浅谈人工智能论文3000字（数学好会对学习人工智能深度学习有帮助吗）
- 浅谈人工智能论文3000字，数学好会对学习人工智能深度学习有帮助吗？
- 人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用？
- AI人工智能将来的市场大吗？
- 人工智能技术作用和特点？
- 如何看待前百度总裁陆奇说的投资人工智能20年后绝不后悔？
数学好会对学习人工智能深度学习有帮助吗？
数学好对学习人工智能深度学习有帮助吗？ 答案是肯定的； 不仅是肯定的，学好数学，不仅在人工智能领域，而且在所有科学领域都有其他学科无法比拟的优势。大部分科学都离不开数学的基础，对于华为来说，数学是上升到一定高度必不可少的。 对于华为的摄像头功能、AI功能的优秀，优质的数学算法发挥着更大的作用。目前最受欢迎的职业可能是程序员。 优秀的程序员应该有好的数学。 否则，你只能成为代码的搬运工，不能进行更复杂的编程
现有的电路模拟软件、热学模拟、光学模拟、力学模拟等数学计算的模拟结果大大提高了研究开发的效率。遗憾的是，这些东西被外国人掌握着，需要更加努力； 我们的许多科技成果都依赖外国仿真软件进行华为芯片设计采用美国Candence公司的EDA软件进行了设计仿真； 国内理工科大学也在科研中采用了很多人的模拟软件，大部分论文的科研成果都是利用Candence公司的PSIC
人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用？
人工智能共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统和交叉叉子区域等5个区域。 今天通过人工智能的六个方向来谈谈人工智能在生活中的有趣应用。【第一方面:自然语言处理】
自然语言处理是集语言学、计算机科学、数学为一体的科学。 自然语言处理一般不是研究自然语言，而是开发能有效实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，计算机科学、人工智能、语言学都关注计算机与人(自然)语言的相互作用 自然语言处理的目的是为了在人和计算机之间实现基于自然语言的有效通信的各种理论和方法。
1、多语言翻译。
自然语言处理的主要应用方面之一是外语翻译。 在生活中遇到外文文章，大家第一个想到的就是找翻译网页和APP。 但是机器翻译的结果基本上不符合语言的逻辑，所以我们需要再次对句子条目进行二次加工并组合。 对于法律和医疗等专业领域的翻译，机器翻译是不可能的。
面对这一困境，自然语言处理正努力突破翻译的障碍，只要提供大量的数据，机器就可以自己学习任何语言。 机器从0进入一个领域(零成本进入)大约需要两周。 所以，不管进入哪个领域，都可以高度垂直地生活下去。 例如，在法律系专业文章的翻译中，高质量的法律文章总量是有限的，只要让机器学习这些文章一次，就能保证翻译的流畅度95%，实现实时同步。
2、虚拟助手。
虚拟助手是指用户通过语音控制、文字输入等完成日常生活中的琐事。 大多数虚拟个人助手可以收集简单的生活信息，并在查看评论的同时优化信息，做出明智的决策。
此外，一些虚拟助手还可以直接播放音乐智能声音或接收电子邮件。 这些是虚拟助手的变化之一。 虚拟助手应用于我们生活的方方面面，音频、车载、智能家居、智能车载、智能呼叫的多方面。 一般来说，虚拟个人助手基本上可以通过听语音命令来完成服务。
3、智能病例处理
自然语言处理还可以自动将堆积的病例批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术可以自动获取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。 随后，从变量提取、构思构建到论文图表导出的全过程辅助智能算法在挖掘变量相关性、刺激论文思路的同时，为临床科研提供专业统计分析支持。
其水平相当于受过8年临床医学教育的医学研究生，这样看50页病历，掌握和理解其中所有临床信息的速度比医生平均700倍，大大提高了医院办公效率，医疗难问题得到相当大的缓解。
【第二方面:语音识别】语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术涉及的领域包括信号处理、模式识别、概率论与信息论、发声机制与听觉机制、人工智能等。 与机器进行语音交流，让机器明白你在说什么，是长期以来人们梦寐以求的事情，如今人工智能把这个理想变成了现实，并把它带到了我们的日常生活中。
