我国互联网蓬勃发展,取得举世瞩目的成就。5G、云计算、大数据、人工智能等新技术加速与各行各业融合发展,“互联网+” 催生出一个个新业态、新模式,成为激活我国经济高质量发展的新引擎。
5G质检机器人,利用5G高速率低延时的传输,它可以通过头顶的8K***摄像头等。
不属于
IT不属于人工智能。IT的英文是Information Technology,即信息产业的意思,较为广泛:目前IT业的划分方法有各式各样,其中以美国商业部的定义较为清楚和合理,它将国民经济的所有行业分成IT业和非IT生产业。其中IT业又进一步划分为IT生产业和IT使用业。IT生产业包括计算机硬件业、通信设备业、软件、计算机及通信服务业。至于IT使用业几乎涉及所有的行业,其中服务业使用IT的比例更大。由此可见,IT行业不仅仅指通信业,还包括硬件和软件业,不仅仅包括制造业,还包括相关的服务业,因此通信制造业只是IT业的组成部分,而不是IT业的全部。
很高兴能回答这个问题。人工智能学科属于交叉学科,它包含了计算机、软件编程、数学、统计、机器学习等诸多领域,但其核心在于数学算法,所以对数学的掌握要求很高。
建议学习如下课程及软件:数据结构、python语言、概率论、数理统计、C++、图像识别、Matab、编译原理、卷积神经网络、BP神经网络、数据挖掘、高等代数、人工神经网络、支持向量机、聚类算法等。
希望我的回答对你能有所帮助。
你好,作为一名IT行业从业者我来说说我的看法。
人工智能是目前行业中最为火爆的专业之一,同时也是一个交叉领域的专业,需要学习很多方面的知识。
第一,编程和数据结构相关知识。人工智能岗大部分为算法岗,对从业者的编程基础要求非常的高。算法的实现都是通过编程语言来完成的,例如python,c++等。从业者需要有扎实的数据结构编程基础,同时掌握多种编程语言。
第二,数学基础,人工智能对机器学习,深度学习等算法要求极高。这些算法大都是建立在数学知识基础上面的,包括高数,统计,概率,最优等等数学知识。对数学知识要求极高,很多人工智能行业的大佬都有一个数学专业进修的一个学历。可以说数学基础的高度决定了你在人工智能方面发展的高度。
第三,计算机网络相关知识,人工智能是属于计算机下面的一个专业,对计算机网络的知识有一定要求,需要从业者掌握网络通信的基础知识和底层原理,无论是无线网络还是有线网络。就像5G的到来极大推进了人工智能的发展,人工智能和计算机网络技术是有很大的联系的
我是@渝村阿泽 每天分享IT知识和求职,有相关IT知识的朋友可以在评论区给我留言。
属于计算机专业。人工智能(Artificial Intelligence)是中国普通高等学校本科专业。人工智能,是一个以计算机科学为基础,由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能现状
当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据***的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。
今年,随着智力***的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。
另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据***汇集为[_a***_]方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。
2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。
工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。
IT的未来是人工智能
这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。
在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。