的数据标注类型。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后推手AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式的快速发展而达到了高潮。南京大学计算机系主任人工智能学院院长周志华教授认为，今天AI热潮的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
目前最具代表性的深度学习算法模型是深度神经网络，简称DNN递归神经网络，简称RNN卷积神经网络，简称CNN。说到深度学习，DNN和RNN是深度学习的基础。