1、智能医院。
依托人工智能技术和大数据，医院可以实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音输入可以代替打字，通过说话可以轻松输入电脑、平板电脑、移动检查设备。 每个人说的话都会被转录成文字，并显示在HIS系统、PACS系统、CIS系统等想输入文字的地方。 此外，还可以预测健康风险和分析患者群体。
2、口语评估。
在语音识别方面，使用——语音评价服务很有趣。 语音评估服务利用云计算技术，将自动口语评估服务置于云中，开放API界面供客户远程使用。 在语音评测服务中，可以交互进行人机教学，实现一对一的口语指导，就像把外教请到了家里一样，从此解决了哑巴英语的问题。
【第三方面:计算机视觉】
计算机视觉是研究如何“看”机器的科学，进而用摄像机和计算机代替人眼进行对目标的识别、跟踪、测量等机器视觉，再进行图形处理，进而达到视觉效果 通过计算机的视觉，计算机处理适合人眼观察和机器检查的图像。 计算机视觉的主要任务是处理采集到的图像和视频，以获得相应场景的三维信息。
1、智能安防。
在各级大力推进“平安城市”建设的过程中，监测点越来越多，视频和卡口产生了大量数据。 特别是高清监控的普及，整个安全监控区域的数据量呈爆炸式增长，人工分析和处理这些信息变得越来越困难。 利用以计算机视觉为核心的安全技术领域具有庞大的数据源和丰富的数据层次，同时安全业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，可以从前期的预防应用到后期的跟踪。
2、面部识别扭曲。
目前，全国拐卖儿童犯罪猖獗，受害者和受害者家属数以万计。 据民政部估计，目前全国流浪乞讨的儿童人数在100万-150万左右。 在河南、云南、两广沿海等农村地区，买卖儿童基本市场化，形成了完整的地下黑利链条。 找回被拐卖的儿童迫在眉睫，刻不容缓。 目前，应用于计算机视觉的“人物识别、人物比较”可以在7小时内回收被绑架的孩子计算机视觉在安全领域的巨大应用，今后也会越来越多的应用于打击犯罪等方面吧。
【第四个方面:专家系统】
专家系统是人工智能中最重要和活跃的应用领域，它内部蕴含着大量某一领域的专家级知识和经验，是利用人类的专家知识和问题解决方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统 通常根据某一领域的一位或多位专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决人类专家需要处理的复杂问题。
1、无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也叫轮式移动机器人，主要通过车内以计算机系统为主的智能驾驶来实现无人驾驶的目标。 20世纪70年始，美国、英国、德国等发达国家开始研究无人驾驶汽车，在可行性和实际应用方面取得了划时代的进展。
从20世纪80年始研究无人汽车，国防科技大学于1992年成功开发了第一辆真正意义上的无人汽车。 2005年，第一辆城市无人汽车在上海交通大学研制成功。 世界上最先进的无人驾驶汽车已经试验行驶了近50万公里，其中最后8万公里是在没有任何人为安全干预措施的情况下完成的。
2、天气预测
随着手机的普及，现在越来越多的人习惯于看手机的天气预测，专家系统在天气预测中的地位也是决定性的。 专家首先可以通过手机GPRS系统，定位用户，利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析和预测。
用户可以随时随地调查自己所在地的天气动向。 天气预测中没有“局部地区下雨”的说法。 相反，“你住的街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。 打开专门的气象预报员，确保你收到的天气预报准确到分钟和街上。
3、城市体系
城市系统将交通、能源、供水等基础设施全部数据化，收集城市零散的数据，通过超强的分析、超大规模的计算，实现城市整体的全球实时分析，使城市智能运转。 城市系统率先解决的问题是交通堵塞。 今年杭州的城市大脑通过智能分析地图数据、摄像头数据，智能调节信号，车辆通行速度最多可提高11%，大大改善了出行体验。
【第五个方面:在各领域交叉使用】
