人工知能 - AI(ArtificialIntelligence)は、電子情報科学の一分野であり、知能の性質をマスターし、知的ロボット、言語認識、画像認識技術、自然言語理解ソリューションを含む知的機械を反映するために、新しい人々がインテリジェントな同様の方法を作り出すことができると妄想している。 電子計算機、サイバネティクス、情報理論、神経系生理学、社会心理学、応用言語学などを含む総合的なコースです。 人工知能の使用例：指紋認証、顔認証、黄斑部眼底認証、虹彩認証技術、データ管理システム、知的検索、ゲームなど。

人工知能の利用分野の一部

1)知能ロボット分野：PET対話ロボットのような人工知能知能ロボットで、人の言語表現を理解し、人の言語表現との会話を行うことができ、特別なセンサーを使って収集し、発生した状況を分析して、特別な目的を行うために自らの姿勢を調整することができます。

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2)言語認識分野：この分野は、実際には知的ロボット分野とクロスオーバーしており、設計ソリューションは、言語表現や鳴動を解決するために実行できる情報に変換するために使用されます：例えば、ビデオボイスによるドアの解錠(特殊な音声認識技術)、ビデオボイスによる電子メールとその将来の電子コンピュータのキーイングなどのレベルです。

3)画像認識技術分野：ソフトウェアを使用して画像処理、分析、理解を行い、ターゲットの技術的性質と全体的なターゲットの様々な方法を識別するために、顔認識、車のモデルの識別などを行います。

4)データ管理システム：識別人と仕事の経験を持つ電子コンピュータのインテリジェントなプログラムのプロセスシステムソフトウェアは、背景の管理によって選択されたデータベースクエリは、人間の脳に相当する、カラフルな知識を持つ専門家のデータ情報と専門家の論理的な推論の技術を準備し、データベースクエリでは、複雑な問題に対処するために権威ある専門家をシミュレートするために選ばれた。 ケースの非常に比喩的な包括的な使用：Googleの自動運転車は、新しいプロジェクトは、スタンフォード大学の人工知能研究所長Sebaのリーダーシップ幹部Googleのエリートチームが引き受けることです。

人工知能技術プログラムの分岐点の状況

私たちは、このAIの総合コースの技術的な専門分野を議論していますが、一般的には、第1にコンピュータビジョン、第2にディープラーニング、第3にビッグデータマイニング、第4に最適化アルゴリズムといういくつかの枝に分けられます。 どのような方向性で専門性を高めるかに関わらず、AIやロボット専攻の主要なコース内容には、数学のクラス、コンピュータのコース、基本的にはコンピュータ言語、コンピュータアルゴリズム、コンピュータオペレーティングシステム、アルゴリズムデザイン、論理性、一般化、数理統計などの方法が含まれています。 コンピュータビジョン：物事や状況の質的分析を様々な方法(スケール値のあるテキスト、論理的な順序など)で情報を解析するソリューションを意味し、物事や状況のその物語的な分析は、分類と表現の全体のプロセスを実行するために、例えば、車のナンバープレートの認識は、画像処理の分析と他の技術が含まれています。 ディープラーニング：電子コンピュータが新しい専門知識や専門的なスキルを得るために人々の学習行動をシミュレートまたは完成させる方法の科学的研究であり、再び機関の既存の知識体系は、徐々に独自の特性を改善したり、オペレータの特別な規定を行うことを意味します。 ビッグデータマイニング：知識ベースシステムの専門性を発見し、最適化されたアルゴリズムの検索により、有効な情報を発見することで、市場の需要分析、科学的な調査、病気の予測分析などに使用されます。 最適化アルゴリズム：ある困難に対処するための特別な方法の最適化アルゴリズム。例えば、誰もが最もよく知っている最短経路アルゴリズムの困難や、その構築予算の困難など。