人工智能的研究方向,知乎推荐的文章都用了人工智能科技

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人工智能商业化加速应用场景越来越丰富人工智能技术经过近10年的快速发展，取得了很大的突破。随着人工智能理论和技术的成熟，人工智能场景融合能力不断提高。近年来人工智能的商业应用成为科技型企业布局的重点。人工智能 industry在欧美等发达国家和地区的商业落地期更早。中国作为后来者，在政策和资本的双重推动下，近年来加快了人工智能的商业应用进程。目前，人工智能 technology已经在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现了技术落地，应用场景越来越丰富。值得注意的是，虽然人工智能的商业化进程正在全球范围内加速，但受限于应用场景的复杂程度、技术的成熟度以及数据公开的水平。——以上数据及分析均来自前瞻产业研究中国人工智能行业市场前景及投资战略规划分析报告。

技术，主要是计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘。计算机视觉包括图像识别和视频识别，具体应用包括人脸识别、步态识别、无人驾驶汽车等。自然语言处理包括机器翻译、语音识别、文本挖掘等。siri和谷歌翻译中有很多自然语言处理技术。数据挖掘主要是各种推荐和预测，包括电商产品推荐、计算广告、社交网络分析(微博里朋友推荐的等等。)，并预测一些趋势，比如股市的走势，天气的变化。这些技术很多都已经成型为产品，进入了我们的生活。知乎推荐的文章都用了人工智能科技。其他的正在实验室开发，未来会逐渐进入主流应用。

什么是人工智能？人工智能，范围比较广。人工智能广义上是指通过计算机(机器)实现人类的心智思维，让机器像人一样做决策，机器学习是实现人工智能的技术。数据分析和人工智能的问题来了，说起来，我看不出数据分析和人工智能有什么关系。学数据分析没用吗？我是不是一开始就学习机器学习，这样就可以直接进入人工智能时代，享受时代的红利？机器学习是多学科的知识融合，数据分析是机器学习的基础，只有学习了数据分析和数据处理的方法，才能理解机器学习的知识。这就好比，要想理解机器学习，首先要学会数据分析，1) 人工智能表示机器像人一样做决策。2)机器学习是实现人工智能的技术，3)机器学习的方法(算法)很多，不同的方法解决不同的问题。深度学习是机器学习的一个分支，4)数据分析可以帮助你从零开始进入人工智能时代。