其实人工智能四个方面的应用其实或多或少都涉及到其他领域，但交叉应用最突出的方面还是智能机器人。 机器人是自动执行工作的机械装置。 它可以在人的指挥下运行预置的程序，也可以基于人工智能技术制定的原则纲领工作。 其任务是支援或替代产业、建筑业、危险工作等人类工作。
1、物流机器人
物流机器人是将机器人产品与人工智能技术相结合以实现高度灵活性和智能的物流自动化的技术变革的领导者。 消费升级带来的市场压力、海量SKU库存管理、难以管理的劳动力成本，已成为电商、零售等行业的共同困扰。 物流机器人管理成本低，包裹完整性强，能满足各种分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。 它的出现将有效提高生产灵活性，支持企业智能转型，并越来越多的应用于日常生活中。
2、萌机器人
孩子一直是父母的心肝，如何让孩子赢在起跑线上是每个家长都非常关心的问题，此时早教尤为重要。 早教其实是让孩子有效地玩耍，在玩耍的过程中多学习知识，开发孩子的大脑、动手能力、反应能力、审美能力，培养兴趣和习惯。
AI人工智能将来的市场大吗？
可以明确指出，人工智能产业链明确，未来市场规模巨大一、人工智能行业产业链清晰，可划分为基础层、技术层和应用层。
a .数据和运算能力是人工智能的基础
基础层主要涉及数据的收集和运算。 其中传感器及数据服务机构主要负责数据采集，AI芯片( GPU、FPGA、ASIC、大脑芯片)、云计算负责运算。
b .芯片快速发展提高运算能力
GPU和云计算的兴起，给人工智能带来了质的飞跃。 其中GPU等芯片性能的快速提升，为人工智能的快速发展提供了可能性。 同时，分布式计算(云计算)的兴起，大大降低了计算的时间、硬件成本，也为人工智能的快速发展提供了契机。
国外知名GPU厂商NVIDIA已经变革了传统的PC GPU业务，推出了专门从事人工智能、深度学习、大数据研究与分析的GPU芯片，如Tesla系列运算卡，取得了令人瞩目的成绩。 人工智能客户在两年内增长了3.3倍，预计2017年1月FY2017年报中相关AI、深度学习和云计算GPU芯片收入的年增长率将达到145%，FY 2018第一季度这一数字将继续增长到186%
虽然研究积累与发达国家相差不大，但国内目前专注于人工智能芯片开发的企业有限，而且整体技术水平与发达国家差距较大，高端芯片严重依赖海外进口。 是人工智能芯片制造的后起之秀，目前已推出“寒武纪”、中星微“星光智能一号”等多款人工智能芯片，华为也将于年内在推出人工智能芯片产品。 国产人工智能芯片的兴起不仅能带来计算能力的提高，同样也能起到降低成本的作用。
c .大数据和云服务热潮奠定数据基础
这是国际上首款深度学习专用处理器芯片，性能是主流CPU的100倍，但面积和功耗仅为其十分之一。
包括脑神经网络处理硬件单元在内的基于ASIC架构的人工智能语音识别芯片，完美支持DNN运算架构，能够进行高性能的数据并行计算，大大提高了人工智能深度学习语音技术处理海量数据的效率 设计开发自主高效的人工智能处理器架构IP，支持基于ARM/GPU/FPGA/ASIC的神经网络压缩、编译、神经网络处理器DPU设计、FPGA开发，是正在开发中的人工智能处理器
互联网和移动互联网的迅猛发展给人们的生活产生了大量的数据，得益于大数据概念的爆发，国内对数据的积累和注释非常重视，从数据收集、数据分析、数据管理到数据应用，已经建立了完整的产业链
企业与合作，致力于数据的共享和开放。 与国外公司严密保护数据相比，国内公司对数据保持相对开放的态度。 虽然谷歌旗下的Waymo和特斯拉对其数据严格保密，但国内方面的百度不仅要开源，还打算进一步共享数据，打造无人驾驶汽车的开放数据平台。
拥有海量数据的也已制定数据共享和开放规划，到2018年底实现中央数据统一共享交换平台全貌，建设国家数据统一开放平台。 到2020年底，多个民生保障服务领域数据集将逐步实现社会开放。 通过数据的开放共享，可以实现数据的大范围移动，可以为数据处理和APP制作各种类型的标签，制作更可靠的标签，从长远来看可以为人工智能带来更大的市场价值。
在云服务领域，亚马逊由于起步早，占据了云计算市场的最大份额。 根据synergy researchgroup的数据，16年末，亚马逊占据了公共云市场40%的份额。 而且亚马逊今年4月发布的第一季度财报显示，AWS营业收入同比上涨42%，达到36.6亿美元。 微软将云计算列入重点战略方向，2016年上半年，微软智能云营业收入达到26.32%。
d .人工智能技术成熟，驱动未来发展
