人工智能各领域竞争对手?人工智能各领域竞争对手占比

kk 0 2024-04-29

大学想报人工智能,高一应该怎么选科

大学想报人工智能专业方向是非常智慧的,和具有远见卓识的,因为人工智能具有强大的专业生命力和广阔的发展前景,而且已经成为推动当代生产力发展的强劲动力和重要力量,人工智能专业已经应用到国民经济,社会发展,国防事业的各个领域,在应急管理,抗震救灾,森林防火,科学考察,医疗救助,机械生产,城市管理等方面已经走向智能化,因此,提前为孩子规划人生职业生涯,是非常具有远见性的,也是非常重要的。

那么,究竟人工智能专业需要孩子具备怎样的专业能力和文化科学知识呢?

首先,它是要求孩子必须具有扎实的数学的基础知识,它是根据许多大数据进行算法,算例进行研究,设计和分析,才能研究设计相当完备,科学严谨,严密的专业软件,并进行编程,所以,孩子首先必须要有一定的数学的基础知识和数学基本逻辑思维能力。

其次,它涉及到电路,电子,信息,力学等相当方面的物理学知识,学生还必须要选择物理课,这也是人工智能专业在高考录取时所规定的学生的必选课程。

第三个方面,因为人工智能专业也应用了仿生学的相关专业知识,还有在不同的物理环境,化学环境,适应生存的能力,所以,学生还必须选修生物课,化学课程。

总之,人工智能专业是一个新兴的专业,如旭日东升,喷薄而出,具有灿烂的前程。

人工智能时代需要怎样的技能人才

科技人工时代,我从自动化领域来理解,在机械制造行业,生产机器的自动化程度越来越高,像绕电机,水泵轴的加工,许多工厂都实现了自动生厂,伴随自动化程度提高,产品的质量和产量以及效率也在提升,这些大数据又可以通过物联网来沟通,将车间产品的数据通过物联网平台送到数据庫,数据库软件做提取分析,将一手数据送给公司,在遥远的城市远端也能读取,现在就要求的电气工程师,需要在电气方面有好的功底,在计算机网络方面也要有基础,综合的去应对这个大数据时代

工业互联网和人工智能有什么关系

2012年,美国通用电气公司在提出“工业互联网”概念时,是这么说的:“工业互联网,就是把人、数据和机器连接起来。”

也就是说,工业互联网的三要素,是人、数据、机器。

现在我们把这个概念丰富一下,这么说:

工业互联网的本质,就是通过开放的、全球化的通信网络平台,把设备、生产线、员工、工厂、仓库、供应商、产品和客户紧密地连接起来,共享工业生产全流程的各种要素资源,使其数字化、网络化、自动化、智能化,从而实现效率提升和成本降低。

5G和工业互联网之间的关系,主要集中在接入层。

高连接速率、超低网络延时、海量终端接入、高可靠性,都是5G所具备的优点。这些优点,将非常有利于5G替代现有的厂区物联网通信技术,尤其是Wi-Fi、蓝牙等短距离通信技术。

一些以往受限于网络接入而不能实现的场景,在5G的加持下,都变得可行。

例如,高精度机械臂加工。如果采用5G对机械臂进行远程控制,时延将缩短到1ms,可以很好地满足加工精度的要求。

5G机器人

还有5G的超高带宽,在采集4K/8K设备监控影像的时候,也将发挥不可替代的作用。除了接入层之外,5G的切片、边缘计算,都可以在工业互联网领域找到不错的应用场景。

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工业互联网与云计算、大数据、人工智能

云计算和工业互联网之间,有什么关系呢?

当只有1个工厂和很少的设备时,在厂房里摆上几台服务器,建个局域网,找几个工程师,就可以管理和维护这个小型工业网络了。

这个网络太小,只能称为工业局域网,而不是互联网。

但如果是几十个工厂,几百个车间,几万个生产设备呢?显然,这个时候应该采用云计算技术。

只有上云,才有强大的运算能力、存储能力和网络带宽,能够对这么庞大的系统进行管理。

也只有通过云计算,才能让更多的企业员工及管理者接入,去使用工业互联网。也能够让开发者有更大的空间,去设计更好的应用。

云计算还可以为企业与企业、工厂与供应链、工厂与经销商之间,提供接口,进行指定数据的共享。甚至还能提供工厂与最终消费者用户之间的接口,方便用户对产品进行个性化定制。

再来看看大数据,前面我们一直都在说数据,不过数据和大数据是两回事。

大家都知道,消费物联网的大数据很大,例如购物数据、出行数据等。但是,实际上,工业互联网产生的数据量,远远超过消费物联网。

人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么

AI、机器学习、深度学习的关系

人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

控制工程专业与人工智能的区别与联系有哪些

控制工程与人工智能的区别:

1.控制工程是处理自动控制系统各种工程实现问题的综合性工程技术。包括对自动控制系统提出要求(即规定指标)、进行设计、构造、运行、分析、检验等过程。它是在电气工程和机械工程的基础上发展起来的。

2.人工智能是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支,它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。

3.两者最大的区别是研究的侧重点不一样,控制工程侧重控制与运动模块;人工智能侧重数学算法模块。

控制工程与人工智能的联系:

1.两者的均包含信息获取、信息识别、对信息的处理与决策、运动和控制,涵盖的领域存在交叉

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