人工智能是指机器或计算机系统所具有的能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力，如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像、规划决策等。从学科角度：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能发展历程
诞生与初步发展：1950
年，阿兰・图灵发表了《计算机器与智能》的论文，提出了著名的图灵测试，为判断机器是否具有智能提供了一种方法，被广泛认为是人工智能的开端。20 世纪
50 年代到 60 年代，人工智能取得了一些初步成果，如开发出了一些简单的定理证明程序、语言翻译系统等。
低谷与复苏：20 世纪 60 年代末到 70 年代，由于计算能力的限制以及人工智能发展面临的一些困难，如知识表示和推理等问题，人工智能进入了次低谷期。80 年代，专家系统的出现使得人工智能在特定领域取得了成功，推动了人工智能的再次发展。
快速发展与突破：20 世纪 90 年代到 21
世纪初，随着互联网的普及和计算能力的不断提升，人工智能在数据挖掘、机器学习等领域取得了重要进展。近年来，深度学习算法的突破使得人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，人工智能进入了快速发展的阶段。
人工智能研究领域
1
机器学习：是人工智能的核心领域之一，主要研究让计算机系统能够自动从数据中学习知识和模式，并利用这些知识进行预测和决策。常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
2
自然语言处理：旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。包括语言翻译、文本摘要、情感分析、对话系统等任务。
3
计算机视觉：研究如何让计算机 “看” 懂图像和视频中的内容，实现目标识别、图像分割、视频理解等功能，在安防、自动驾驶、医疗影像等领域有广泛应用。
4
智能机器人：融合了机械工程、电子技术、计算机科学和人工智能等多学科知识，开发能够自主执行任务、与环境交互的机器人系统，如工业机器人、服务机器人等。
人工智能学习技巧
深入学习深度学习
深度学习是近年来人工智能取得突破的关键技术之一。学习深度学习需要了解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等概念。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用，因此对其深入了解将为你在人工智能领域的发展提供强大支持。
实战项目经验
在学习的过程中，通过参与实际项目可以加深对理论知识的理解。可以选择一些开源项目，或者自己动手实现一些小型的人工智能应用，从而提高实战经验和解决问题的能力。
深耕领域专业化
人工智能领域非常广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个方向。初学者可以根据自己的兴趣选择其中一个或几个方向进行深入学习，形成自己的专业化方向。
人工智能高度的自动化和效率提升
自动化任务执行
可以自动执行各种重复性、规律性的任务，如数据输入、文件整理、报告生成等，大大节省了时间和人力成本，提高工作效率，同时减少了人为错误的发生概率
咨询详情
不间断运行
人工智能系统能够在无需人工干预的情况下全天候运行，持续不断地处理任务和提供服务，确保业务的连续性和高效性，尤其适用于对时间要求严格、需要实时响应的场景，如客服机器人、智能监控系统等
咨询详情
更多培训课程，学习资讯，课程优惠等学校信息，请进入西安达内教育网站详细了解，免费咨询电话：400-998-6158