收集数据后，技术层要做的就是模拟人脑，有效处理和分析数据。 算法是技术层的核心内容，在人工智能中算法中最有名的是将人工智能推向发展的，是深度学习算法。
人工智能产品和服务陆续推出，得到市场广泛认可
随着基础层和技术层的快速发展和成熟，AI产业红利将向APP应用层传导。
AI APP应用层主要是ai算法在传统行业的渗透和改造。
在国外，很多人工智能产品和服务上市，非常成功。 亚马逊的Echo智能音箱销量猛增，2015年Q2销量仅为20万台，2016年Q2销量同比增长5倍，预计2017年底将突破1千万台，为亚马逊贡献10亿美元的营收。
全球最大的社交网站Facebook不断利用AI分析社交网络大数据，改善用户体验，扩大用户流量。 2016年，Facebook活跃用户达到18.6亿，比上年增长17%。 同时，Facebook将巨大的用户流量进一步转化为广告收入。 2016年，Fac《工作报告》和7月的《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年，人工智能的整体技术和应用将与世界先进水平同步，人工智能产业将成为新的重要经济增长点； 到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术和应用达到世界领先水平到2030年人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
第二，“人工智能”重塑各行各业，推动行业创新
(一) AI安全
今后，国内安防市场将达到万亿元，并能保持快速增长。 2011-2016年安防市场连续5年保持两位数增长长期以来，2016年国内安全市场规模将达到5000亿以上，据前瞻产业研究院预测，到2022年国内安全市场规模将达到接近万亿。 2016年安防市场规模中，安防设备市场约占1900亿，从产品形式来看，视频监控领域是安防行业最大的应用产品。
(二) AI金融
海量的金融业是人工智能APP应用的温床。 金融业每天生成的数据量在各行各业都遥遥领先，与其他行业不同，金融业对数据的依赖度非常高，大部分金融从业者每天都要花大量的时间处理和分析数据，因此金融数据往往是准确、公开、透明的。 当前，互联网化金融每年产生的数据呈指数级增长，海量的金融数据为基于数据进行深度学习的人工智能应用奠定了基础。
人工智能降低成本，抓住金融长尾市场。 目前，除了部分新兴的互联网金融机构愿意为低资本客户提供完善的投资和理财等业务外，大多数传统金融机构将大量资源投向服务型、大企业、高资本客户，并因投资策略等高成本问题，主动放弃长尾市场的大量客户。
从蚂蚁金服推出的余额宝增长可以看出，净利润较低的客户投资热情高涨，不仅满足于银行低息的活期存款，还希望获得更多的金融服务。 人工智能的应用可以大幅降低成本，抓住更多的顾客。
目前人工智能领域比较成熟的应用主要是智能投资、智能量化交易和智能客户服务，主要采用机器学习、自然语言处理、知识地图和计算机视觉等。
(三) AI家居
智能家居又称智能家居，以住宅为平台，集建筑、网络通信、信息家电、设备自动化为一体，是集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、方便、环保的居住环境。 智能家居利用先进的人工智能技术、网络通信技术、综合布线技术，将与家庭生活相关的各种子系统有机结合并统一管理，使家庭生活更加智能、舒适、安全。
智能家居未来市场规模接近5000亿，有望实现高速增长。 产业信息网数据显示，2014年，智能家居产业市场规模达到290亿元2015年，智能家居市场规模同比增长41%，达到403.4亿元，而且2017年国内智能家居市场规模达到908亿元，未来5
(四) AI汽车
随着汽车在的普及，最近五年汽车司机的数量以每年10%以上的比例上升。 截至2016年底，全国机动车驾驶达到3.6亿人，机动车驾驶逐渐成为个人生活的必需品。 随着人工智能的发展，自动驾驶逐渐成为可能，各大汽车制造商将在2021年前后推出全自动驾驶汽车。
(五) AI医疗
在当今医疗领域，医生资源短缺是看病难的重要原因，尤其是在不发达地区，这一问题尤为严重。 智能医疗的可复制性可以很好地解决高质量医生的稀缺性问题。
随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉、认知计算等技术成熟，可以运用于人工智能医疗领域。 其中主要包括:语音输入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据智能分析等。
