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人工智能系列之一:简介
人工智能简介 人工智能（Artificial Intelligence， AI）是计算机科学的一个关键分支，专注于开发能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的系统。这一领域的研究和应用正在深刻改变我们的世界，从简单的自动化操作到复杂的决策支持，人工智能的影响力无处不在。
初学者的生成式人工智能：人工智能简介人工智能（AI）是由人类在机器人（或机器或计算机）中创造的类似人类的智能。它使计算机能够模仿人类的思维和决策方式，理解、分析数据并做出决策，而无需不断接受人类的指导。
在慧编程中添加语音交互积木 打开慧编程平台：在PC端或Web端打开慧编程软件。添加扩展：在“角色”下，单击积木区最下方的“添加扩展+”，在弹出的“扩展中心”页面选择“人工智能服务”扩展，点击“+添加”。查看语音交互积木：返回编辑页，你会发现多了五类积木，其中一类就是“语音交互”积木。
电影《人工智能》由斯坦利-库布里克构思，由斯蒂文-斯皮尔伯格执导和编剧，旨在刻画未来技术条件下的思维人物。斯皮尔伯格在斯坦利-库布里克生前表示，他非常想要完成斯坦利未完成的遗愿，实现这个美丽而难忘的故事。
人工智能简介：人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能的起源与发展 人工智能自20世纪50年代起步，经历了从符号推理、专家系统到深度学习的多次变革。图灵测试和达特茅斯会议成为标志性事件，分别代表了人工智能的早期探索和正式研究的开始。 原理与核心技术 数据是人工智能的基石，通过传感器和数据库收集。
人工智能技术学什么就业方向
人工智能专业就业方向广泛，涵盖技术研发、系统与工程、产品与管理、新兴与交叉领域等。
就业领域广泛：毕业生可在政府部门、企事业单位从事智能系统集成、智能软件设计与开发、智能应用系统的管理与运维等工作。同时，人工智能技术应用专业毕业生在人工智能、自动化、互联网、IT等领域的国内外知名企事业单位都有广泛的就业机会。
主要就业领域 人工智能数据服务：毕业生可以在此领域担任数据标注与处理工程师、数据分析师等职位，负责数据的采集、清洗、标注，以及利用工具挖掘数据的价值。
就业领域广泛：毕业生可在政府部门或企事业单位从事智能系统集成、智能软件设计与开发、智能应用系统的管理与运维等工作。同时，他们还可以在人工智能、自动化、互联网、IT等领域的国内外知名企事业单位就业或创业。
哪些新兴产业的上市公司有机会跨界传统行业
1、新能源汽车相关企业也有可能跨界进入传统汽车零部件行业，凭借自身在电池、智能驾驶等方面的优势，整合传统零部件产业。还有大数据产业的公司，可能会跨界到零售、金融等传统行业，帮助这些行业进行数据挖掘和精准营销。首先，人工智能技术不断进步，应用场景日益广泛。
2、跨界重组概念股票 跨界重组是指企业通过收购、兼并等方式，进入与原有业务完全不同的领域。这类股票通常涉及新兴产业的融合，如互联网、人工智能、新能源等。典型的跨界重组概念股票包括那些在新能源汽车、5G通信等新兴行业取得重大进展的企业。
3、科创板不允许偏离主业的跨界并购重组，但支持符合条件的跨界并购。科创板对跨界并购重组实施严格限制，核心要求是标的资产需符合科创板定位，且与上市公司主营业务具有协同效应。
4、战略新兴产业受青睐：新能源、人工智能、生物医药等战略新兴产业成为并购重组的热点领域。这些产业具有巨大的发展潜力，吸引了众多上市公司通过并购进入，以抢占市场先机。 海外并购活跃：为拓展国际市场、获取先进技术和资源，不少上市公司积极开展海外并购。
5、比如在新能源汽车领域，一些规模较小但技术有特色的企业可能会被大型车企收购，以完善自身产业链布局。另一方面，跨界重组也有机会发生。不同行业间的融合不断加深，一些传统行业企业可能会通过收购新兴科技企业来实现转型升级。
6、科创成长层股票聚焦于科技创新领域，企业往往处于快速发展阶段，具有较高的成长潜力。这类股票所在的上市公司通常在技术研发上投入较大，致力于突破关键技术瓶颈，期望在新兴产业中占据领先地位。首先，行业分布上，科创成长层股票多集中于战略性新兴产业，像新能源、生物医药、高端装备制造等。
人工智能的历史回顾
人工智能（AI）作为当今科技领域的热门话题，其发展历程是一部充满探索与创新的史诗。从理论构想到广泛应用，AI经历了多个重要阶段，每个阶段都标志着技术的重大突破和进步。1950年代：理论奠基与初步探索 图灵测试提出：1950年，艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”，这一理论为评估机器是否具备智能提供了重要依据。
萌芽与理论探索阶段（20世纪40年代至50年代）起源：人工智能的概念最早可以追溯到古希腊哲学家对智能和思维的探讨，但现代意义上的人工智能则起源于20世纪40年代。理论奠基：1943年，美国科学家麦卡洛克和皮茨提出了神经元数学模型，为人工智能的发展奠定了理论基础。
专家系统的成功应用：1965年至1980年间，斯坦福大学开发了DENDRAL（化学专家分析系统），该系统的准确率超过了人类专家，标志着专家系统在人工智能领域的成功应用。
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