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正在进行安全检测...

发布时间：2024-04-20 06:53:09 来源：文档文库

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人工智能领域各个方向
一.前言
最近面临着读研选方向的问题，研究生选方向也算一件很重要的事情，这几天咨询了很多大佬，算是理清了AI大致的方向
写这篇文章是想分享一下理解的宏观上的AI，算不上是科普文（每个人都有自己的理解吧），希望对即将选导师、选实验室、选研究方向的同学们，对转行、自学的朋友萌有所帮助~~适用读者：对AI领域感兴趣的、想加入这股浪潮（入坑）、同时不太清楚各个子方向同学

二.算法层面
AI离不开数据，同时也离不开算法，在算法层面大致有：机器学习ML（machinelearning），深度学习DL（Deeplearning），强化学习RL（Reinforcementlearning），在早期的人工智能阶段，AI≈统计学+数据挖掘+算力+计算机科学，也可以简单的理解成在数据上的概率游戏，到2012年左右，随着算力的提升，反向传播让深度学习进入了大众的视野，2016年运用强化学习的alphago打败李世石，AI这个词开始火爆起来，相信后续的历史大家也就很清楚了，也是深度学习不断颠覆的时代，视觉领域的yolo家族，CNN，RCNN家族不断
迭代进化，强化学习的DQN，NLP领域的2018年谷歌提出的Bert等等
三.子领域层面
AI个人理解的主要的方向有计算机视觉、自然语言、语音、知识图谱这几大方向
搭建一个完整的AI，需要它的视觉模块，听觉模块，语言模块，记忆推理认知模块，当然还有躯体模块等（机器手臂、传感器），所以AI也相应的分为了以下几个子领域，它们之间也有重叠和相互需要的部分计算机视觉CV：computervision，可以简单的理解智能体的视觉模块，是研究机器如何看的科学，也是工业界AI应用场景最多的领域（不过好像加入的人有点多...），主要处理图像的识别、理解，目标跟踪、检测等问题
CV的子方向有：目标检测、目标识别、图像分类、图像分割、图像内容理解、姿态估计、SLAM（定位和地图构建）等等，比如自拍的美颜、p大进入校园刷的人脸识别、手机的指纹解锁、高端一点的自动驾驶（虽然还有很长一段路要走），安防，这些都涉及计算机视觉CV自然语言处理NLP：NaturalLanguageProcessing，可以简单的理解智能体的语言模块，涉及语言的理解、认知的科学

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/4110feb76194dd88d0d233d4b14e852459fb394e.html