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    想了解人工智能,看就对了!

    2019-10-08

    清华大学在开设了“姚班”(清华大学计算机科学实验班,简称“姚班”)取得巨大成就之后,强势推出了人工智能学堂班(简称“智班”),图灵奖获得者姚期智院士担任教授。

     

    现在许多人已经对人工智能这个名词耳熟能详,然而人工智能具体是什么,很多人还是一知半解。

     

     

    之前我们提到过美国单独开设AI的院校不多。一般是博士才会涉及AI的具体科研项目,硕士主要是修读相关课程。 

     

    USNEWS中排名靠前的学校有斯坦福大学,卡耐基梅隆大学,麻省理工学院,华盛顿大学,佐治亚理工学院,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校等。

     

    今天小编会从众多小方向为大家带来人工智能的深度解析。

     

     

    人工智能简介

     

     

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、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。

     

    作为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。作为典型的交叉学科,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。

     

    人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

     

    可以预见的是未来几十年,人工智能一定会对科学界、工业界乃至我们的日常生活都产生巨大的影响。

     

     

    人工智能关联领域

     

    数据挖掘(Data Mining)

    数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、机器学习、模式识别等诸多方法来实现上述目标。

     

    近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场分析,工程设计和科学探索等。

     

    建议了解内容:

    非负矩阵分解(Algorithm, Initialization, and Convergence for the Nonnegative Matrix Factorization)

     聚类算法(聚类算法综述等)

    主成分分析(A Tutorial on Principal Component Analysis)等…

     

    信息隐藏技术(Information Hiding)

    数字图像信息隐藏技术是保护信息安全、实现防伪溯源、版权保护的有效办法,是信息隐藏技术研究领域的重要分支和研究方向。

     

    相关技术可以被用来将一些标识信息直接嵌入数字载体当中,通过这些隐藏在载体中的信息,可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。

     

    建议了解内容:

    《Multimedia Security Handbook Internet and Communications》,PartIII Multimedia Watermarking、《数字图像处理_第三版_中_冈萨雷斯》JPEG原理压缩编码部分、《冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版中文版》等。

     

    无人驾驶(Unmanned)

    无人驾驶是现阶段最前沿的高科技技术之一。作为终极机器人的代表,无人驾驶车是AI、5G、IOT、机器人等技术的完美结合终端。

     

    涉及到嵌入式系统控制,Arduino和Raspberry等嵌入式控制器,PID控制算法,ROS机器人操作系统,GPS导航,航位推算,惯性导航、多源融合导航等技术。

     

    建议了解内容:

    Arduino相关资料(包括中英文参考书)、GNSS卫星导航原理、QJ-Racecar系统设计相关资料、算法相关资料(PID控制算法、常用滤波算法等)。

     

     

    从众多关联领域来看,人工智能是一门实操性非常强,对申请人背景要求非常高,并要求学习者能够做到触类旁通的专业。

     

    如果未来想专注于某一个具体方向,比如图像处理等,除了理论知识的积累的和学习,还需要针对此细分方向进行对应的背景积累,包括参与学校或个人的科研项目,寻找工业界实习,进行学术交换项目,参加国际专业会议等等。

     

     

     

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