医疗机器人:手术机器人占主要市场份额，达芬奇机器人独占微创手术
在传统手术中，医生和患者会遭受不同的痛苦，医生需要长时间手持手术工具保持紧张状态，人工操作精度不高，导致患者在手术过程中受到额外的损伤。 手术机器人的出现，可以大大缓解这两个问题。 目前，手术机器人占医疗机器人60%以上的市场份额。
(六) AI教育
如何提供高效的教育，是困扰人们多年的问题。 孔子曾经提出人才教育的解决方案，但现实中由于信息不对称和一对一教育成本巨大等问题，“人才教育”的理念已无法在传统教育中实现。 随着科学技术的迅猛发展，越来越多的教育被开发出来，教育效率也在逐步提高，人工智能逐渐成熟，个性化教育服务将会迈上一个新台阶，“因材施教”的问题也终将得到解决。
人工智能技术作用和特点？
1，人工智能优势人工智能软件的主要优点之一是高度自我编程。 自编程意味着不再需要手动监控整个过程。 结果，节省了时间和劳动力成本，减少了人为错误。 过去，人为错误是任何项目中的重要因素。 但是，人工智能APP应用基本上可以消除人为错误。
人工智能技术的另一个优点是作为集体单元。 人类形成计算机网络，但人工智能装置是完全自主的。 这意味着一台机器可以同时执行多个任务。 此外，通过人工智能技术，可以无延迟地同时访问整个数据集。
人工智能的最大优点是需要更少的体力劳动和更多的智力劳动，因此可以大幅节省劳动力成本。 它可以用于任何类型的任务，包括基于事实的决策是基于情感的决策，非常有利于企业的决策。
2、人工智能的缺点
随着技术的提高，这些过程的速度和准确性会提高，这一点非常有用，但也有可能使员工减少对人类的依赖，依赖计算机。 人工意识的最大缺点之一是完全破坏人类的功能。
此外，人工智能可能在重要的决策过程中有用，但它可能否定人类参与这些讨论的需求。 因此，使用AI的一个主要缺点是决策过程的某些步骤仍然需要人手。 此外，由于没有人为干预，可能导致错误和偏见，因此人为干预不可避免。
人工智能的另一个缺点是，当人工智能发展起来时，对其进行修改就超出了人类的可能性。 因此，到了大型数据库，人们就不能删除数据了。 此外，随着数据库的大小增加，查询的数量也可能增加，从而降低结果的质量。 因此，很难预测人工智能适合什么类型的查询。
感谢您的邀请！ 近两年来，人工智能确实被许多科技企业称为研究的重点，被誉为21世纪的下一个“风口”。 目前，人工已经只在很多领域应用。 目前的人工智能技术只能基于算法和大量数据，无法通过图灵测试，但对人们的日常生活产生了不小的影响。
例如，其间315曝光的营销软件是人工智能的应用。 当用户接听这样的推销时，软件根据用户的回答自动播放不同的语音内容，很多用户在挂断之前不一定自己在与机器对话。 虽然这个“人工智能”还很浅显，而且没有用于正道。 但是，一些大企业利用人工智能应对用户的，提高了双方的沟通效率，降低了劳动力成本。
比如现在流行的智能音箱，小米、百度、天猫、京东都在做。 在很多人眼里，这些智能音箱最多只是语音助手，平时用来问天气、查新闻。 但是，如果家里多了智能设备，智能音箱就会发挥中枢作用，根据用户的习惯慢慢学习。 例如，如果用户向智能音响发出“开灯”的指令，人工智能会根据当前时间、用户所在位置等条件，判断是应该打开书房灯、客厅灯、还是卧室灯 随着这种人工智能越来越“聪明”，对人们日常生活和工作的帮助也越来越大。
到了5G时代，互联网芯片的功耗更低，上网速度更快，到时候真的“万物都能上网”，路上所有的路灯都可以单独联网。 这些海量的物联网设备几乎不可能单纯靠人工调配，一定要必须依靠人工智能来管理它们。 例如，小区路灯配合路口摄像头，检测到有人经过时，可以将灯光调亮一点，周围无人时，可以将灯光调暗一点。 既方便行人，又节电。
高速网络和人工智能的融合，也可以应用于无人汽车。 目前，谷歌、特斯拉等公司正在研究无人驾驶技术，但并未取得明显突破。 这主要是因为现有的无人驾驶只适用于单独的个体。 也就是说，路上有很多汽车，但如果只有一辆处于无人驾驶状态，反而会发生各种事故。
当高速网络和人工智能同时应用于无人驾驶技术时，道路上所有的汽车都是无人驾驶的，人工智能负责安排所有的无人驾驶汽车，彻底解决道路拥堵问题。
当然，实现这一步还很远。 可能真的像陆奇说的那样等20年。 但高速网络、物联网与人工智能的结合，无疑是未来科技发展的方向。 所以现在科技企业致力于人工智能的研究无疑是正确的道路。